前瞻钱瞻：诺贝尔奖 这次充份证明3AI for Science 的重要性
2024年诺贝尔奖自然科学奖的三大奖项全部公布。今年的物理学奖和化学奖都颁给了与AI相关的研究，引发了全球震动和热议。诺奖承认了AI for Science的重要性，诺贝尔奖对AI的认可表明其成为“基础技术”。
我们从中能看到哪些AI for Science 到 AI for business 的趋势:
2024年诺贝尔物理学奖授予了Geoffrey Hinton和John Hopfield，他们因在机器学习和神经网络领域的开创性工作而获奖。他们的研究为当前的人工智能发展奠定了基础，特别是在深度学习和人工神经网络方面，这些技术现已广泛应用于各个行业 。
2024年诺贝尔化学奖则授予了David Baker、Demis Hassabis和John Jumper。David Baker因在计算蛋白质设计领域的突破性贡献获奖，这项技术能够创建新的蛋白质，应用于医学和工业领域。Hassabis和Jumper则因开发了革命性的AI模型AlphaFold2而获奖，该模型能够准确预测蛋白质的三维结构，解决了长期以来的科学难题，极大促进了药物发现和生物学研究的发展 。
今年诺贝尔物理学奖的杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）是2018年图灵奖得主，他在神经网络方面的开创性工作塑造了为当今许多产品提供动力的人工智能系统，在过去的十多年里帮助谷歌开发AI技术。
约翰·霍普菲尔德：他创建了霍普菲尔德网络（Hopfield Network），这是一种联想存储器模型，能够存储和重建图像以及数据中的其他类型模式。霍普菲尔德网络在模式识别、联想记忆等领域有着广泛的应用，为神经网络技术的发展奠定了重要基础。
诺贝尔化学奖
- 获奖者：大卫·贝克（David Baker）、戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M. Jumper）
- 贡献：他们在“蛋白质设计和蛋白质结构预测”领域做出了突出贡献，推动了化学和生物学领域的研究进展，也为药物研发和疾病治疗带来了新的希望。大卫·贝克：他成功地完成了构建全新蛋白质种类的几乎不可能的壮举。贝克利用计算机算法设计出了具有特定功能的全新蛋白质，这些蛋白质在药物研发、生物材料等领域有着广泛的应用前景。
戴米斯·哈萨比斯和约翰·江珀：他们共同开发了AlphaFold模型，这是一种基于深度学习和神经网络技术的蛋白质结构预测工具。AlphaFold能够准确预测蛋白质的三维结构，解决了长期困扰科学家的蛋白质结构预测难题。这一成果对于理解蛋白质的功能、疾病机制以及药物研发具有重要意义。
SHOWNOTES
00:20 2024年诺贝尔奖的自然科学奖，其中的物理学奖和化学奖颁给了几位 AI 的科学家，引发了全球的震动和热议。
00:33 2024年诺贝尔奖物理学奖获得者 Jeffrey Heyton 和 John Hofffield Geoffrey Heyton，他是被誉为是深度学习之父，也是人工智能领域的先驱之一，它对神经网络的研究奠定了现代人工智能的基础。
01:17 另外一位科学家是 John Hofffield，他是物理学家，同时也是神经科学家 Hofield 网络的提出者。他的研究将物理学和神经科学做结合，提出了基于物理模型的神经网络，为理解生物大脑如何处理信息提供了理论基础。
01:48 贝尔化学奖的获得者是Demis Hassabis 还有 John Jumper，他们在蛋白质设计、蛋白质结构预测领域作出了突出的贡献，推动了化学和生物学的研究的进展，为药物研发、疾病治疗带来了新的希望。
03:10 跨学科的融合成为未来研究的一个关键，像黑腾和 Hofyo 的神经网络模型通过结合物理学和计算科学大大的推动了整个的学科的发展。那在 AI 也在科研研究的工具方面进行了变革性的影响。
03:45 未来 AI 会进一步的推进各个学科的数据驱动的研发能力，它不仅仅是预测，还包括了自动化的发现和创新。
04:40 我相信 AI在各种不同的领域当中都有基建的功能，那这个趋势也是未来 AR 和其他关键技术的结合会更深一度的突推进科技革命。
05:41 机器学习也是帮助企业的市场趋势、消费者的行为、竞争对手的动态，以及是商业决策方面有更多的影响或复杂问题的高效，解决一些悬而未决的这些复杂的问题。
07:22 我们在这个时代从落讲的颁奖到我们应该如何去用AI，跟我们现实的科技也好，商业也好，进行更多的协作互助？
07:51 我们是有更多的机会去认识到 AI 已经变成一种基础能力和基础技术。
从2024年诺贝尔奖的颁奖结果中，可以看到以下几大趋势：
1. 人工智能的跨学科应用
2024年诺贝尔物理学奖和化学奖都与人工智能密切相关，特别是在生物学、物理学和化学中的应用。这表明人工智能不仅仅是计算机科学的分支，它正在广泛影响传统学科。AlphaFold2在化学奖中的突出地位说明AI模型在解决长期科学难题方面的巨大潜力，例如蛋白质结构预测，这极大促进了药物开发和疾病研究 。
2. 跨学科融合成为未来研究的关键
无论是物理学奖中的神经网络研究，还是化学奖中的蛋白质结构预测，跨学科的融合显现出重要趋势。物理学、神经科学、生物学和计算机科学的交叉领域正在孕育新的突破。Hinton和Hopfield的神经网络模型通过结合物理和计算科学，推动了当代AI的发展 。
3. AI对科学研究工具的变革性影响
AI正在迅速成为科学研究的核心工具。AlphaFold2的应用展示了AI如何加速数据处理和复杂系统的理解。未来AI将进一步推动各学科中的数据驱动研究，不仅仅是预测，还包括自动化发现和创新。这意味着科研的速度和深度将大幅提高，极大地缩短从发现到应用的周期 。
4. AI对人类福祉的直接贡献
无论是药物开发、疾病治疗，还是环境问题，AI在提高效率、优化资源利用上展现了巨大的潜力。
5. 诺贝尔奖对AI的认可表明其成为“基础技术”
此次诺贝尔奖的颁发表明，人工智能已经从实验室的技术转变为基础性技术，影响着多个领域。AI在科学研究中的应用不仅是辅助工具，更是能够改变科学发现方式的核心力量。
“AI for Science”人工智能在推动科学发现和研究中的应用。
它代表了人工智能从工具型技术向基础科学研究的核心技术转变。通过AI技术，科学家能够处理海量数据、加速实验流程、模拟复杂现象，从而打破传统研究中的局限性。
1. 加速科研周期
2. 解决人类重大挑战
3. 个性化科研路径
通过“AI for Science”，我们看到人工智能不仅仅是加速器，更是科研领域的革命性力量。未来，随着AI技术的不断成熟，它将进一步改变科学的进程和方式，成为人类理解和改变世界的重要工具。
从AI for Science 到 AI for Business ，可以看出如何有效利用AI来加速商业创新和提升企业竞争力。
AI for Science的应用不仅限于学术和科研领域，它的原则和方法可以直接映射到商业世界，推动商业决策、市场洞察、产品开发等多领域的变革。
1. 数据驱动的决策2. 复杂问题的高效解决3. 个性化与自动化4. 跨学科协作与创新5. 加速创新周期6. 前瞻性预测与风险管理
