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1??諾貝爾生理學或醫(yī)學獎：開啟基因調控的新維度
當?shù)貢r間 10 月 7 日，瑞典斯德哥爾摩卡羅林斯卡學院的諾貝爾大會宣布，將 2024 年諾貝爾生理學或醫(yī)學獎授予美國馬薩諸塞大學醫(yī)學院的維克托?安布羅斯（Victor Ambros）和美國哈佛醫(yī)學院的加里?魯夫昆（Gary Ruvkun）。
上世紀 80 年代，這兩位科學家在秀麗隱桿線蟲體內共同發(fā)現(xiàn)了第一個微小 RNA（miRNA）及其調控靶標，揭示了一種全新的基因表達調控機制。這一開創(chuàng)性的發(fā)現(xiàn)為理解生物體功能及其如何發(fā)育開辟了新的維度，對現(xiàn)代分子生物學和醫(yī)學研究產(chǎn)生了深遠的影響。
盡管曾經(jīng)經(jīng)歷了漫長的 “震耳欲聾的沉默”，但他們的堅持終于在 40 余年后得到了諾貝爾獎的認可。微小 RNA 的研究對于理解疾病的發(fā)生機制以及開發(fā)新的治療方法具有重要意義，或許在未來，我們將能看到更多基于這一研究的醫(yī)學突破，為人類的健康帶來福音。
2??諾貝爾物理學獎：為人工智能奠定物理基礎
僅僅一天之后，瑞典皇家科學院于當?shù)貢r間 10 月 8 日宣布，將 2024 年諾貝爾物理學獎授予美國普林斯頓大學的約翰?J?霍普菲爾德（John J. Hopfield）和加拿大多倫多大學的杰弗里?E?辛頓（Geoffrey E. Hinto）。
這兩位獲獎者從 20 世紀 80 年代起就在人工神經(jīng)網(wǎng)絡方面展開了重要研究，為 2010 年左右開始的機器學習革命奠定了基礎。他們利用物理學中的工具，開發(fā)了奠定當今強大機器學習基礎的方法。霍普菲爾德發(fā)明的用于存儲和重建模式的網(wǎng)絡，以及辛頓在此基礎上創(chuàng)造的 “玻爾茲曼機” 等，都為人工智能的發(fā)展提供了重要的理論支持和技術基礎。
如今，人工智能已經(jīng)廣泛應用于各個領域，從圖像識別到自然語言處理，從醫(yī)療診斷到智能交通，這兩位科學家的貢獻功不可沒。他們的獲獎，不僅是對他們個人成就的認可，更是對人工智能領域發(fā)展的高度肯定。
3??諾貝爾化學獎：蛋白質領域的重大突破
北京時間 10 月 9 日下午，瑞典皇家科學院將 2024 年諾貝爾化學獎授予大衛(wèi)?貝克（David Baker）、戴米斯?哈薩比斯（Demis Hassabis）和約翰?江珀（John M. Jumper）。大衛(wèi)?貝克成功地完成了構建全新蛋白質種類的壯舉，而德米斯?哈薩比斯和約翰?江珀則開發(fā)了一個 AI 模型來解決 50 年前的難題 —— 預測蛋白質的復雜結構。
蛋白質是生命中巧妙的化學工具，對于生命活動的正常進行至關重要。這三位科學家的研究成果將為醫(yī)學和藥物研發(fā)帶來巨大的推動作用。
全球數(shù)百萬研究人員已經(jīng)使用他們開發(fā)的 AI 模型在疫苗、癌癥和酶設計、藥物設計等方面取得了重大發(fā)展。
他們的工作不僅有助于解決人類的許多重大疾病，還能大幅降低高昂的物理實驗成本。同時，他們公開了 AI 模型的代碼，讓全球的科研人員都能免費使用，這種開放的科學精神值得我們稱贊。
4?諾貝爾獎與 AI 有著越來越緊密的關系
在當今時代，AI 技術飛速發(fā)展，對各個領域都產(chǎn)生了深遠的影響。就拿今年的諾貝爾獎來說，諾貝爾物理學獎授予了在人工神經(jīng)網(wǎng)絡方面做出重要貢獻的科學家。他們利用物理學中的工具，為人工智能的發(fā)展奠定了基礎，開啟了機器學習的革命。
AI 在科學研究中的作用也日益凸顯。比如在化學領域，有科學家開發(fā)了用于預測蛋白質復雜結構的 AI 模型，為醫(yī)學和藥物研發(fā)帶來了巨大的推動。這一成果也讓我們看到了 AI 與傳統(tǒng)科學領域的深度融合。
隨著 AI 技術的不斷進步，未來我們有理由相信，會有更多與 AI 相關的研究成果獲得諾貝爾獎的認可。它不僅改變了我們的生活方式，也在重塑著科學研究的格局。AI 已經(jīng)成為諾貝爾獎舞臺上不可忽視的重要力量，它為人類的進步和發(fā)展帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。
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