在诺贝尔奖爆冷的背后，有这四种趋势

「每一个‘冷门’背后，都有其自洽的内在逻辑，也都有各自的指向意义。」

文 / 巴九灵(微信公众号：吴晓波频道)

假如用一个词来形容2024年的诺贝尔奖，那可能就是“爆冷”。

比如诺贝尔物理学奖实际上颁发给研究AI的科学家，让人大呼“物理已经死了”。诺贝尔化学获得者通过人工智能模型解决了蛋白质结构的相关问题，然后获得了冠军。

最后，我等到了一个很难跨界的文学奖。结果，热门中国候选人残雪继续陪同跑步，而没有受到青睐的韩国女作家韩雪走到了最后。就连热门诺贝尔和平奖候选人联合国秘书长也被日本核爆幸存者组织抢走。

如果冷得多，就会变成“惯冷”。然而，在小巴看来，许多意想不到的事件背后，其实蕴含着诺贝尔奖的新发展方向，这是诺贝尔奖应有的更新迭代，也为我们揭示了“一角未来”。

“无所事事”？AI成为最大赢家？

恐怕之前的诺贝尔物理获得者都没有想到，自己也许有一天会获得代表计算机领域最高奖项的图灵奖“抢饭碗”。

2024年诺贝尔物理学奖终于在10月8日的瑞典斯德哥尔摩尘埃落定。蓝色背景的大屏幕告诉世界，今年的物理获得者是美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿。

为什么他们能获奖？瑞典皇家科学院认为，两人的奉献在于利用神经网络算法对机器学习的基本发现和发明。

然而，深度学习和AI显然是计算机学科的范围。理论上，它更适合在计算机领域获得图灵奖，但出乎意料的是，它被诺贝尔奖拦截了，尤其是在诺贝尔物理学奖之前，它从未被授予计算机科学，更不用说AI了。

即使是获奖的辛顿也说：“我从未想过会被提名为诺贝尔物理奖，我怎么知道你们是否在恶搞我？”

诺贝尔化学奖是第二个“无所事事”。

美国科学家大卫·贝克获得了今年诺贝尔化学奖的一半奖金，另一半获得了英国科学家德米斯·哈萨比斯和美国科学家约翰。 ·江珀分享。三人的贡献在于如何获得蛋白质的三维结构。

众所周知，蛋白质是人体最重要的化学物质。如果你知道它的结构，你就可以知道很多疾病是如何产生的，以及如何开发药物来治疗它们。在这个领域，中国科学家颜宁曾经是最好的，她的实验室是国际研究蛋白质结构的权威。

然而，颜宁的研究方法相对传统，它需要大量的人力、物力和时间来获得蛋白质晶体，然后通过分析晶体来获得研究成功。不仅颜宁，全世界的科学家都走这条研究路线。

理论上最好的解决办法是通过计算直接推断蛋白质的三维结构，在不反复试验的情况下，极其有效地得到最终结果。

美国科学家贝克走的就是这条路。早在1993年，他就开发了一套可以直接预测蛋白质结构的软件，甚至可以直接使用软件设计新的蛋白质类型，相当于上帝的创造，这是贝克在计算蛋白质方面的贡献。

哈萨比斯和江珀走得更远。他们曾经开发了著名的围棋程序阿尔法狗，击败了韩国围棋第一人李世石，成名于世。当他们尝到AI的力量时，他们将注意力转移到生物学领域的高峰，蛋白质结构预测。

在2020年，他们共同开发了AI软件AlphaFold 该软件已经成功地预测了98.5%的人类蛋白质结构，其准确性与实验结论几乎相同。

可以说，今年诺贝尔化学奖的获得者确实展示了AI在预测蛋白质复杂结构方面的优势，完成了对化学领域的探索，尽管他们使用了深度学习的方法。

科学界的现状是，单个领域的成就几乎都是前人获得的，人类目前遇到的问题也越来越复杂。无论是物理还是化学，都需要额外的帮助才能实现进步。这种帮助是诺贝尔奖的新趋势:“跨界”。

2002年诺贝尔经济学奖是一个著名的跨境案例。心理学家丹尼尔·卡尼曼获得诺贝尔经济学奖，因为他对人类思维和决策过程进行了开创性的研究。因此，他甚至创造了一个著名的行为经济学派系。

心理学家获得经济学奖，促进了心理学和经济学的交叉融合，这表明跨境研究为多学科的发展注入了新的活力和灵感。

事实上，2024年诺贝尔物理学奖和化学奖颁发给使用AI的物理和化学成就提醒了许多科学家:创造和使用工具是人类区别于不同动物的关键因素。

年青人获得诺贝尔奖，越来越有戏？

要获得诺贝尔奖，究竟要活多久？

根据日本文部科学省研究所的研究，科学界领袖获得诺贝尔奖的平均年龄为69岁，近80年来增加了16岁。

虽然这些老板已经取得了重要的研究成果，引起了全世界的关注，但他们在获得诺贝尔奖时已经20年甚至30年了，距离他们的重要研究成果问世。

根据历史数据，1920-1930年代在美国国内活跃的研究通常在20世纪50年代以后才被认可和获奖。

为什么诺贝尔奖获得者年龄稍大？其中一种说法是，随着科研领域的快速发展，后来者要想取得进步，就必须潜心学习之前的科研成果，然后才能在巨人的肩膀上“走得更远”。

还有一种说法是，能够获得诺贝尔奖的贡献必须经过长期的测试。然而，近年来，这种传统做法正在逐渐被打破。今年，年轻的现象更加明显。

比如约翰·江珀，获得诺贝尔化学奖，出生于1985年，出生于80后，今年才39岁。在这个年龄，他也可以被称为科学界的年轻人才。他的搭档德米斯·哈萨比斯出生于1976年，非常年轻。

与其他诺贝尔文学获得者相比，诺贝尔文学获得者韩江出生于1970年，年龄较小。

为什么诺贝尔奖会年轻化？一个重要原因是AI。深度学习领域的爆发时间很短，尤其是生成式AI的普及只有几年。

刚刚点亮的科技树，通常含有更多的果实，这也给了人工智能领域的研究者更多的成果机会。

此外，基于对证据、数据和事实的分析，可以验证和复制的“实证分析”逐渐成为科学界的一种趋势。这种趋势的兴起，使得广大被埋在深处的研究成果更容易被发现和验证。

这相当于过去的“酒香怕巷子深”，但现在只要你的研究成果有潜力，就会很快被同行发现研究。“酒香不怕巷子深”。

爽文诺奖得主的“反击”

“十年寒窗无人问，一举成名。”用这句话来形容安布罗斯，一个在哈佛大学无法相处的诺贝尔奖得主，可以说是非常合适的。

安布罗斯年轻时很顺利。1975年，他在麻省理工学院获得生物学学士学位，1979年获得博士学位。他从诺贝尔奖获得主大卫·巴尔的摩托，1985年成为哈佛大学的老师，研究生涯一帆风顺。

在此期间，他发现了人类第一个已知的细微RNA，这最终使他获得了今年的诺贝尔生理学或医学奖。

然而，发现这个诺贝尔奖级别完全被忽视了。哈佛大学甚至认为安布罗斯没有做出任何突出贡献，导致他失败了，失去了工作，没有通过终身教师的审查。

安布罗斯只能收拾行李，灰溜溜地离开了哈佛大学。1992年，他搬到达特茅斯学院(常春藤联盟成员)，这是大多数人从未听说过的，继续默默研究自己。

经过八年的努力，他的医生加里·鲁夫昆发现了第二个微妙的RNA。直到那时，人们才意识到迷你RNA存在于每一个生物中，人类也是如此。安布罗斯的研究终于得到了人们的关注。

2008年，他们一起获得了拉斯克基础医学奖，这个奖项被称为“诺贝尔奖方向标”。哈佛大学意识到自己犯了一个错误，于是再次邀请安布罗斯回哈佛继续研究。安布罗斯非常感动，然后拒绝了，选择了马萨诸塞大学医学院进行研究。

我不能和哈佛大学混在一起，32年后我获得了诺贝尔奖。安布罗斯用自己的经历告诉哈佛:“我等了32年，就是想等一个机会。我想争取的不是证明我有多伟大，而是告诉别人我必须拿回我失去的东西。”

和安布罗斯类似的经历，还有诺贝尔物理学家辛顿。

安布罗斯至少有一个同事帮他夺奖，而辛顿在自己的领域深耕了30年。当他的同事甚至老师放弃时，他仍然坚持到底，走到了最后。

杰弗里·辛顿出生在一个传奇的科学名门。他的曾祖父乔治·布尔提出了“布尔逻辑”，这是现代计算机的数学基础。他的父亲是剑桥大学的昆虫学家。他的家庭可以说是一个科学名门。至于他，他是一个“朋克青年”。

18岁时，辛顿进入剑桥大学国王学院，学习物理、化学、数学、建筑甚至哲学，但随后他放弃了。幸运的是，辛顿最终痴迷于“大脑是如何工作的”，所以他没有完全放弃学业。

1972年，他找到了自己真正感兴趣的方向——人工智能。他进入爱丁堡大学攻读博士学位，向神经网络领域的专家希金斯教授学习。

当时的人工智能还是一个非常冷门的领域，他探索的神经网络领域没有人问，甚至被学术界视为夜谈。在长期的探索中，连辛顿的老师希金斯都转向了符号主义阵营，离开了神经网络的道路。学校开始衰落，辛辛苦苦支撑。这种坚持持续了30年。

坚持了30年，终于有了好处。2006年，辛顿正式提出了深度学习的概念，从今年开始，深度学习迎来了爆炸性的发展。随后，他在神经网络上的研究成果被应用于语音识别、图像识别甚至生成人工智能ChatGPT。

如今，神经网络几乎是我们使用的所有人工智能技术不可或缺的。可以说，辛顿几乎扭转了一个行业的发展方向，让深度学习成为世界上最冷门的研究领域之一，直接推动了人工智能的爆炸式发展。

他的成就不仅是AI发展的里程碑，也是对持之以恒科学精神的最佳诠释。从奉献的角度来看，辛顿的诺贝尔奖是值得的。

无论是辛顿还是安布罗斯，他们的反击都可以称得上是一个“酷文”的情节。但是，这种类似小说的桥段毕竟只有少数，真正的科学需要时间来证明。看似戏剧性的突破，其实来自于一次又一次的实验和灵感的爆发。

所有的意外和反击，最终都是对诺贝尔获得者努力的回报。

在过去的四年里，获奖女性抵得上过去几十年。

女人获得诺贝尔奖究竟有多难？

据统计，120多年来，诺贝尔奖共产生66名女性得主和912名男性得主，仅占6.7%。尤其在1936年至1976年的40年间，只有10名女性诺贝尔奖获得者。

然而，自本世纪以来，获得诺贝尔奖的妇女数量明显增加:从2001年到2023年，有35名妇女获得诺贝尔奖。2020年以来，仅仅4年，就有12名妇女出现在诺贝尔奖获得者中，超过了前几十年的总和。

为何妇女人数显著增加？有意思的是，诺奖得主自己也研究过这个问题。

克劳迪娅·戈尔丁，去年诺贝尔经济学奖获得者，用数据证明他的工作是“贪婪”的，愿意“996”、随叫随到的员工比普通员工得到更多的报酬和更多的晋升机会。

显然，男人更容易成为“卷王”。相对来说，女性会更加关注生活和孩子教育。因此，怀孕是女性在劳动力市场受到歧视的重要原因。

她进一步研究发现，近半个世纪以来，女性在职场和公共事业中的竞争力不断增强，这在一定程度上归功于避孕药的发明。女性一旦掌握了选择怀孕的权利，就可以更好地规划自己的职业，做更多的“贪婪工作”。

随着现代女性的觉醒和地位的提高，她们在科学研究等领域表现出越来越强的竞争力。他们的成就表明，女性也可以凭借自己的天赋和努力与男性取得相当甚至更好的效果，这是男女平等权利在各行各业取得进步的证明。

这些都是近几年诺奖的新趋势：女性得主数量的增加。

2024年诺贝尔文学奖颁发给韩国女作家韩江。这是亚洲第一位获得这个奖项的女作家，她的代表作是小说《素食者》。评审团表示，她“用强烈的诗意散文面对历史创伤，揭示人类生活的脆弱”。

在获得诺贝尔文学奖后，韩国举行了全国性的庆祝活动。韩江的爸爸也希望韩江能选择一家出版社举行新闻发布会。然而，韩江说:“战争越来越激烈，每天都有人被带走。我们如何举办庆祝活动或新闻发布会？”不得不说，这是另一个小小的“意外”。

潜在趋势背后的“冷门”

韩江获奖但拒绝庆祝。有网友嘲讽说“她值得诺贝尔和平奖”。事实上，今年的诺贝尔和平奖颁发给了日本核弹和氢弹受害者组织联合会。诺贝尔奖评审团表彰他们为实现无核武器世界所做的努力。

如果诺贝尔奖颁给AI专家是为了“蹭”一点AI的人气，在某种意义上给韩江考虑男女平等权利，那么给这个反核组织就是为了警告大家地缘政治风险的升级和核风险的出现。

虽然二战结束已经半个多世纪了，但核风险带来的阴霾并没有真正消退。虽然今年诺贝尔和平奖的归属有些出乎意料，但考虑到中东和俄乌的现状和中美之间的紧张局面，不难理解其背后的方向性含义。

回顾这次诺贝尔奖，我们会发现这次诺贝尔奖有很多“冷门”，但这些“冷门”的背后，都有自己自洽的内在逻辑，都有自己的方向。

他们向我们展示了诺贝尔奖的潜在趋势，包括AI作为一种强大的新工具，在许多研究领域的崛起；跨界学科和诺贝尔奖越来越注重实用性；诺贝尔似乎越来越年轻；女性诺贝尔奖获得者总数正在加速增长。

*图片由Midjourney生成

本篇作者 | 王振超 | 责任编辑 | 徐涛

主编 | 何梦飞 | 图源 | Midjourney

原题：《诺贝尔奖爆冷背后，有这四种趋势》

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