AI技术的飞速发展，让我们看到了科技的无限可能。但你有没有想过，AI有一天会冲击诺贝尔奖？2024年的诺贝尔化学奖和物理学奖，就因为AI的贡献，颁给了几位杰出的科学家。这也让很多人开始思考，AI是否有一天会取代科学家？

AI获诺奖：AlphaFold引领生物科技革命首先，我们来看看刚刚获得2024年诺贝尔化学奖的谷歌DeepMind团队。丹米斯·哈萨比斯和约翰·乔普凭借他们的AlphaFold2模型，以超过90%的准确率，预测了超过2亿种蛋白质的结构。这可不是一个简单的数字游戏，而是为生命科学带来了翻天覆地的变化。

你可能不知道，蛋白质结构的研究一直是生物学领域的一大难题。过去，科学家为了破解某个蛋白质的结构，可能需要几年甚至几十年的时间。而AlphaFold只需要几秒钟就能完成。这样看来，诺奖颁给AlphaFold，真的是意料之中的事。

物理学奖同样青睐AI：神经网络的基础奠定者无独有偶，2024年的诺贝尔物理学奖也颁给了两位AI领域的先驱——美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德教授和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿教授。为什么他们的研究与物理学相关呢？因为他们在人工神经网络方面的突破性发现，直接推动了AI的进化。

人工神经网络已经成为当今AI的核心技术，它的灵感其实来源于人类大脑神经元之间的联系。霍普菲尔德和辛顿的研究，奠定了深度学习的基础。今天我们常用的语音助手、自动驾驶、图像识别技术，都依赖于这些神经网络模型。

哈佛大学的理论物理学家马特·斯特拉斯勒表示，霍普菲尔德和辛顿的工作属于跨学科研究，结合了物理学、数学、计算机科学和神经科学，这也说明了AI与这些基础学科的深厚联系。

AI能取代科学家吗？还没那么快！看到这里，你可能会问，AI这么强大，未来会不会取代科学家？其实答案并没有那么简单。北电数智首席科学家窦德景教授就表示，AI在很多领域有着巨大的潜力，尤其是像AlphaFold这样的模型，已经改变了生物科学的研究方式。

不过，他也指出，AI对于物理学的贡献还不够明显。虽然AI可以帮助我们处理庞大的数据，比如2017年人类首张黑洞照片的计算处理就用了计算机视觉技术，但在推动物理学基本原理的发现上，AI的作用还不够突出。也就是说，AI更多的是帮助科学家，而不是完全取代他们。

AI的泡沫？实际应用还有多远？尽管AI在科学界的表现很亮眼，但很多人仍然对AI产业的未来充满疑虑。AI会不会只是一阵风，昙花一现？其实，Gartner的技术周期报告早已提醒，AI已经度过了过度预期的高峰，未来会进入幻灭的低谷。简单来说，很多AI项目可能会因为高成本、数据质量差等原因而失败。

举个例子，实施一个生成式AI项目的成本高达几百万美元，每年还需持续投入，少则几千，多则上万美元的预算。这对很多企业来说，实在难以为继。北电数智的窦德景教授也指出，现在AI的盈利模式还不清晰，很多大模型项目需要巨额的硬件投入，回本周期非常长。

然而，值得期待的是，AI正在加速落地应用。像OpenAI的ChatGPT、谷歌的AI工具、微软的ai助手等，已经在行业内产生了一些初步的商业成果。窦教授表示，未来随着AI技术的成熟，可能会出现类似搜索引擎依靠广告变现的商业模式，只是现在还没完全显现。

AI未来的巨大潜力：不仅仅是工具AI的商业价值仍在探索中，但在科学领域的潜力已经不容小觑。英矽智能的创始人Alex Zhavoronkov表示，AI不仅改变了科研的速度，还让小型企业有机会与大公司竞争。例如，Insilico公司利用AI提名了19个临床前候选药物，并成功推进了9个项目到临床阶段。这样的成果，即使是大型制药公司也难以轻易实现。

未来，AI还将与更多行业融合，从医药到房地产，再到工业制造，AI的应用场景几乎是无穷无尽的。Alex认为，AI的成功不仅在于技术本身，还要依赖于人才和创新能力，尤其在中国，AI正以惊人的速度发展，预计将引领全球的下一波生产力浪潮。

AI与科学家的合作才刚刚开始AI虽然已经在一些领域取得了重大进展，但短期内，完全取代科学家的说法还为时过早。我们更应该看到的是，AI与科学家之间的合作，会带来更多惊人的发现和发明。未来，AI将成为科学家手中最强大的工具，让我们能够更快地解开宇宙的秘密，推动各个领域的飞跃式发展。