我这超出了即使是最热心的倡导者也预期的结果。在展示出超越人类的能力之后，以及关于这项技术是人类有史以来最好的发明还是通向自我毁灭的确切路径的辩论之后，人工智能本周获得了诺贝尔奖。然后又获得了一个。
首先颁发的是物理奖。美国的约翰·霍普菲尔德和英国加拿大的杰弗里·辛顿��奖获得人工神经网络基础性工作的奖项，这是现代AI（如ChatGPT）所依赖的计算架构。然后是化学奖，一半授予了德米斯·哈萨比斯和约翰· 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之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。这个转折点引发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？
业内专家并不认为有任何特定的时刻或特定的决定确保了英国的优越地位。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。
基础是经过几个世纪奠定的。在统计学、逻辑学、数学和工程领域，英国一直是一个重要参与者——想想托马斯·贝叶斯、乔治·布尔、查尔斯·巴贝奇、阿达·洛芙莱斯——这一切都发生在艾伦·图灵提出问题之前：机器能思考吗？随着计算机成为一种成熟的技术，少数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·梅菲·卡尔ダー女爵士说道，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，这在很大程度上要归功于过去我们所拥有的资助环境，这种环境认可了所谓的以发现为导向的研究。”
与专注于破解一个定义明确的问题的研究不同，Calder 所指的研究更具推测性。无论是人工智能还是量子技术卡尔德说，有些人从这样的工作中受益，其中一些人是在几十年的支持之后。她说：“这就是信息。你必须从一开始就继续资助这些想法。”“不能一切都以创新或解决问题为导向。”图灵机？当艾伦·图灵提出图灵机时，并没有它的应用。
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人群体的涌现，这些群体形成了专业知识的关键规模。
“整体而言，英国长期以来一直发挥着超出其分量的作用，我认为这一点仍然成立，”他说。他补充说，在机器学习过程中，计算机不是通过直接指令来操作的，而是通过分析数据中的模式来自行“学习”，并据此做出明智的决策。“但真正让英国坚定支持的是机器学习。这并不是出于任何中央决策。这是那些有才华的人在同一时间涌现出来的情况。”
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，所有这些至今仍然强劲。但萨哈尼提到的这种势头催生了更多的集群。他所在的伦敦大学学院团队就是其中之一，其历史体现了这些节点如何吸引和推动专业人才的发展。盖茨比单元由辛顿创立，他在剑桥和爱丁堡学习后，在多伦多度过了大部分职业生涯。萨哈尼回到英国在盖茨比单位任职，而在此进行博士后研究的哈萨比斯后来创立了DeepMind。
“盖茨比的资助非常有吸引力，”萨哈尼说。盖茨比基金会是一家由超市继承人戴维·塞恩斯伯里创立的慈善机构，提供的资金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授课和申请经费的压力。“这就像连锁反应，”萨哈尼说，“当你拥有了临界量，当有才华的人正在做一些令人兴奋的事情并且彼此交流时，其他人也希望加入其中。”
AI经历了几十年的兴衰周期，但由多层神经网络在为游戏设计的处理器上处理大规模数据集所驱动的学习革命，已经激发了投资者的兴趣。来自那些无法承担落后风险的公司和国家的资金激增，改变了这一领域的格局，美国的技术公司在人工智能研究中现在占据了主导地位。
“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，也在与行业竞争，”萨哈尼说。“英国不像十年前或十五年前那样占据压倒性的地位了。这不是因为我们退步了，而是因为其他国家加大了投资力度并迎头赶上了。”
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、庞大的数据集以及他们所能提供的薪酬相竞争。
南安普顿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，英国的首要任务必须是保护其在该技术上的“学术遗产”。
“保持对大学人工智能研究的资金支持至关重要。未来的AI技术将从这里诞生，我们需要高水平的技能来支撑我们日益增长的人工智能产业。”她说，“其他国家对此深感嫉妒。培养一个像哈萨比斯这样的科研明星需要20年或更长时间，他们不会凭空出现。”
萨哈尼认为，像盖茨比单位这样的研究中心更多一些，在这些中心里研究人员可以专心进行研究，并且资助者愿意挑选有潜力的项目并支持它们，这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紧密的合作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。“我们需要审视我们所拥有的资源，”她说。
未来还会有更多的诺贝尔奖吗？这取决于个人以及他们周围的科研环境。“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。“当德米斯在这里时，显而易见的是他的活力。他知道有很多伟大的事物可以被创造出来，并且他会去追求它们。”