今年的诺贝尔奖“花落谁家”？继两位人工智能（AI）先驱获得物理学奖之后，因用AI预测蛋白质结构，又有两位工程师被授予化学奖。有人惊呼，AI革了物理和化学的命；也有人由此断言：诺奖已经进入AI时代。
结果虽让人意外，但也是实至名归。作为生命的基础，蛋白质的结构决定着功能，其结构研究已10余次获奖。然而，十年前，预测蛋白质三维结构，以及设计全新蛋白质为人类所用，被认为是不可能完成的任务。但在人工智能系统AlphaFold的辅助下如今只需几分钟。无独有偶，10月9日，中山大学团队发现大量全新RNA病毒，AI是首功。
工欲善其事，必先利其器。从显微镜到天文望远镜，从电子计算机到分子对撞机，科学的进步得益于工具的进步。AI在应用层面的强大令人惊叹，其作为科研工具的价值也备受关注。早在两年前，就有媒体提到，在诸多学科中，生命科学研究与AI融合较为紧密，其中一个热门方向正是预测蛋白质结构。
想必不少人会由此想到库恩在《科学革命的结构》中提到的“范式革命”。“范式”本质上是一种理论体系或框架，科学的发展往往伴随着范式的转换。而在此领域，AI同样潜力巨大。前不久，2000年图灵奖得主、中国科学院院士姚期智表示，AI最明显的趋势之一，就是学科间的交叉赋能。“算力、算法、数据”三要素的加持，让它在捕捉数据、机器学习、结果分析等方面颇具优势，有利于打破传统的线性、因果逻辑，开辟新的研究方向，缩短科学发现的周期。
拥抱人工智能，也是拥抱创造力。放眼全球，人工智能驱动科学研究已成为新前沿。2022年8月，科技部、教育部等六部门印发的《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》明确指出，支持高校探索人工智能技术用于重大科学研究和技术开发应用场景。当然，正如新晋诺奖得主、“AI教父”辛顿曾多次谈及AI的危险，技术再智能也并非万能。引领AI向善，谨防坏的结果，同样需要加强全球合作。
“控制论之父”维纳说过：“人有人的用处。”无论科研范式如何被重塑，人始终是那个认识世界的坚挺本体。有理由相信，在这个瞬息万变的时代，在风起云涌的新一轮科技革命下，“善假于物”者定能大展身手，AI与诺奖之间的精彩故事，还只是“小荷才露尖尖角”。
