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  人工智能（AI）成为了2024年诺贝尔科学奖的大赢家。继两位AI先驱获得诺贝尔物理学奖后，AI蛋白质结构预测模型AlphaFold2又赢得了1/2的诺贝尔化学奖。有评论认为，这是革命性的科研范式转换被诺奖委员会“盖章确认了”，诺奖即将进入“AI时代”。

  对于今年诺贝尔物理学奖颁发给机器学习领域的专家，多位专家表示是“意料之外，情理之中”。因为AI已经影响到我们生活的方方面面，在科研上也提供了很多新工具。诺贝尔物理学奖获得者约翰•霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里•欣顿（Geoffrey E. Hinton）是机器学习领域的元老级人物，他们使用物理学工具，设计出人工神经网络，为当今强大的机器学习技术奠定了基础。

  今年诺贝尔化学奖一半授予美国生物化学家戴维•贝克（David Baker），以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献；另一半授予谷歌旗下DeepMind公司的AI科学家德米斯•哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰•江珀（John M. Jumper），以表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就。

  自DeepMind公司的AlphaFold问世以来，这一模型就被视为“AI for Science”的应用典范，其摘得诺贝尔化学奖亦是众望所归。2023年，其开发者就获得了有“诺奖风向标”之称的拉斯克奖。让人意外的是，在今年诺贝尔物理学奖颁给了机器学习相关成果后，诺贝尔化学奖评审委员会还能“顶住压力”，继续将奖项颁给AI。这恰恰说明AI正加速进入主流科学界，未来将成为科学探索的核心工具。

  与聪明的AI同行，科研人员必将面临诸多新课题——谁会被AI替换掉，如何能保证科研安全、避免伦理风险，AI的极限在哪里……但更多一线科研人员清醒地认识到，当务之急是敞开怀抱拥抱新技术，及早“下场共舞”，厘清AI的长处与短板。

  本期封面文章关注2024年诺贝尔三大科学奖的获奖人与相关成果，了解他们及其成果在生物、物理和化学等领域发挥的革命性作用，探讨AI将如何推动传统科学研究范式的转换。