随着科学不断发展，诺贝尔奖关注的基础研究方向也越来越多元。近年来，引力波、系外行星、黑洞等宇宙现象，以及基因、细胞和分子机制等生命科学领域的突破，陆续获得诺贝尔奖认可。

　　近年来，人工智能又成为科学探索的新变量。AI不仅是被研究的对象，也正在成为科学家的研究工具，参与到基础研究的过程中。

　　2024年，诺贝尔奖一下子颁给了多位跟AI应用关系有关的研究者。物理学奖授予被称为“AI教父”的杰弗里·辛顿和机器学习奠基者约翰·霍普菲尔德，化学奖则授予利用人工智能预测蛋白质结构的戴米斯·哈萨比斯和约翰·江珀。

　　辛顿本人也没想到会获奖，接到电话时甚至怀疑“这是不是一个恶作剧电话？”。对此，诺贝尔奖官网给出的获奖理由是“表彰其在利用人工神经网络实现机器学习方面做出的基础性发现和发明”。

　　早在20世纪80年代，辛顿就开始探索神经网络等人工智能基础方法。彼时，这一方向并未受到广泛关注，但多年后，它成为深度学习发展的重要基础，并推动了今天的AI浪潮。

　　基础研究的价值，往往并不在于立即得到答案，而在于打开新的视角或问题。那些今天看似遥远的探索，也可能成为未来科学突破的起点，并改变人类理解世界的方式。

　　（澎湃新闻）