本周公布的诺贝尔奖主要涉及人工智能的使用，这引发了对传统科学的讨论。

　　本周，人工智能（AI）进入了科学成就的上层梯队，成为诺贝尔物理学和化学奖的一部分。

　　这些奖项凸显了人工智能技术对我们生活方方面面的影响，但也在社交媒体上引发了研究人员对人工智能与这些科学学科之间关系的争论，甚至是愤怒。

　　“我说不出话来。我和其他人一样喜欢机器学习和人工神经网络，但很难看出这是一个物理学发现，”伦敦帝国理工学院（Imperial College London）的天体物理学家乔纳森·普里查德（Jonathan Pritchard）在X上写道。

　　“我猜诺贝尔奖受到了人工智能炒作的冲击，”他补充道。

　　诺贝尔奖通常颁发给已经进行了几十年的研究，因为这些研究的影响可以被评估为“对人类有最大的好处”。

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　　周二，被称为“人工智能教父”之一的杰弗里·辛顿和教授兼物理学家约翰·霍普菲尔德被授予诺贝尔物理学奖，以表彰他们从20世纪80年代开始的工作，他们利用物理学概念发明了人工神经网络，引发并影响了人工智能的发展。

　　一天后，人工智能再次登上了诺贝尔奖的头条，谷歌DeepMind首席执行官杰米斯·哈萨比斯、DeepMind主管约翰·跳普和华盛顿大学教授大卫·贝克因在蛋白质方面的研究共同获得了化学奖。

　　贝克因其在人工智能驱动的蛋白质预测工具RoseTTAFold以及开发新蛋白质的工作而受到称赞。与此同时，哈萨比斯和Jumper开发了一个人工智能系统，解决了一个50年来一直存在的预测蛋白质结构的问题。

　　哈萨比斯在新闻发布会上表示：“现在谈论人工智能参与所有奖项还为时过早。”

　　“首先是人类的聪明才智——提出问题，提出假设——而人工智能系统做不到这些。它现在只是分析数据，”他补充说，“委员会决定通过设立两个与人工智能相关的奖项来发表声明，这很有趣”。

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　　深度学习和人工智能组织MindBigData.com的首席执行官大卫?维万科斯表示：“我的第一反应是，我们对人工智能的重视不够。”

　　“我非常欣赏（辛顿和霍普菲尔德），他们创造了一个了不起的发现。但问题是，它不属于物理领域，除非我们认为物理就是一切，”他告诉欧洲新闻网。

　　根据《牛津英语词典》，物理学被描述为“研究非生命物质和能量的性质和特性的科学分支”，意思是物理上存在的东西。

　　她补充说：“人工智能在这里是一个加速器，是探索巨大研究空间的支持，是一个可以分析大量数据集、预测结果、甚至提出新假设的工具，可以增强生物、物理、化学和医学等领域研究人员的能力。”

　　但是Dignum说，这个奖项不是关于人工智能在诺贝尔奖中的地位，而是关于开放的思想和“尊重科学家的态度”，以及可以学到多少东西。

　　迪格南说：“也许现在是时候让诺贝尔奖现代化，承认真正重要的发现超越了传统的学科划分。”

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