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1 ?诺贝尔生理学或医学奖：开启基因调控的新维度
当地时间 10 月 7 日，瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡学院的诺贝尔大会宣布，将 2024 年诺贝尔生理学或医学奖授予美国马萨诸塞大学医学院的维克托・安布罗斯（Victor Ambros）和美国哈佛医学院的加里・鲁夫昆（Gary Ruvkun）。
上世纪 80 年代，这两位科学家在秀丽隐杆线虫体内共同发现了第一个微小 RNA（miRNA）及其调控靶标，揭示了一种全新的基因表达调控机制。这一开创性的发现为理解生物体功能及其如何发育开辟了新的维度，对现代分子生物学和医学研究产生了深远的影响。
尽管曾经经历了漫长的 “震耳欲聋的沉默”，但他们的坚持终于在 40 余年后得到了诺贝尔奖的认可。微小 RNA 的研究对于理解疾病的发生机制以及开发新的治疗方法具有重要意义，或许在未来，我们将能看到更多基于这一研究的医学突破，为人类的健康带来福音。
2 ?诺贝尔物理学奖：为人工智能奠定物理基础
仅仅一天之后，瑞典皇家科学院于当地时间 10 月 8 日宣布，将 2024 年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学的约翰・J・霍普菲尔德（John J. Hopfield）和加拿大多伦多大学的杰弗里・E・辛顿（Geoffrey E. Hinto）。
这两位获奖者从 20 世纪 80 年代起就在人工神经网络方面展开了重要研究，为 2010 年左右开始的机器学习革命奠定了基础。他们利用物理学中的工具，开发了奠定当今强大机器学习基础的方法。霍普菲尔德发明的用于存储和重建模式的网络，以及辛顿在此基础上创造的 “玻尔兹曼机” 等，都为人工智能的发展提供了重要的理论支持和技术基础。
如今，人工智能已经广泛应用于各个领域，从图像识别到自然语言处理，从医疗诊断到智能交通，这两位科学家的贡献功不可没。他们的获奖，不仅是对他们个人成就的认可，更是对人工智能领域发展的高度肯定。
3 ?诺贝尔化学奖：蛋白质领域的重大突破
北京时间 10 月 9 日下午，瑞典皇家科学院将 2024 年诺贝尔化学奖授予大卫・贝克（David Baker）、戴米斯・哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰・江珀（John M. Jumper）。大卫・贝克成功地完成了构建全新蛋白质种类的壮举，而德米斯・哈萨比斯和约翰・江珀则开发了一个 AI 模型来解决 50 年前的难题 —— 预测蛋白质的复杂结构。
蛋白质是生命中巧妙的化学工具，对于生命活动的正常进行至关重要。这三位科学家的研究成果将为医学和药物研发带来巨大的推动作用。
全球数百万研究人员已经使用他们开发的 AI 模型在疫苗、癌症和酶设计、药物设计等方面取得了重大发展。
他们的工作不仅有助于解决人类的许多重大疾病，还能大幅降低高昂的物理实验成本。同时，他们公开了 AI 模型的代码，让全球的科研人员都能免费使用，这种开放的科学精神值得我们称赞。
4 诺贝尔奖与 AI 有着越来越紧密的关系
在当今时代，AI 技术飞速发展，对各个领域都产生了深远的影响。就拿今年的诺贝尔奖来说，诺贝尔物理学奖授予了在人工神经网络方面做出重要贡献的科学家。他们利用物理学中的工具，为人工智能的发展奠定了基础，开启了机器学习的革命。
AI 在科学研究中的作用也日益凸显。比如在化学领域，有科学家开发了用于预测蛋白质复杂结构的 AI 模型，为医学和药物研发带来了巨大的推动。这一成果也让我们看到了 AI 与传统科学领域的深度融合。
随着 AI 技术的不断进步，未来我们有理由相信，会有更多与 AI 相关的研究成果获得诺贝尔奖的认可。它不仅改变了我们的生活方式，也在重塑着科学研究的格局。AI 已经成为诺贝尔奖舞台上不可忽视的重要力量，它为人类的进步和发展带来了新的机遇和挑战。
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