Í þessari viku náði gervigreind (AI) merkum áfanga með því að vinna Nóbelsverðlaun í eðlisfræði og efnafræði, sem vekur athygli á vaxandi áhrifum hennar á ýmsum sviðum. Þessi viðurkenning hefur þó vakið umdeild viðbrögð meðal rannsakenda varðandi heppileika AI í þessum vísindageirum. Stjarnvísindamaðurinn Jonathan Pritchard lýsti efasemdum á samfélagsmiðlum og sagði að honum finnist erfitt að líta á verðlaunin sem eðlisfræðilegar uppgötvanir og bendir til þess að þau endurspegli áhuga á AI. Venjulega eru Nóbelsverðlaun veitt fyrir langvarandi rannsóknir sem hafa skilað umtalsverðum ávinningi fyrir mannkynið. Eðlisfræðiverðlaunin gengu til AI frumkvöðulsins Geoffrey Hinton og eðlisfræðingsins John Hopfield fyrir verk þeirra frá áttunda áratugnum um gervi taugakerfi, sem lagði grunninn að þróun AI. Efnafræðiverðlaunin voru veitt til Demis Hassabis, John Jumper hjá Google DeepMind, og David Baker frá University of Washington fyrir AI kerfið þeirra sem leysti langvarandi vandamál við próteinbyggingarspá. Hassabis lagði áherslu á blaðamannafundi að mannleg sköpunarkraftur er lykilatriði í vísindalegri rannsókn, þar sem AI nú aðeins greinir gögn. Umræða er um hvort AI passi innan sviða eðlisfræði og efnafræði.

David Vivancos, forstjóri MindBigData. com, benti á að þó Hinton og Hopfield hefðu lagt mikla vinnu af mörkum, gætu verk þeirra ekki alveg fallið að eðlisfræði, sem venjulega fjallar um efnisleg fyrirbæri. Hins vegar sýnir notkun AI í reiknilegri efnafræði, sérstaklega í próteinbyggingarspám, mikilvægi þess til að takast á við flóknar efnafræðilegar áskoranir. Sérfræðingar leggja áherslu á að þverfaglegt gagn AI nái yfir mörg svið, þar á meðal stærðfræði, líffræði og taugalíffræði. Virginia Dignum, prófessor við Umeå háskóla, lýsti því yfir að verðlaunin tákni hlutverk AI sem þverfaglegt hvatar í framgangi vísindarannsókna og bendir til að uppfæra þurfi Nóbelsverðlaunin til að endurspegla uppgötvanir sem farið yfir hefðbundin vísindaleg skil. Dignum telur að gervigreind auki getu rannsakenda með því að greina stóra gagnasöfn, spá fyrir niðurstöðum og jafnvel leggja fram nýjar kenningar, sem þannig hefur áhrif á margvísleg svið eins og líffræði, eðlisfræði og efnafræði.