我这超出了即使是最热心的倡导者也所期望的。在一系列展示超人类能力的演示和关于这项技术是否是人类迄今为止的最佳发明还是通往自我毁灭的最确定途径的辩论之后，人工智能本周获得了诺贝尔奖。紧接着又获得了一个。
首先颁发的是物理学奖。美国的约翰·霍普菲尔德和英加裔加拿大人杰弗里·辛顿��奖获得人工神经网络基础性工作的奖，这是现代人工智能（如ChatGPT）所依赖的计算架构。然后是化学奖，一半授予了Demis Hassabis和John Jumper在谷歌深度思维公司他们的AlphaFold程序通过解决一个长达数十年的科学难题而取得成功预测所有生命蛋白质的结构.
那个人工智能在两天内赢得了两个诺贝尔奖是一回事。而这两个奖项都授予了此前被诺贝尔奖忽视的英国研究人员则是另一回事。汉顿和哈萨比斯他们都在伦敦出生，尽管相隔近三十年。这个转折点提出了一个显而易见的问题：一切是如何变得正确的？更重要的是，它会出错吗？
该领域的专家并不认为有任何特定的时刻或任何特定的决定确保了英国的传统地位。人工智能– 一种可以大致定义为计算机系统执行通常需要人类智能的任务的技术。但有一些重要的因素汇聚在一起，为本周在斯德哥尔摩发生的事情奠定了基础。
基础的形成经历了几个世纪。在统计学、逻辑学、数学和工程领域，英国一直是重要参与者——想想托马斯·贝叶斯、乔治·布尔、查尔斯·巴贝奇、阿达·洛夫莱斯——这一切都发生在艾伦·图灵提出问题之前：“机器能思考吗？随着计算机成为一项成熟的技术，几个中心的专业知识得到了蓬勃发展。
“英国长期以来在计算机科学和人工智能领域一直处于领先地位，”曼迪·莫菲·卡尔德女士说，她是科学与工程学院的副校长兼院长。格拉斯哥大学“我们多年来一直处于领先地位，这在一定程度上要归功于过去的资金环境，这种环境认可了所谓的以发现为导向的研究。”
与专注于攻克一个明确问题的研究不同，Calder 所指的研究更具推测性。无论是人工智能（AI）和量子技术卡尔德说，有些人从这样的工作中受益匪浅，有些人在几十年的支持后才看到成果。“这就是信息：你必须从一开始就持续资助这些想法，”她说。“不能所有项目都只注重创新或解决特定挑战。图灵机就是一个例子，在艾伦·图灵提出时，并没有为图灵机找到任何实际应用。”
曼尼什·萨哈尼，理论神经科学和机器学习教授以及伦敦大学学院盖茨比计算神经科学单元主任，强调了英国各地聪明的人群如何涌现并形成了专业知识的临界质量。
“作为一个整体，英国长期以来一直超出其分量发挥作用，我认为这一点仍然成立，”他说。他补充说，在机器学习过程中，计算机不是直接接受指令，而是通过分析数据中的模式来自行“学习”，然后做出明智的决策：“但真正让英国大力支持的是机器学习。这并不是因为有任何中央决定。这是那种在某一时刻涌现出一批优秀人才的情况。”
早期产生重要影响的关键团体包括爱丁堡、剑桥和阿斯顿大学，所有这些至今仍然很强劲。但萨哈尼提到的这种势头创造了更多的集群。他在UCL的团队就是其中之一，其历史展示了这些节点是如何吸引和推动专业知识发展的。Gatsby 单元由辛顿创立，他曾在剑桥和爱丁堡学习，并在多伦多度过了职业生涯中的大部分时间。萨哈尼回到英国担任 Gatsby 的职位，在那里 Hassabis 进行了博士后研究，后来他成立了 DeepMind。
“《盖茨比》（这里原文中的“The Gatsby”可能是指某个以盖茨比命名的项目或资助）是一个巨大的吸引力，”萨哈尼说。来自盖茨比基金会的资金——这个慈善机构是由超市继承人戴维·塞恩斯伯里创立的——让科学家们能够专注于研究而不必像其他学术界人士那样承担教学和申请科研经费的压力。“这就像一个连锁反应，”萨哈尼说，“当你有了临界质量，当有一些正在做激动人心的事情并彼此交流的人时，其他人就会想要加入其中。”
几十年来，人工智能经历了起伏周期，但由多层神经网络在专为游戏设计的处理器上处理大规模数据集所驱动的机器学习革命，已经激发了投资者的热情。来自那些无法承担落后风险的公司和国家的资金激增，改变了整个格局，现在主要是美国的技术公司在主导人工智能研究。
“要在竞争中保持优势越来越难，这不仅是在与其他国家的大学竞争，也在与工业界竞争，”萨哈尼说。“英国在科研领域的主导地位不像10或15年前那么显著了。这不是因为我们倒退了，而是因为其他国家加大了投资并迎头赶上。”
大学无法与谷歌和其他大型科技公司拥有的庞大计算资源、庞大的数据集以供训练人工智能模型以及他们可以提供的薪资相竞争。
南安普敦大学计算机科学教授、联合国人工智能咨询机构成员温迪·霍尔女爵士表示，英国的优先事项必须是保护其在该技术上的“学术遗产”。
“保持我们在大学里资助AI研究的力度至关重要。未来的AI技术将从这里诞生，我们需要高水平的技能来支持我们日益增长的AI产业，”她说。“其他国家对此非常羡慕。培养出像哈萨比斯这样的科研明星需要20年或更长时间。他们不会轻易出现。”
萨哈尼认为，类似盖茨比单位这样的研究中心，研究人员可以专注于他们的研究，并且资助者愿意选择有潜力的项目并支持它们，这些都将有助于英国在未来的竞争中取得优势。卡尔德表示，大学与科技公司之间的紧密关系对于双方的发展都至关重要，同时英国应该更好地利用其主权资产，例如NHS健康数据。“我们需要审视我们拥有的资源，”她说。
更多的诺贝尔奖会在未来出现吗？这将取决于个人及其周围的科研环境。“吉奥夫突出的特点是他的创造力和永不满足的好奇心。他追求各种不同的问题，”萨哈尼说。“关于德米斯，在这里工作时显而易见的是他的活力。他知道有很多伟大的东西可以被创造出来，并且他会去追求它们。”