2024年诺贝尔奖陆续公布，其中物理学奖、化学奖得主当中有3位都是与Google AI团队有关的人物，这也让这家大型科技公司俨然成为今年的大赢家，然而这也引发不少来自传统学界的质疑，认为他们的成就确实值得嘉奖，但似乎偏离了诺贝尔奖创立的初衷。
今年的物理学奖得主之一，是有“AI教父”之称、曾任职Google的辛顿（Geoffrey Hinton），他被表彰利用人工神经网络实现机器学习（machine learning），成功替AI的发展奠定基石，他自2013年加入Google，到了2023年才离职。
化学奖得主哈萨比斯（Demis Hassabis）和琼珀（John M. Jumper）更任职于Google DeepMind，两人在2020年提出了一个名为“阿尔法折叠2”（AlphaFold2）的AI模型，并使用该模型预测出近两亿个蛋白质的三维结构。
此外，哈萨比斯还曾领导DeepMind研发围棋软件“AlphaGo”击败世界围棋冠军李世石，成为AI发展历史上重要里程碑。
然而学界对此并未一致认同，《路透社》报道引述美国本特利大学（Bentley University）数学副教授詹西拉库萨（Noah Giansiracusa）说法，认为今年物理学奖得主辛顿的研究实际上并未发展出物理学的新理论，也并未解决学界中存在的问题，他肯定辛顿有惊人的成就，“但这是物理学吗？ 我不这么认为。”
英国南安普敦大学教授豪尔（Wendy Hall）则表示，尽管辛顿等人的研究值得嘉奖，但似乎除了物理学奖外并没有专门的奖项可以颁发给他们，诺贝尔奖委员会又明显不想错过AI议题，为此才用这个方式“奖励他们”。
机器学习领域专家多明戈斯（Pedro Domingos）也在个人X平台上发文表示，物理学家认为AI是物理学。 统计学家认为AI是统计学。 数学家认为AI是数学。 心理学家认为AI是心理学。 神经科学家认为AI是神经科学。 他们全都说得对。”
就连辛顿本人在得奖后被《纽约时报》（The New York Times）记者访问时，他也回答称“如果诺贝尔奖有计算机科学奖项，我们的任务显然更加适合，但并没有。”
报道指出，如Google等跨国大型科技公司近年在AI领域成功获利且加大研究投资，这使科技巨头们在该领域的研究已经超越传统学界，詹西拉库萨就称各界应该加大对于AI领域研究的公共投资。
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