2024年诺贝尔化学奖揭晓后，网上开始流传一个预测：诺贝尔文学奖将授予ChatGPT。

之所以出现这个带调侃的预测，是因为今年2024年诺贝尔奖科学类的3个奖项——生理学或医学奖、物理学奖、化学奖全部揭晓，后两项均颁发给AI（人工智能）领域科学家。

随着大数据、人工智能的兴起，科学界正在突破传统的实验、理论、计算研究范式，利用新一代信息技术，开展面向超大规模、动态复杂系统的“清、准、全、精”一体化集成、联动和计算，形成了当今科技创新的典型范式——AI forScience （科学智能）和 AI for Social Science（社会科学智能）。

凸显基础研究的重要价值2024年诺贝尔化学奖授予了人工智能领域的科学家，分别是大卫·贝克（David Baker）、戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·M·詹伯（John M. Jumper），以表彰他们在蛋白质设计和蛋白质结构预测领域作出的卓越贡献。

这一决定体现了人工智能技术在推动科学研究，特别是生物化学和分子生物学领域研究方面的重要作用。

2024年诺贝尔物理学奖授予两位科学家，以表彰他们开发的方法为现代强大的人工智能奠定了基础。

约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）和杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）因其“基础性发现和发明，使得使用人工神经网络的机器学习成为可能”而获得这一殊荣。

如果说，诺贝尔化学奖得主为“科学智能”研究范式提供了成功案例，那么，两位诺贝尔物理学奖得主则是为这一范式奠定了基础。

用AI助手破解科学难题

哈萨比斯和江珀开发了人工智能模型AlphaFold2，解决了一个已有50年历史的难题，能预测大约两亿种已知蛋白质的复杂结构，已被全球200多万人使用，对药物研发等领域具有革命性的意义。

AI技术作为一股不可忽视的力量，正在推动科学研究的范式转变。

大卫·贝克的贡献是“计算蛋白质设计”，即利用计算机技术设计出新的蛋白质，再通过实验验证这一设计结果。马剑鹏表示，“计算蛋白质设计”与“蛋白质结构预测”紧密关联，我国科技界要高度重视这两个前沿领域。

还要重视培育企业的“大兵团作战”能力。近年来，“阿尔法折叠2”和ChatGPT等人工智能重大成果大多诞生于企业，体现出在“大兵团作战”方面，企业优于高校、科研院所“小团队”的特点。在领军人物的带领下，企业能集聚更多人才和资源，有望在AI时代取得更大突破。

2024 年诺贝尔奖揭晓以后更是对物理学和化学在推动人工智能发展中所起作用的认可。

随着人工智能技术继续发展，我们可以期待它在科学研究、工程应用和日常生活中带来更多突破，同时也要不断提醒自己，更加谨慎、合理地应用它去塑造未来。

面向国家对人工智能的重大需求，传一明确了以人工智能专业人才培养为目标，构建人才培养体系，涵盖人工智能能力培养的全过程。

在这个充满机遇与挑战的时代，让我们携手共进，成为新时代的创新者和引领者。通过学习人工智能知识，掌握更多的技能和能力，为未来的职业生涯做好充分的准备。

所谓AI for Science，是指利用人工智能的技术和方法，学习、模拟、预测和优化自然界的各种现象和规律，从而推动科学发现和科技创新。

它不仅能帮助科学家解决已有的问题，还能帮助科学家发现新的问题和方向。AI for Social Science是将这种科研范式应用于社会科学领域/