Nobelova nagrada za fiziologiju ili medicinu će na svečanosti u decembru biti dodijeljena Victoru Ambrosu i Garyju Ruvkunu za otkriće mikroRNK koja kontroliše gene.
Nobelova nagrada za fiziku ide Johnu J. Hopfieldu i Geoffreyju E. Hintonu za njihove radove na umjetnim neuronskim mrežama, dok je nagrada za hemiju pripala timu naučnika zaslužnim za algoritme koji unapređuju razumijevanje složenih molekularnih struktura. U oba slučaja, umjetna inteligencija je centralni faktor, što je izazvalo i divljenje, ali i kritiku.
Kako ćelije postaju različite
U našem organizmu postoji niz vrsta ćelija sa različitim ulogama i različite strukture. Nervne ćelije su drugačije od ćelija krvi ili kože. Pa ipak, sve one nose isti genetički materijal, potpuno iste gene. Ovogodišnji laureati Nobelove nagrada za fiziologiju ili medicini otkrili su male molekule RNK koje kontrolišu proces „dozrijevenja“ ćelija i aktivnosti gene u njima, blokirajući upute koje nisu bitne za taj određeni tip ćelija. Zahvaljujući tome, neki geni ostaju „zaključani“, a drugi su aktivni, što na kraju i dovodi do razlika u sturkturi ćelija. Otkriće mikroRNK dalo je novi uvid u način na koji organizmi funkcionišu i razvijaju se. Inače, Victor Ambros radi pri MIT, a Garry Ruvkun na čuvenome američkom univerzitetu Berkeley.
Fizika i neuronske mreže
Kraljevska švedska akademija nauka ove je godine odlučila odati priznanje Johnu J. Hopfieldu i Geoffreyju E. Hintonu za njihov ključni doprinos umjetnim neuronskim mrežama i razvoju mašinskog učenja. John Hopfield je američki fizičar, zaposlen pri Princeton univerzitetu, a polje djelovanja mu je uglavnom statistička fizika i biofizika. Goeffrey Hinton je britansko-kanadski kompjuterski naučnik.
Njihov rad omogućio je stvaranje modela koji su inspirisani funkcijama mozga, čineći mašine sposobnim da „uče” iz podataka, što je jedan od temelja današnjih naprednih aplikacija AI, od prepoznavanja slike do analize velikih podataka. Hopfield, fizičar i neurobiolog, razvio je 1982. godine Hopfieldovu mrežu, neuronsku mrežu koja koristi asocijativnu memoriju za identifikaciju obrazaca u podacima. Ovaj pristup omogućava sistemima da prepoznaju obrasce čak i kad su podaci nepotpuni, što je važno za razvoj mašinskog učenja.
S druge strane, Hintonov rad je pomogao u razvoju složenih modela koji su danas osnova za napredne AI sisteme, uključujući obradu prirodnog jezika, kao što su popularni modeli ChatGPT i Googleov Bard. Hinton i Hopfield postavili su temelje za napredak u sposobnosti računara da uče i analiziraju podatke. Hinton je dobitnik i Turingove nagrade, svojevrsnog „Nobela“ za kompjuterske nauke.
Zanimljivo je da je Hinton, kojeg zovu i „kumom umjetne inteligencije“ radio u kompaniji Google, koju je napustio 2023. kako bi mogao slobodno pričati o opasnostima umjetne inteligencije. U razgovoru za New York Times tada je kazao kako dio njega sada žali zbog svog životnog rada.
„Tješim se uobičajenim izgovorom: da nisam to učinio ja, učinio bi neko drugi.", kazao je tada i dodao: „Teško je vidjeti kako se može spriječiti da loši akteri koriste to za loše stvari."
Zabrinut je da će internet biti preplavljen lažnim fotografijama, videima i tekstom, i da prosječna osoba više neće moći znati šta je istina.
Hemija i molekularne strukture
Ovogodišnja Nobelova nagrada za hemiju priznanje je inovatorima u oblasti razvoja algoritama za precizno modeliranje složenih molekularnih struktura. Iako je područje hemije tradicionalno povezano s eksperimentalnim radom u laboratorijama, sve važniju ulogu igraju računski pristupi. Polovina nagrade ide Davidu Bakeru sa Univerziteta Washington u Seattleu za revolucionarni kompjuterski dizajn proteina kakvi ne postoje u živom svijetu, dok su Demis Hassabis i John Jumper iz Google DeepMind-a nagrađeni za previđanje struktura proteina korištenjem umjetne inteligencije.
Dobitnici ove nagrade razvili su AI alate, kakav je Googleov AlphaFold koji ubrzavaju otkrivanje strukture proteina i drugih molekula, čime doprinose bržem razumijevanju biohemijskih procesa, te otvaraju nove mogućnosti u istraživanju lijekova. Ova primjena umjetne inteligencije u hemiji ima potencijal da ubrza razvoj novih tretmana i terapija-
Kontroverza: da li su ove nagrade zaista za fiziku i hemiju?
Umjetna inteligencija, zbog svog širokog spektra primjena, sada prelazi granice tradicionalnih disciplina. Kritičari ističu da su ovogodišnje nagrade možda više nagrada za kompjuterske nauke nego za tradicionalne. S druge strane, zagovornici smatraju da su AI alati prirodni produžetak modernih istraživačkih metoda, koji omogućavaju bolje i brže analize u fizici i hemiji.
Kroz integraciju umjetne inteligencije u fizičke i hemijske procese, istraživači širom svijeta imaju nove alate za suočavanje s izazovima u oblasti zdravlja, klimatskih promjena i energetike. Iako su mišljenja podijeljena, jedno je sigurno – umjetna inteligencija transformiše nauku na način koji se sve više prepoznaje i nagrađuje na globalnom nivou.
Književnost i mir
Nobelovu nagradu za književnost dobila je Han Kang, južnokorejska spisateljica i time je postala prva žena iz Azije koja je dobila ovu nagradu.
Norveški Nobelov komitet odlučio je 2024. Nobelovu nagradu za mir dodijeliti japanskoj organizaciji Nihon Hidankyo. Ovaj masovni pokret preživjelih od atomske bombe iz Hirošime i Nagasakija, poznat i kao Hibakusha, dobija nagradu za mir za svoje napore da postigne svijet bez nuklearnog oružja i za demonstriranje da se nuklearno oružje nikada više ne smije upotrijebiti.
