Осы аптада жасанды интеллект (ЖИ) физика және химия саласындағы Нобель сыйлығын жеңіп алып, әртүрлі салаларда оның өсіп келе жатқан ықпалын атап өтті. Алайда, бұл жетестік осы ғылыми салаларда ЖИ-дің өзектілігі туралы зерттеушілер арасында талас тудырды. Астрофизик Джонатан Притчард әлеуметтік медиада скептицизм білдіріп, бұл сыйлықтарды физика жаңалықтары ретінде көру қиын екенін айтып, оларды ЖИ-дің абыройынан туындайтынын айтты. Әдетте, Нобель сыйлықтары адамзатқа айтарлықтай пайда әкелген ұзақ мерзімді зерттеулер үшін беріледі. Физика сыйлығы 1980 жылдардағы жасанды нейрондық желілерге арналған жұмыстары арқылы ЖИ болашағына негіз салған ЖИ пионері Джеффри Хинтон мен физик Джон Хопфилдке берілді. Химия сыйлығы Google DeepMind компаниясының Демис Хасабисіне, Джон Джамперге және Вашингтон университетінің Дэвид Бейкеріне ұзақ уақыт бойы шешілмеген ақуыз құрылымын болжау мәселесін шешкен ЖИ жүйесі үшін берілді. Хасабис баспасөз конференциясында адам шығармашылығының ғылыми зерттеулерде маңызды екенін, өйткені қазіргі уақытта ЖИ тек деректерді талдайтынын атап өтті. ЖИ физика мен химия салаларына сәйкес келе ме, деген пікірлер бар.

MindBigData. com компаниясының бас директоры Дэвид Виванскос Хинтон мен Хопфилдтің үлкен үлес қосқанын, бірақ олардың жұмысы дәстүрлі түрде физикалық құбылыстармен байланысты физикамен толық сәйкес келмейтінін атап өтті. Керісінше, әсіресе ақуыз құрылымын болжаудағы есептік химиядағы ЖИ-дің қолданылуы оның күрделі химиялық мәселелерді шешуге қатысты өзектілігін көрсетті. Сарапшылар ЖИ-дің математика, биология, және нейроғылым сияқты көптеген салалардың интердисциплинарлық пайдалылығын ерекше атап көрсетеді. Умеа университетінің профессоры Вирджиния Дигнум бұл сыйлықтардың ғылыми зерттеулерде интердисциплинарлық катализатор ретіндегі рөлін білдіретінін айтып, жаһандық деңгейде дәстүрлі ғылыми бөлумен шектелмейтін жаңалықтарды көрсету үшін Нобель сыйлықтарын қайта қарау керектігін білдіре отырып, бұл пікірін жеткізді. Дигнум ЖИ үлкен деректер жиынтықтарын талдай отырып, нәтижелерді болжай отырып және тіпті жаңа гипотезаларды ұсына отырып, зерттеушілердің қабілеттерін арттыратынын айтып, биология, физика және химия сияқты әртүрлі салаларға ықпал ететінін атап өтті.