تسلط جوائز نوبل للفيزياء والكيمياء لعام 2024 الضوء على الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي في الاكتشافات العلمية، مما دفع البعض للتكهن بكيفية تصور ألفريد نوبل لهذه التطورات. مع تزايد استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في الأبحاث، قد يمتد مستقبلاً الفائزون بجوائز نوبل إلى مجموعة أوسع من المجالات العلمية خارج الفئات التقليدية مثل الفيزياء والكيمياء. وقد مُنحت جائزة الفيزياء هذا العام لجون هوبيبيلد من جامعة برينستون وجيفري هينتون من جامعة تورنتو. على الرغم من أن خلفية هوبيبيلد في الفيزياء، فإن هينتون انتقل من علم النفس التجريبي إلى الذكاء الاصطناعي. بينما مُنحت جائزة الكيمياء للكيميائي الحيوي ديفيد بيكر من جامعة واشنطن وعلمي الكمبيوتر ديميس هاسابيس وجون جامبر من جوجل ديب مايند. ساهمت إسهامات هينتون في التعلم الآلي وخوارزمية التراجع الخلفي، التي تعد أساسية لتدريب الشبكات العصبية، بشكل كبير في مجال الذكاء الاصطناعي والعلوم ذات الصلة.

يدعم التراجع الخلفي تطوير تقنيات مثل GPT (الأساس لـ ChatGPT) وAlphaGo وAlphaFold، الذي حل تحديًا قديمًا في التنبؤ ببنية البروتين. وفي الآونة الأخيرة، اعتمد المشاركون في عدة دورات لأجراء تقييم نقدي لتنبؤ البنية (CASP) بشكل متزايد على AlphaFold من ديب مايند، مما يوضح الصلة من خوارزمية هينتون إلى التطورات الرئيسية في نمذجة البروتين. كما يقدم عمل بيكر مع برنامج روسيتا آفاقًا مثيرة لإنشاء بروتينات جديدة. لا يزال سؤال الاعتماد على الفضل في جوائز نوبل محل نقاش، خاصةً مع اشتراك العديد من المتعاونين والفرق في الإنجازات العلمية. قد تشعل جوائز 2024 نقاشات حول الاعتراف بخوارزمية التراجع الخلفي والآثار الأكبر لنبس القيم الخاصة إلى تخصص معين. علاوة على ذلك، مع صعود دور الذكاء الاصطناعي في الأبحاث، قد يصبح التمييز بين المساهمات البشرية والصناعية تحديًا كبيرًا. مما يثير احتمال أن تقوم الآلات في النهاية بأدوار تقليدية تقتصر على العلماء، مما قد يؤدي إلى فئات مختلفة للإنجازات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في الاعترافات المستقبلية لنوبل.