Google近期在化學和物理學領域獲得諾貝爾獎，引發了人們對這家科技巨頭在AI研究領域影響力的討論，以及對計算機科學成就認可的思考。
本週，Google旗下AI部門DeepMind的聯合創始人Demis Hassabis和他的同事John Jumper因在蛋白質結構研究方面的貢獻獲得了諾貝爾化學獎，與美國生物化學家David Baker共同分享這一殊榮。
同樣，前Google研究員Geoffrey Hinton與美國科學家John Hopfield一起獲得了諾貝爾物理學獎，以表彰他們在機器學習領域的貢獻，這些貢獻極大地推動了AI技術的發展。
根據阿爾弗雷德·諾貝爾的遺囑，諾貝爾獎傳統上頒發給醫學或生理學、物理學、化學、文學和和平領域。自1968年起，經濟學獎被加入其中。然而，由於缺乏專門針對數學或計算機科學的獎項類別，人們對如何在諾貝爾獎框架內適當分類AI研究產生了爭議。聯合國AI顧問、計算機科學家Dame Wendy Hall教授認為，諾貝爾委員會的這一決定可能反映了他們在現有類別中納入AI成就的創新方法。
Google在AI研究領域的領先地位得益於其財務上的成功，使其能夠發表開創性研究並超越學術機構。然而，這種主導地位出現之際，美國司法部正在考慮對Google採取反壟斷行動，這可能導致該公司被迫剝離部分業務。
Hinton於2023年因對AI潛在風險的擔憂而離開Google，他曾談到AI帶來的存在威脅。在週二的新聞發布會上，他表示無法為這些挑戰提供一個簡單的解決方案。
諾貝爾獎的頒發突顯了學術界在與大型科技公司的研究能力競爭中所面臨的困難。
Reuters為本文做出貢獻。
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