Google近期在化学和物理学领域获得的诺贝尔奖引发了人们对这家科技巨头在人工智能研究方面的影响力，以及对计算机科学成就认可的讨论。
本周，Google旗下人工智能部门DeepMind的联合创始人Demis Hassabis和他的同事John Jumper因在蛋白质结构研究方面的贡献获得了诺贝尔化学奖，与美国生物化学家David Baker共同分享这一荣誉。
同样，前Google研究员Geoffrey Hinton与美国科学家John Hopfield一起获得了诺贝尔物理学奖，以表彰他们在机器学习领域的贡献，这些贡献显著推动了人工智能技术的发展。
根据阿尔弗雷德·诺贝尔的遗嘱，诺贝尔奖传统上颁发给医学或生理学、物理学、化学、文学和和平领域的成就。自1968年起，经济学奖被加入其中。然而，由于缺乏专门针对数学或计算机科学的奖项类别，人们对如何在诺贝尔奖框架内恰当分类人工智能研究展开了讨论。联合国人工智能顾问、计算机科学家Wendy Hall教授表示，诺贝尔委员会的这一决定可能反映了他们在现有类别中创造性地纳入人工智能成就的方法。
Google在人工智能研究领域的领先地位得益于其财务上的成功，使其能够发表开创性研究并超越学术机构。然而，这种主导地位出现之际，美国司法部正在考虑对Google采取反垄断行动，这可能导致该公司剥离部分业务。
Hinton于2023年因对人工智能潜在风险的担忧而离开Google，他曾谈到人工智能带来的存在性威胁。在周二的新闻发布会上，他表示无法为这些挑战提供一个简单的解决方案。
诺贝尔奖的荣誉凸显了学术界在与大型科技公司的研究能力竞争中所面临的困难。
路透社对本文有所贡献。
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