2024年诺贝尔奖的三大科学奖项已经依次揭晓。人工智能成为今年开奖期间最热门的词汇。其中，美国物理学家约翰·霍普菲尔德和英裔加拿大计算机科学家杰弗里·辛顿出人意料地获得了诺贝尔物理学奖，而辛顿更为人所知的身份是“AI先驱”。诺贝尔化学奖也颁给了开发出AI模型“阿尔法折叠2”的美国科学家德米斯·哈萨比斯和约翰·乔普。
随着AI浪潮的不断涌现，能够自主开展科学研究的机器人，即所谓的AI“科学家”接踵而至。研究和开发AI的科学家频频问鼎诺贝尔奖，那么，AI“科学家”的研究成果能否摘取科学殿堂里这一诱人的奖项呢？
AI“科学家”纷至沓来
瑞典查尔姆斯大学机器智能教授罗斯·金指出，目前全球已有大约100名AI“科学家”。它们的“身影”活跃于多个科研领域。
早在2009年，金与来自英国剑桥大学等机构的科学家，在《科学》杂志上发表论文，介绍了一位名叫“亚当”的机器人科学家。他们称，这是世界上首台能够独立开展科研活动的机器。
金等人在论文中阐述道，“亚当”能自主提出假设，然后设计实验测试这些假设。它甚至还能对实验室里的其他机器人进行编程，让它们学习并开展实验。“亚当”的任务是深入探究酵母的内部运作机制。在此过程中，它发现了生物体内全新的基因功能。
2015年2月，“亚当”科研团队在英国皇家学会期刊《界面》上撰文，宣布了第二位AI“科学家”——“夏娃”的诞生。“夏娃”被用于研究治疗疟疾和其他热带疾病的候选药物。它可以加速新药研发进程，并降低研发成本。
今年9月，《自然》网站报道称，日本Sakana AI公司和加拿大、英国科学家携手，创建了一款基于大语言模型的自动化科学研究和开放式发现综合AI系统，并取名为“AI科学家”。从阅读文献到提出新假设，再到尝试各种解决方案并撰写论文，整个研究周期，它能一气呵成。
任劳任怨优势多多
与人类科学家相比，AI“科学家”具有多重优势:开展科研的成本更低，能全天候不间断工作，还能勤奋地记录过程的每一个细节。
江俊表示，机器化学家通过机器人精准的自动化操作能力，可不知疲倦地执行任务。与此同时，“化学大脑”同步进行量子化学仿真模拟，再整合广泛的理论数据与精确的实验结果，进而开发出具备前瞻预测功能的AI模型，而该模型能用算法预见并确认最优实验方案。
江俊强调，这种理论与实践交融的研究范式，能从数百万种可能的配方中迅速识别最佳组合，极大地加速了新物质的发现过程。
《自然》报道也指出，AI“科学家”通过自动化实验设计、数据分析、论文写作等功能，显著提高了研究效率，减少了科研成本，并加速了科学发现的进程。
缺乏直觉和理解力
金坦诚地表示，AI“科学家”的科研能力目前还未达到诺贝尔奖获得者的水平。若想让AI“科学家”在科研领域“折桂”，它们还需要变得“更聪明”。
挪威科技大学副教授英加·斯特拉穆克也认为，短期内，AI尚无法取代科学家。不过，AI正在并将继续对科研方式产生深远影响，这一点毋庸置疑。
她同时指出，“阿尔法折叠2”能基于蛋白质的氨基酸序列，准确预测其三维结构，“做了人类无法做到的事情”，其计算能力也让人类望尘莫及。同时，“阿尔法折叠2”也揭示了当前AI模型的一个弱点:尽管它们非常擅长处理大量信息并得出答案，但在解释这个答案是否正确时，显得有些力不从心。因此，尽管“阿尔法折叠”预测的2亿多个蛋白质结构“非常有用”，但它们“未直接揭示新的生物学原理或机制”。
对斯特拉穆克而言，科学研究的真正意义在于设法理解宇宙，而不仅仅只是“做出正确的猜测”。
金也表达了类似的观点。他认为，AI虽然能够获取信息，但还无法像人类那样敏锐地感知世界。因为AI通过处理数据来构建知识，缺乏对这些知识的真正“理解”。
澳大利亚人工智能研究所一位科学家也指出，诺贝尔奖奖励的是科研领域的突破，是对人类认知宇宙和世界“改变范式的表达”，而非简单的发明。金对此表示赞同，他认为，今天的科学发现大部分归功于人类的直觉，但目前的AI还不具备这种直觉。
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