物理奖的颁发震惊了人工智能界和物理学界。
谁能想到，昨天药剂师出现的时候，众人再次震惊了——
诺奖委员会这次颁发AI奖项有什么KPI吗？
不过，也不能说像Demis和John M.这样的人能够获得化学奖并不令人意外。
在诺贝尔生理学或医学奖新闻发布会上，人们强烈呼吁可能的获奖者。
在多个版本的化学奖预测中，发明家都榜上有名。
今年9月，在2024年引文桂冠奖颁奖典礼上，蛋白质预测受到众多专家的青睐，成为今年化学奖的热门方向。 2023年被誉为“诺贝尔奖标杆”的拉斯克奖也颁给了戴米斯和约翰。
考虑到上述所有因素，这三个人获得化学奖也就不足为奇了。
连续两天的大惊喜之后，网友们都把目光投向了今天的文学奖，而呼声最高的就是目前的了。
耶鲁大学的一位助理教授也表示，看起来他获得诺贝尔奖的时间并不长。
现在网上有获奖肖像
至于几天后的经济学奖，甚至有人预测获奖者将是黄仁勋和奥特曼！
诺贝尔奖会完全基于人工智能吗？
确实，有了这两天的伏笔，奥特曼现在已经成为诺贝尔奖提名的热门人选。
有人预测奥特曼将因让大多数人失业并推动全民基本收入（UBI）社会而获得诺贝尔经济学奖。
今天下午的诺贝尔文学奖候选人也可能与AI有关。
恶作剧粉丝的网友很有创意，纷纷提出了自己的预测。
威斯康星大学CS教授表示，获得文学奖的人可能是。
又或许是奥特曼本人获得了文学奖，因为他创造了世界上最多产的作家。
此次基于AI的诺贝尔奖也让不少网友质疑：科学研究的范式真的被AI彻底改变了。我们不再需要人类科学家了吗？
幸运的是，至少目前来看，人工智能还没有达到人类大脑最顶尖的水平。
但在AI时代，学科分类的界限可能从此变得更加模糊。
颁奖后采访：伊利亚解雇奥特曼做得很好
物理学奖获得者已经和他的学徒们一起开香槟了。
但他显然不喜欢奥特曼。
在新闻发布会上，他说：“我特别自豪我的一名学生解雇了萨姆。”
他表示，成立时的主要目标是发展通用人工智能并确保其安全。但随着时间的推移，事实证明奥特曼更关心的是利润而不是安全。
“我认为这很不幸。”
今年3月，伊利亚在接受采访时表示，伊利亚在理解人工智能的潜力和危险方面很有先见之明。
到了 2012 年，这些数字看起来仍然不如人类。它们或许能够与人类同等水平地识别物体和图像，但我们不认为它们能够处理语言和理解复杂的事物。
“伊利亚在我之前改变了主意，事实证明：他是对的。”
作为人工智能教父，他一直在警告人工智能的危险。意义重大的是，此次他因人工智能获得诺贝尔物理学奖。
此次物理奖和化学奖的获得者也与全球AI圈最有影响力的人物有着千丝万缕的联系。
2012 年是人工智能命运齿轮转动的一年。
当年6月，吴恩达推荐去谷歌参与“The Cat”项目。
受此启发，他带领Ilya等学生开发了深度卷积神经网络，并在李飞飞创办的竞赛中获得了冠军。
因为使用了四块 GPU，来自的订单铺天盖地，老黄的命运开始改变。
获胜后，在太浩湖发起拍卖，谷歌、微软和百度竞标，最终谷歌获胜。
参与竞标的人是被马斯克推荐给拉里佩奇的，也参与了评估。最终谷歌收购了它，它就诞生了。
通过一盘棋赢得投资的联创今年也获得了诺贝尔奖。
拍卖一年后，小扎和LeCun飞往太浩湖参加同一场人工智能会议，并招募了一批顶尖的人工智能研究人员。
三年后，刚刚和拉里·佩奇大吵一架的马斯克在一次晚宴上遇见了奥特曼，奥特曼就此诞生。
博士毕业七年后，39岁获得诺贝尔奖，是近70年来最年轻的获奖者
说起昨天颁发的化学奖，除了大家熟知的戴米斯之外，约翰的故事也比较励志。
一位大老板说，他的博士论文从发表到获得诺贝尔奖只用了7年时间。
如今，39岁的他成为70多年来最年轻的诺贝尔化学奖获得者。
得知自己获奖后，他兴奋地分享了自己人生中最具历史意义的时刻。
出生于1985年，化学家、计算机科学家，现任研究主任。
2007年获得范德比尔特大学物理和数学学士学位，2010年获得剑桥大学理论凝聚态物理硕士学位，2017年获得芝加哥大学理论化学博士学位。博士生导师为Tobin R和Karl获释。
2020年11月，获得蛋白质结构预测批判性评估（CASP）竞赛冠军。
赢得了比赛，超越了其他算法，成为第一个准确预测蛋白质 3D 结构的机器学习算法。
随后，改进后的版本能够预测蛋白质结构，准确率超过90%。
论文地址：
这一骄人的成绩，注定了其背后的推动者享有极高的声誉。
2021年，他将被该杂志列为科学界十大最重要人物之一。
2021年，他还获得了BBVA基金会“生物学和生物医学”类别的前沿知识奖。
2022 年，他获得了 Wiley 生物医学科学奖和 2023 年生命科学突破奖，以表彰他开发了能够准确预测蛋白质结构的系统。
2023年，他还获得了加拿大盖尔德纳国际奖和阿尔伯特·拉斯克基础医学研究奖。
昨天，三人荣获诺贝尔化学奖，这是对他们在蛋白质结构预测领域杰出贡献的最高认可。
在与诺贝尔奖官员的电话中，他认为自己是一名计算生物学家，并表示：“我们需要计算来解决生物学问题。我很高兴它开始发挥作用。我不敢相信我们这么快就得到了认可。” ”。
他兴奋地说：“我觉得我有10%的机会获奖，原本的计划是睡个懒觉，一觉醒来就知道自己是否中奖了，但这个计划没有成功，因为睡觉实在是太难了。”这么长时间了。”
STM之父怒斥自己配不上诺贝尔奖
有趣的是，自称被图灵奖遗忘的LSTM之父Jürgen再次现身“打假”。
刚刚，他发长文称，将2024年诺贝尔物理学奖授予并实际上奖励了计算机科学的抄袭和错误归属。
因为它忽视了人工智能先驱甘利俊一的重要贡献。
下面给出具体例子。
甘利俊一（Shun-Ichi Amari）是信息几何之父、神经网络研究的先驱和领导者。
具有类神经元元素的 Lenz-Ising 环路架构早在 1925 年就已发布。
1972 年，Shun-Ichi Amari 发表了一篇关于联想记忆模型的论文，使其具有适应性并能够改变连接权重，以学习将输入模式与输出模式关联起来。
论文地址：
不过，阿玛里在《2024年诺贝尔物理学奖的科学背景》中仅被简单提及。
不幸的是，阿玛瑞的网络后来被称为“网络”。十年后，该文章重新出版，但没有引用阿玛里，甚至在后来的论文中也没有引用。
论文地址：
其次，1985年发表了玻尔兹曼机器论文，该论文是关于学习神经网络（NN）隐藏单元中的内部表示。
然而，本文也没有引用 Lapa (1965) 首次提出的用于深度学习内部表示的工作算法。
也没有提及 Amari（1967-68）提出的通过随机梯度下降（SGD）端到端学习深度神经网络内部表示的研究。
就连作者的综述和《2024年诺贝尔物理学奖的科学背景》都没有提及这些深度学习的起源。
（他们也没有引用 和 之前的相关工作。）
论文地址：~fritz/absps/.pdf
第三点，诺贝尔委员会还对等人提出的深度神经网络逐层预训练方法表示赞赏。 2006年。
然而，这项工作既没有引用Lapa最初提出的深度神经网络的逐层训练，也没有引用深度神经网络无监督预训练的原始工作（1991）。
论文地址：~/absps/.pdf
第四，诺贝尔奖官方文章指出，“在 20 世纪 60 年代末，一些令人沮丧的理论结果导致许多研究人员怀疑这些神经网络是否有任何实际用途。”
文章地址：
然而，深度学习研究在 20 世纪 60 年代和 1970 年代明显蓬勃发展，尤其是在英语世界之外。
最后，更多抄袭和错误归属的例子可以在这篇文章中找到：
文章地址：~/ai--.html
AI来颁奖
既然本届诺贝尔奖显然受到了AI“魔力”的影响，那么今晚就让大模型来预测一下谁将成为诺贝尔文学奖的获得者吧？
GPT-4o给出的预测是： 、Can Xu、 、Anne 、 。
而o1-，思考了7秒后，得出了以下答案： 、Ngugi Wa 、 、、 Marías。
3.5 的预测为： 、 、Ngozi 、 、Anne 、Don 。
最后，您觉得今晚诺贝尔文学奖颁给AI的概率是多少？
参考：
