2024诺奖解读：科研新范式的崛起

在当今时代，人工智能（AI）不仅是科技创新的引擎，更是推动各领域实现革命性变革的关键力量。尤其是在基础科研领域，AI 的影响力日益显著。2024 年诺贝尔物理学奖和化学奖的揭晓，进一步印证了人工智能在加速基础科学发展中扮演的核心角色。人工智能与基础科学的融合，催生出一种新的科研范式——AI for Science。

Part 1 人工智能横扫诺奖

2024 年的诺贝尔奖结果可谓是出乎意料，三大自然科学奖项中的物理学奖和化学奖，都与人工智能研究相关。这不仅是基础科学的突破性进步，更显示出人工智能已成为推动基础科学发展的重要工具。

本届物理学奖授予了美国普林斯顿大学教授约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和加拿大多伦多大学教授杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们“基于人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”[1]。他们使用物理学训练了人工神经网络，为当今强大的机器学习技术奠定了基础。

霍普菲尔德与辛顿获 2024 诺贝尔物理学奖

消息一出，学物理和学计算机的专家都“沉默”了，就连诺奖得主辛顿本人在接到获奖电话时都表示大感意外。奖项揭晓之前，众多圈内人士纷纷进行了预测，甚至还有很多人用 AI 进行了预测，结果获奖的是“AI”。

一波未平，一波又起。继物理学奖之后，诺贝尔化学奖则是一半被授予华盛顿大学教授大卫·贝克（David Baker），以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献；另一半授予了谷歌 DeepMind CEO 戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和 DeepMind 高级研究员约翰·江珀（John M. Jumper），以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献[2]：DeepMind 开发的 AI 模型 AlphaFold 能够以前所未有的准确度预测蛋白质的三维结构，解决了困扰人类长达 50 年的蛋白质折叠问题。

贝克、哈萨比斯和江珀获 2024 诺贝尔化学奖

似乎早已预料到公众的热议，在公布结果之后，诺贝尔奖官推还发起了两则投票3，强调人工智能与基础科学之间的互动，以此解释本届颁奖的合理性。

“你知道机器学习的模型是基于物理方程的吗?”
“你知道AI被用来研究蛋白质的结构吗?”

为何人工智能成为今年诺奖最大赢家？它的背后隐藏着哪些启发？又暗示了怎样的未来趋势？

Part 2 科研范式的历史演变

科研范式，指的是科学共同体普遍接受并用以指导研究的理论框架、方法论和行为规范的集合。科研范式建立的目的是为了科学家们高效有序地运转日常科研工作，提高科学研究的准确性和可靠性。

千百年来，人类的科研范式经历了四次重大的演变，分别是经验范式、理论范式、模拟仿真范式和数据驱动范式。

● 经验范式：实验科学
关键词：“观察”

基于对自然现象的直接观察和总结，从而发现科学规律。最原始的钻木取火、摩擦起电到伽利略的物理学，都是经验范式的典范。

● 理论范式：理论科学
关键词：“归纳”

对自然现象的解释方法从实验经验转变为抽象理论，如牛顿运动定律、爱因斯坦相对论、麦克斯韦方程组。

● 模拟仿真范式：计算科学
关键词：“计算”

伴随着现代电子计算机的问世，利用计算机对科学实验进行模拟仿真的研究方法得到了迅速的普及，并逐渐演变成“人脑+电脑”的模拟仿真范式。

第一台通用电子计算机 ENIAC[5]

● 数据驱动范式：数据科学
关键词：“挖掘”

随着数据的爆炸式增长以及大数据技术的兴起，以数据驱动为主导的第四科研范式——数据科学诞生了，科研由假设驱动转变为基于数据探索的方法，强调从海量数据中发掘其内在的关联关系，从而得到仅凭人脑难以发现的科学规律。

而今，科技革新正以空前的速度重塑世界格局，人工智能作为这场变革的核心，正以其技术的快速演进和日益丰富的应用场景，引领着一场新的范式转变。

Part 3 全新的科研范式：AI for Science

人工智能技术的蓬勃发展，使得科学家正在突破传统的四大科研范式，借助更先进的计算机技术，形成了当前科技创新的第五代科研范式——AI for Science（人工智能驱动科研范式）。

AI for Science，即利用人工智能技术对自然界的各类现象进行学习、模拟、预测以及优化，进而推动科学发现和科技创新的进程。与传统的科研方法相比，AI for Science 不仅显著提升了解决现有科学问题的效率，而且能够为科学家提供新的研究视角和方向，开辟探索未知领域的新路径。

3.1 AI 与基础科学的碰撞

在当今时代，人工智能技术正逐渐渗透到基础科学的各个角落，逐渐成为推动科学进步的基石。AI 技术的应用不仅为科学研究带来了新的视角和方法，在某些领域甚至已经成为了不可或缺的工具。

● 数学领域

谷歌 DeepMind 利用人工智能技术助力解决数学问题，并登上 Nature[6]：其发布的 FunSearch —— 一种搜索数学和计算机科学新解决方案的方法，针对多个历史上的经典数学开放难题给出了新的解法。

在数学领域经典难题“帽子集（Cap set）”中，FunSearch 找到了迄今为止“最大的帽子集”，这是过去 20 年里帽子集的上限规模增加最大的一次；同时，FunSearch 还解决了计算机科学的经典问题“在线装箱（Bin packing）”，它提供了一个适应数据的自动程序，能够使用更少的箱子来包装相同数量的物品，且性能优于传统的启发式方法。

● 化学领域

本次在诺贝尔化学奖中大放异彩的 AlphaFold 人工智能系统，在蛋白质三维结构预测领域取得了突破性的进展。传统上，科学家需要设计费时费力的实验去解析蛋白质的结构，而 AlphaFold 能够在数小时乃至数分钟内完成原本需要数月甚至数年的工作，其预测的准确度也几乎达到了实验测定的水平。

● 天文学领域

近日，人工智能在天文学领域也取得了重大突破，中国科学院上海天文台创新了一种深度学习算法，成功在开普勒卫星 2017 年释放的恒星测光数据中发现了 5 颗直径小于地球、轨道周期短于 1 天的超短周期行星，其中 4 颗是迄今为止发现的距其主星最近的最小行星。这是天文学家首次利用人工智能一次性完成搜寻疑似信号和识别真信号的任务[7]。

3.2 AI 引领科研革命

以上多领域的实践成果表明，AI 不再仅仅是一个辅助工具，而是成为了推动科学革命的核心动力，人工智能驱动的科学研究促进了科研模式的转型，也引发了新一轮的科技革命：

跨学科融合：人工智能技术正在促进不同学科之间的交叉融合，它打破了传统学科界限，将 AI 技术与物理学、化学等基础学科紧密结合。AI 与其他学科的交叉已成为促进各学科发展的重要驱动力。

加速科研成果产出：AI 的强大计算能力和模式识别能力显著加快了科学探索的步伐。从数据的收集、处理到假设的验证，AI 在科学研究的各个环节都扮演着至关重要的角色。

科学发现的普及化：AI 工具能够降低科学发现的专业门槛，使得更多的人能够参与到科学发现的过程中，科学探索将不再仅仅是专业领域科学家们的“特权”。

Part 4 AI 赋能的新时代

随着“AI for Science”科研范式的深入实施，人工智能将会在更多科学领域中发挥关键力量。AI 技术将在更多领域开花结果，这些成果也会为 AI 进一步发展提供源源不断的动力。

可以预见的是，未来将涌现出更多基于人工智能的创新成果。这些成果将不仅体现在科研领域，更会进一步渗透到我们的日常生活中，比如智能家居、自动驾驶汽车、个性化医疗和教育等关键领域。AI 技术的发展将推动这些领域实现智能化、高效化和个性化，以更好地满足人们日益增长的需求。

人工智能的未来发展将是一个多维度、跨领域的全面革新过程。随着技术的不断进步和创新成果的不断涌现，AI 将在全球范围内推动科技创新、经济发展和社会进步，为人类带来更多的可能性和机遇。

参考链接

1. 2024 诺贝尔物理学奖 https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/popular-inform...
2. 2024 诺贝尔化学奖 https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/popular-info...
3. 诺贝尔奖官方投票1 https://x.com/NobelPrize/status/1843612338639040849
4. 诺贝尔奖官方投票2 https://x.com/NobelPrize/status/1844018891972136970
5. 电子计算机 ENIAC https://baike.baidu.com/item/ENIAC/431133
6. DeepMind 研究成果登上 Nature https://www.nature.com/articles/s41586-023-06924-6
7. 科学家利用人工智能发现行星 https://www.stdaily.com/web/gdxw/2024-10/14/content_242453.html