这听起来可能很奇怪，但未来的诺贝尔奖和其他科学成就奖很可能有一天会颁发给智能机器。这可能仅仅取决于技术细节和合法性。
瑞典化学家阿尔弗雷德·诺贝尔设立了著名的奖项按照他的意愿，写于 1895 年，即他去世前一年。他创建了一个基金，每年将利息分配给“那些在前一年为人类带来最大利益的人”。
诺贝尔解释了如何将这些利益平均分配，“一部分给予在物理学领域做出最重要发现或发明的人……最重要的化学发现……最重要的发现”生理学或医学领域。
他还为最杰出文学作品的负责人以及为促进各国间友谊、反对战争和促进和平做出最大努力的人设立了奖项（和平奖）。
我们应该从阿尔弗雷德·诺贝尔遗嘱中使用的“人”一词中得出什么结论？诺贝尔和平奖可以颁发给机构和协会，那么它是否可以包括其他非人类实体，例如人工智能系统？
人工智能是否享有法人资格是这一切中的一个重要问题。另一个问题是智能机器能否做出与诺贝尔享有盛誉的奖项相称的科学贡献。
大挑战
我认为这两种情况都不是不可能的，而且我并不孤单。英国艾伦图灵研究所的一组科学家已经将其定为AI的巨大挑战。他们表示：“我们邀请社区加入我们……开发能够做出诺贝尔级科学发现的人工智能系统。”根据挑战，人工智能的这些进步将在“高度自主”的环境中实现。到 2050 年，达到与最优秀的人类科学家相当、甚至可能更高的水平。
这样的里程碑可能比我们想象的更近。但这将取决于我们准备将哪些视为有价值的科学贡献。这些范围从标准数据分析到为观察到的现象生成全新的科学解释。这两种情况之间有一个完整的范围，我们已经在探索这一点。
几周后，谷歌 DeepMind 的计算机科学家 Demis Hassabis 和 John Jumper 将获得诺贝尔奖（他们今年赢了在化学类别中）。该奖项的获奖者是人工智能的开发，该人工智能可以根据蛋白质分子构建块（称为氨基酸）的顺序或序列来预测蛋白质的结构。
这在生物学中是一个出了名的难题，其历史至少可以追溯到 20 世纪 70 年代。但是，在 2020 年，Hassabis 和 Jumper 推出了一款名为 AlphaFold2 的人工智能系统，该系统使研究人员能够预测迄今为止已识别的几乎所有 2 亿种蛋白质的结构。
AlphaFold2 的成功并非孤例。其他科学领域也有类似的情况。
2023 年，麻省理工学院 (MIT) 的研究人员利用人工智能发现了一类新型化合物，可以杀死耐药细菌。然后，到 2024 年，重大考古发现——南美洲并在阿拉伯半岛—被制造使用机器智能。
还有今年，麻省理工学院 (MIT) 的一项研究测试了人工智能在材料科学研究中的影响。其结论是“人工智能辅助研究人员发现的材料增加了 44%，导致专利申请量增加了 39%，下游产品创新增加了 17%”。研究发现，这些新材料具有相对新颖的化学结构，并能带来更激进的发明。
最近甚至有证据表明人工智能发现了候选药物可能质量更好与通过传统方法发现的相比。
我们是否应该将这些视为“科学贡献”？人工智能通常通过系统筛选不同可能性的过程来做出此类发现。这是一个高度结构化的过程，这正是我们认为机器擅长的事情。但人类通过机器无法模仿的天生创造力实现了科学突破，对吗？
好吧，在没有试图削弱伟大科学家的作用的情况下，系统筛选——这次是由人类进行的——参与了青蒿素的发现作为一种重要的抗疟治疗方法，百浪多西的发现– 一种重要的抗生素。这些也导致了诺贝尔奖。因此，我们应该记住，诸如筛选之类的任务可以为科学做出重要贡献，而不仅仅是机器执行的任务。
那么，我们能否想象一台机器更进一步，产生高度自主的科学假设？假设是对自然现象的初步解释，可以通过实验进行检验。假设是科学方法的关键阶段，是一种有根据的猜测，等待来自实际测试的证据。此外，人工智能能否继续检验其假设并用我们自己的语言向我们呈现结果？
您可能会惊讶地发现，他已经在计算机科学研究领域进行了尝试。八月，一个国际研究小组展示了一个能够进行科学研究的人工智能系统，并且甚至写一篇科学论文描述结果。
人工智能很有可能有一天会积极参与科学研究。但它是否能够作为人类的初级合作伙伴来竞争诺贝尔奖呢？这还有待观察。
即使机器有一天能够赢得一项科学奖，文学奖也应该安全地掌握在人类手中。或者它也会向人工智能开放吗？最近的一项科学研究比较了人类对机器生成的诗歌和人类生成的诗歌的反应。其主要发现是人们无法区分它们，并且“人工智能生成的诗歌在节奏和美感等品质方面获得了更高的评价”。
如果说人工智能在人类独有的领域所能取得的成就存在极限的话，那么我们目前正在努力寻找它。