诺贝尔奖青睐AI：科学第五范式来临？
诺贝尔奖与AI的意外关联
诺奖引发的轰动
诺贝尔奖在大众心中一直是各个学科领域顶尖成果的象征。这次物理奖和化学奖都颁发给了神经网络和人工智能相关的领域，这一结果大大出乎人们的意料。这就好比在一场传统的音乐比赛中，突然将大奖颁给了新兴的电子音乐创作者，完全打破了人们的固有认知。人们开始调侃诺奖评委被AI绑架，诺贝尔被图灵附体。这种调侃背后，其实是大众对诺奖传统领域与新兴AI领域跨界结合的一种惊讶反应。
背后的深思
化学奖公布后，作者难以入眠，心中满是疑惑。诺奖将多个奖项颁发给AI相关领域，这一决策背后的考量是什么呢？是仅仅为了迎合当下AI的流行趋势，还是他们已经察觉到了某种深远的、尚未被大众广泛认知的趋势呢？这就像是在黑暗中摸索的人，突然看到远处有一束光，却不确定那束光到底是希望还是幻影。
科学与技术：不同的概念与联系
科学与技术的本质区别
在中文语境里，我们常常把“科技”联用，但实际上科学和技术是两个既有紧密联系又有明显区别的概念。科学活动侧重于发现宇宙中已经存在的规律，例如哥白尼发现日心说，这是对宇宙运行规律的一种揭示。而技术更多的是发明，是创造出宇宙中原本不存在的事物，就像爱迪生发明电灯，电灯在之前的宇宙中是不存在的，是人类智慧创造出来的。
从科学到工程的演进
创新、改进、改良等概念大多与技术相关。当技术被集成并大规模、重复地应用于实践时，我们称之为“工程”。例如建筑工程，就是将建筑技术、材料技术等多种技术集成起来，按照一定的规划和设计进行大规模的建造活动。而那些将大量技术集成并通过大规模组织实施完成的大型、超大型项目，则被称为“大科学工程”。像曼哈顿原子弹计划，集合了众多领域的顶尖技术，从核物理理论到工程制造技术等，是众多科学家和工程师共同努力的成果。在这个过程中形成的超级工具，如欧洲的强子对撞机（LHC）等，被称为“大科学装置”。这些大科学装置为科学研究提供了强大的工具，就像战士手中的利器，帮助科学家们探索更深层次的科学奥秘。
AI是否为超级工程？
强大的算力基础
AI无疑算得上是超级工程。以ChatGPT和Sora为例，它们背后的集群算力推测不低于10000张A100甚至是H100。马斯克旗下初创公司xAI搭建的孟菲斯超级集群更是集成了10万张H100，造价高达40亿美金。特斯拉的自动驾驶技术就是基于这个超级训练算力中心打造的。这就像建造一座巨大的摩天大楼，需要海量的建筑材料和先进的建造技术，AI的发展同样依赖于强大的算力基础。
AI成为科学的新形态
从这个角度来看，诺贝尔奖的评委并非盲目跟风AI的潮流。他们确实看到了一场新的科学范式转移正在发生，那就是“AIisScience”。AI已经不再仅仅是为科学服务的工具，它本身已经成为了科学的一部分。这就好比互联网的出现，最初它只是一种信息传递的工具，但随着发展，它已经改变了整个社会的经济、文化和生活模式，成为了一种新的社会形态的重要组成部分。
科学范式的演进历程
《科学，无尽的前沿》与基础研究和应用研究的划分
1945年的《科学，无尽的前沿》是美国科学政策的“开山之作”。这本书将科学研究划分为基础研究和应用研究，也就是所谓的“科学研究的线性模式”。这一划分具有重大意义，它系统地解析了科学对于国家经济、安全、社会福祉以及个人发展的重要性，并提出了许多重要的科技政策建议。例如，强调科学是国家进步和创新的驱动力，呼吁重视基础科学研究，给予科研工作者高度的研究自由，建议政府拨款资助科研项目并设立相关机构等。美国在这一政策的推动下，迅速摆脱了对欧洲基础研究和科研人才的依赖，成为了科技强国。这就像是在一片荒芜的土地上，播下了科学发展的种子，通过精心培育，最终长成了参天大树。
《科学革命的结构》与科学范式理论
1962年，托马斯·库恩所写的《科学革命的结构》从科学史的角度探讨了常规科学和科学革命的本质。他提出了以“科学范式”理论为中心的动态科学发展模式：前科学时期——常规科学——反常与危机——科学革命——新的常规科学。这一理论打破了人们对科学发展线性的认知。例如，在物理学的发展历程中，从牛顿经典力学的统治到爱因斯坦相对论的出现，就是一次科学范式的转变。这种转变不是一蹴而就的，而是在旧的理论无法解释新的现象时，经过科学家们不断地探索和创新才得以实现的。前三个范式分别是实验科学范式（侧重于观察和实验，如伽利略的自由落体实验）、理论科学范式（通过构建数学模型来研究自然现象，如牛顿的经典力学体系）、计算科学范式（通过计算和模拟来理解自然界，如计算机模拟天气变化），而第四范式是数据密集型科学发现范式（数据驱动范式，强调数据的收集、处理和分析）。
《基础科学与技术创新——巴斯德象限》的象限模型
1997年的《基础科学与技术创新——巴斯德象限》提出了象限模型。这个模型以研究的动机（好奇心驱动型还是应用驱动型）为横轴，以知识的性质（是否具有基础性和原理性）为纵轴，划分出了“玻尔象限”（代表好奇心驱动型纯基础研究）、“爱迪生象限”（代表为了实践目的应用研究）、“巴斯德象限”（代表由解决应用问题产生的基础研究）和“皮特森象限”（代表获取技巧和经验）。这个模型反映了知识与应用之间更为复杂的关系，相较于之前的线性模型，它更准确地体现了基础研究和应用研究并非是矛盾对立的，而是可以在一定程度上统一和融合的关系。就像在一个生态系统中，不同类型的生物虽然各自有着不同的生存方式，但它们之间又相互依存、相互影响。
《发明与发现：反思无止境的前沿》对传统分类观的反思
2016年的《发明与发现：反思无止境的前沿》提出了与传统观点不同的看法。它认为基础研究与应用研究的传统分类观阻碍了国家的科学与技术进步，导致了许多无用的政策建议。书中指出研究是一个不断在发明与发现之间切换的联系过程，将研究活动简单划分为“基础研究”和“应用研究”并简化为线性联系，会割裂研究的整体性、综合性和相关性。例如在实际的科研过程中，很多时候技术和工具往往在发现之前就已经存在了，像先有蒸汽机后有热力学等现象，这就说明发明和发现是相互关联的有机整体，它们之间可以循环往复地促进科学的发展。
第五范式：可能的新科学范式
范式的形成基础
从人类诞生开始，第一范式（实验科学范式）就一直存在。文艺复兴后催生了第二范式（理论科学范式），带领人类进入工业时代。到了计算机和信息时代，第三范式（计算科学范式）和第四范式（数据密集型科学发现范式）应运而生。随着算法、算力和数据的并行崛起，人工智能已经成为推动发现和发明的利器，有可能催生科学革命的“第五范式”。这一范式虽然目前还没有统一的概念，但可以确定的是，它是基于强大的遍历性人工智能系统，遵循第一性原理，面对复杂系统中的不确定问题，通过机器自学习、自监督、自迭代持续涌现智能，从而大大加速发现和发明的一种范式。这就像一艘在科技海洋中不断升级的巨轮，每一次范式的转变都是一次重大的升级，使人类能够驶向更遥远的科学彼岸。
第五范式的影响
第五范式可能会产生人类所不理解的高维度“暗知识”，在人机结合（碳硅结合）中的比例，人类的权重可能会越发降低。这虽然可能让人有些难以接受，但却是科技发展的一种趋势。例如AlphaFold3在很短的时间内就预测了数亿个蛋白质结构，而在此之前，人类经过几代结构生物学家的努力，半个世纪才积累了二十万个蛋白质结构。这显示出AI在某些方面已经超越了人类的能力，而第五范式可能会进一步扩大这种差距。
面对科学范式转变的思考与展望
AI发展的关键要素
在当前的AI时代，从数据、算力和算法这三方面来看，中国虽然不缺数据，但需要破除数据孤岛的问题；算力方面要依靠硬核科技实现突破；算法则需要顶尖人才，特别是天才。就像建造一座宏伟的大厦，数据是基石，算力是骨架，算法是灵魂，三者缺一不可。如何让天才能够涌现并在适宜的环境中成长，这需要从教育模式到科研体制再到产业政策进行整体的反思和打造。
国家和民族的长远眼光
对于一个国家和民族来说，不能仅仅关注AI的应用和盈利，过于短视的做法可能会使我们再次面临“卡脖子”的困境。我们应该借鉴美国在科学学方面的研究成果，反思在科学学和科技政策的研判实行上还有哪些需要破除藩篱、迎头赶上的地方。我们要明白，我们面临的不是一个简单的周期，而是一个时代，这个时代不会因为我们的犹豫而停下脚步，我们必须积极拥抱趋势，才能在未来的科技竞争中立于不败之地。
人类在新时代的角色与传承
人类的大脑在目前的技术框架下存在诸多限制，而超级计算和人工智能则没有这些限制。尽管如此，人类依然有着独特的价值，那就是我们的爱和文明。即使未来可能是“具身智能”（机器人/硅基生命）去探索星空，但我们要将人类的爱和文明传承给它们，让它们带着人类的精神向无尽的前沿传递。就像古老的文明通过文字和艺术传承至今一样，我们也要将人类最宝贵的精神财富传递给未来可能出现的新生命形式。
相关问答
诺贝尔奖为什么把物理奖和化学奖颁发给人工智能相关领域呢？
这可能是因为诺贝尔奖的评委们看到了人工智能在科学领域的重大变革作用。AI已经不仅仅是传统意义上为科学研究服务的工具，它正在成为科学的一部分，就像在很多科研项目中，AI已经深度参与到数据处理、规律发现等核心环节，所以评委们认可了AI在物理和化学等学科领域的重要价值。
科学和技术有什么区别呢？
科学侧重于发现宇宙中已经存在的规律，比如科学家通过观察和研究发现万有引力定律。而技术更多是发明创造原本不存在的东西，像电灯就是发明家创造出来的新事物。科学是对自然规律的探索，技术是对这种探索成果的应用转化，二者紧密相连但又有所不同。
什么是大科学工程呢？
大科学工程是将大量的技术集成并通过大规模组织实施完成的大型、超大型项目。例如曼哈顿原子弹计划，这个计划涉及到众多学科的技术，包括核物理、工程学、材料学等，需要大量的科学家、工程师以及其他工作人员共同参与，通过大规模的组织协调，才能够完成这样一个庞大的工程。
前三个科学范式分别是什么样的呢？
第一范式是实验科学范式，主要侧重于观察和实验，就像伽利略通过自由落体实验来探索物体下落的规律。第二范式是理论科学范式，是通过构建数学模型来研究自然现象的，牛顿的经典力学体系就是典型的理论科学范式成果，他用数学公式描述了物体的运动规律。第三范式是计算科学范式，它侧重于通过计算和模拟来理解自然界，例如我们通过计算机模拟来预测天气变化，这就是计算科学范式在气象学领域的应用。
巴斯德象限代表了什么呢？
巴斯德象限代表由解决应用问题产生的基础研究。比如巴斯德在生物学上的很多前沿性基础工作，他的动力是为了解决治病救人的实际难题。这个象限体现了基础研究和应用研究并不是完全对立的，而是可以相互融合、相互促进的关系。
第五范式会给人类带来什么挑战呢？
第五范式可能会产生人类难以理解的高维度“暗知识”，并且在人机结合（碳硅结合）中人类的权重可能会降低。这意味着人类可能会在某些科学发现和发明方面逐渐失去主导地位，人类需要重新思考自己在科技发展中的角色定位，同时也要努力提升自己的能力，以适应这种新范式带来的变化。
