本次諾貝爾物理學獎由加拿大多倫多大學的傑弗里·辛頓教授，以及，美國普林斯頓大學的約翰·霍普菲爾德教授獲得，兩人都是AI領域研究的專家；據《日經》報導指出，這是AI研究者首次獲獎，除了代表AI對於人類生活影響的範圍越來越大，或許也意味著科學的典範正在改變。
以下為《日本經濟新聞》全文報導：
東京大學的松尾豐教授表示：「AI的研究過去從未成為諾貝爾獎的對象，因此這次獲獎讓我非常驚訝。」
2024年諾貝爾物理學獎和化學獎決定頒發給人工智慧（AI）的研究者們，這對AI研究者來說也是意外之事。引領日本AI研究的東京大學松尾豐教授指出：「科學的典範正在轉變。」並探討了AI研究獲得諾貝爾獎的意義。
——AI研究獲得諾貝爾獎的意義是什麼？
「AI領域過去從未成為諾貝爾獎的對象，因此我感到非常驚訝。AI對社會的影響越來越大，正因如此，它成為了獲獎的對象。就像諾貝爾發明的炸藥有其正面和負面一樣，AI也必須考慮其風險並負責任地應用於社會。這也是傳遞了AI承擔巨大社會責任的訊息。」
「連續兩天的AI相關頒獎，或許意味著科學的典範（規範）正在改變。從傳統的理論和實驗科學，轉變為通過數據和AI開拓新領域的趨勢。今後AI領域的獲獎可能會持續增加。」
——獲得物理學獎的加拿大多倫多大學的傑弗里·辛頓教授和美國普林斯頓大學的約翰·霍普菲爾德教授在AI研究中有什麼樣的地位？
「辛頓教授被譽為深度學習（Deep Learning）之父。他在2006年創立了模仿人腦的多層神經網絡結構，自此開啟了深度學習的時代。2012年，他所開發的模型在全球圖像識別比賽中取得壓倒性勝利，這推動了生成式AI的加速發展。」
「霍普菲爾德教授則創立了著名的‘霍普菲爾德網絡’，這是一種基於統計物理模型的原理，能夠通過部分信息來回憶出所需的聯想記憶。」
——您認為這兩位教授獲得物理學獎的評選是否合理？
「辛頓教授的獲獎毫無異議。（被稱為計算機科學諾貝爾獎的）圖靈獎曾經頒給了包括辛頓教授在內的三位科學家，諾貝爾獎選擇頒給辛頓教授，可能是基於他在這一領域的長期貢獻。」
「霍普菲爾德教授的獲獎有些意外，其他偉大的研究者還有很多。例如日本的東京大學甘利俊一名譽教授也是其中之一。如果霍普菲爾德教授能獲獎，甘利教授也應該受到表彰。不過這次是物理學獎，可能是因為霍普菲爾德教授的統計物理模型，以及他與辛頓教授研究成果的關聯，讓他最終獲選。」
——您如何看待獲得化學獎的蛋白質立體結構預測AI“AlphaFold”？
「化學獎比物理學獎更讓我驚訝。諾貝爾獎通常更注重那些對社會有深遠影響的研究，因此常頒給年長的學者。辛頓教授的獲獎是預料中的事，但Google DeepMind的獲獎者還相對年輕，他們未來一定會有更多成就。」
「AlphaFold的獲獎或許有些過早。雖然它解決了化學上的難題，相關研究者也為此感到驚訝，且該系統已被廣泛應用於日常工作中。然而，儘管它對藥物和材料開發貢獻巨大，但感覺它還沒有完全進入到創新藥物和材料的領域。」
——日本的AI研究者能否跟上全球的潮流？
「在日本，也有研究者嘗試將物理學與AI結合，或使用AI進行數學證明等。不過與傳統學派相比，這些研究者通常被視為非主流。這次諾貝爾獎的頒發可能會讓這些研究在日本得到更高的重視。」
——今後人類該如何與AI相處？
「我們需要制定各種關於AI的規則。目前國際間對於AI風險和規制的討論正在進行中，日本也應積極參與。此外，科學家和工程師必須具備責任感和自覺來進行研究。」
「關於AI對人類的影響有多大，存在不同的看法。有些人認為AI可以與電力或內燃機相提並論，甚至可能超越它們的影響力。」
（圖片來源：三立新聞、維基百科）
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