Cette semaine, l'intelligence artificielle (IA) a franchi une étape significative en remportant les prix Nobel de physique et de chimie, soulignant son influence croissante dans divers domaines. Cependant, cette reconnaissance a généré de la controverse parmi les chercheurs concernant l'adéquation de l'IA dans ces domaines scientifiques. L'astrophysicien Jonathan Pritchard s'est montré sceptique sur les réseaux sociaux, affirmant qu'il a du mal à voir ces prix comme des découvertes en physique et suggérant qu'ils reflètent l'engouement pour l'IA. En général, les prix Nobel sont décernés pour des recherches établies depuis longtemps qui ont bénéficié notablement à l'humanité. Le prix de physique a été attribué au pionnier de l'IA Geoffrey Hinton et au physicien John Hopfield pour leurs travaux des années 1980 sur les réseaux neuronaux artificiels, qui ont jeté les bases de l'évolution de l'IA. Le prix de chimie a été décerné à Demis Hassabis de Google DeepMind, John Jumper et David Baker de l'Université de Washington pour leur système d'IA qui a résolu un problème de prédiction de la structure des protéines de longue date. Hassabis a souligné lors d'une conférence de presse que la créativité humaine est cruciale dans la recherche scientifique, l'IA n'analysant actuellement que les données. Il existe un débat sur la pertinence de l'IA au sein des domaines de la physique et de la chimie.

David Vivancos, PDG de MindBigData. com, a noté que bien que Hinton et Hopfield aient apporté des contributions significatives, leur travail ne s'aligne peut-être pas entièrement avec la physique, qui concerne traditionnellement les phénomènes physiques. À l'inverse, l'application de l'IA en chimie computationnelle, notamment dans les prédictions de structures protéiques, démontre sa pertinence dans la résolution de défis chimiques complexes. Les experts soulignent que l'utilité interdisciplinaire de l'IA s'étend à de nombreux domaines, y compris les mathématiques, la biologie, et les neurosciences. Virginia Dignum, professeure à l'Université d'Umeå, a déclaré que les prix symbolisent le rôle de l'IA comme catalyseur interdisciplinaire dans l'avancement de la recherche scientifique, suggérant un besoin de moderniser les prix Nobel pour refléter les découvertes qui transcendent les divisions scientifiques traditionnelles. Dignum croit que l'IA améliore les capacités des chercheurs en analysant de grandes quantités de données, en prédisant des résultats, et même en proposant de nouvelles hypothèses, impactant ainsi divers domaines comme la biologie, la physique et la chimie.