诺贝尔奖的最新动态揭示了人工智能领域的显著影响。Hinton和Hopfield荣获物理学奖的消息迅速在AI和物理学界引起了震动。而紧随其后的化学奖授予Demis Hassabis、John M. Jumper等人，再次让公众惊叹不已，引发了关于诺奖评选与AI之间是否存在某种“默契”的讨论。

实际上，AlphaFold在蛋白质结构预测领域的突破性成就早已被多方看好，不仅在多个化学奖预测名单中占有一席之地，还在今年的引文桂冠奖和拉斯克奖中受到高度评价。因此，这三位科学家获得化学奖并不让人感到意外。

公众的兴趣随后转向了文学奖，ChatGPT成为了热门预测对象。耶鲁大学的一位助理教授甚至预言ChatGPT距离诺贝尔奖并不遥远。与此同时，经济学奖的预测更是大胆，有人提出黄仁勋和奥特曼可能成为得主，其中奥特曼被部分人视为推动全民基本收入概念的关键人物。

这一系列围绕AI的奖项预测和讨论，不禁让人思考科学研究的范式是否正被AI深刻改变，以及人类科学家在未来的位置。尽管目前AI尚未达到人类智慧的顶峰，但它无疑正在模糊传统学科之间的界限。

Hinton在获奖后的发言中，对其学生解雇OpenAI的Sam Altman表达了自豪之情，他认为这反映了对公司发展方向的担忧，即过分追求利润而忽视安全。Hinton长期以来对AI潜在风险的警告，与他因AI研究获得诺贝尔奖形成了一种意味深长的对比。

回顾过往，2012年成为了AI发展史上的转折点。Hinton及其团队的工作不仅影响了学术界，也间接推动了英伟达等企业的崛起，以及DeepMind等创新公司的诞生，这些公司背后的领军人物如Demis Hassabis、Hassan等，都与今年的诺奖有着不解之缘。

值得注意的是，John Jumper作为史上最年轻的诺贝尔化学奖得主之一，仅用7年时间从博士论文到获奖，他的故事激励了许多人。AlphaFold的成功，尤其是AlphaFold2的高准确率蛋白质结构预测，为他赢得了包括诺贝尔奖在内的诸多荣誉。

尽管荣誉加身，也有不同声音出现。LSTM之父Jürgen Schmidhuber公开质疑了物理学奖的归属，认为存在对早期AI先驱贡献的忽视。这一争议再次将学术界的优先权问题推到了前台。

至于文学奖的归属，各种AI模型也给出了各自的预测，涉及多位国际知名作家。无论最终结果如何，这一届诺贝尔奖无疑已深深烙印上了AI的时代印记，引发广泛热议。