“诺贝尔都得连夜转码”,物理及化学诺贝尔奖都被AI大神双双拿下!
今年的诺贝尔物理和化学奖,都被爆改成了“诺贝尔AI奖”,这一结果也是让众多的短视频网站上的预测博主集体“翻车”...…
这次的获奖者揭晓可是连获奖者本人都感到出乎意料的程度。
作为今年物理学诺贝尔奖获得者之一的辛顿,也在电话采访中表示:“I have no idea that will happen.”(我完全没想过会这样)
一位著名up主在之后表示:“知道今年诺贝尔奖获奖结果,诺贝尔也连夜转码了……”。
一、理工尽头难道真是CS?
今年的诺奖,真的是印证了那句,“理工科的尽头,皆是转码”。
首先揭晓的是诺贝尔物理学奖,以此表彰了两位获奖者在人工神经网络和机器学习方面的基础性发现及创新贡献。

这合理吗?这合理。
有意思的是,这两位荣获物理学诺贝尔奖的科学家,其实都是“半路出家”转码的。其中一位是富有传奇色彩的计算机科学家,享有“深度学习之父”之名的杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton),此前还获得过计算机科学领域的最高荣誉图灵奖(2018年)。
Hinton在剑桥大学获得实验心理学学士学位,之后在爱丁堡大学攻读人工智能博士学位。毕业后,Hinton在剑桥大学、UCSD、CMU、UCL等多所大学任教,并有在谷歌工作的经历。
年轻时,Hinton是一个叛逆的青年,曾五次进出剑桥大学国王学院,涉猎物理、建筑学、哲学等五门学科,甚至体验了一年的木匠生活。
但当他对人类大脑的运作方式产生兴趣后,他便着手研究如何通过计算机模拟这些认知过程,于是踏上了转码之路。辛顿是反向传播算法和对比散度算法(Contrastive Divergence)的发明者之一,同时也是深度学习的积极倡导者。
另一位获奖者,约翰·霍普菲尔德(John J. Hopfield)先后在斯沃斯莫尔学院取得文学士学位,之后攻读康奈尔大学的凝聚态物理博士学位。
毕业后,他先后就职于贝尔实验室、UCB物理系、普林斯顿物理系以及加州理工学院化学与生物系。1986年,他参与创立了加州理工的计算和神经系统博士项目。
物理系学生狂喜:这把就业稳了!
物理诺奖就已经足够令人意外了,紧接着化学诺奖也给了与人工智能相关的成就!
2024年诺贝尔化学奖颁给了美国计算生物学家大卫·贝克(David Baker)、英国人工智能专家德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)和美国Google DeepMind高级研究科学家约翰·江珀(John Jumper),因为他们开发出可用于预测和设计蛋白质结构的计算工具而受到表彰,这些贡献都涉及到人工智能领域。
那也难怪计算机人腰杆挺得老直,声称要"计算机称王"了…
开玩笑归开玩笑,这两项奖项的颁发已经明确传达了一个信息——计算机科学正在不可逆地对理工科产生影响,甚至更多学科的学术研究,同时推动了科技产业的变革和时代的发展。
二、从质疑到加入,AI已经涉及到各个学科?
对于诺奖的走向,一些人开始质疑:这样下去,未来是不是连文学奖项也会落到Chatgpt(创始人)手中?
实际上,今年的诺贝尔奖看似“偏离主题”,但也从另一方面表明,在人工智能盛行时,科学领域必须持续开拓新领域,打破传统思维,以期发掘更多具有前瞻性的成就。
中科院物理所的研究员刘淼在直播时指出,今年物理奖授予人工神经网络,即利用计算机模拟生物神经元接收信号、做出反馈的过程。模拟程度越高,其思维和决策能力则越接近人类。
相关概念在20世纪40年代就开始出现,然而当时并未引起广泛重视。随着科技进步,人类的技术设备和计算能力不断增强,这一概念逐渐变为现实。
许多相关领域的学者也认为,人工智能的出现使科研工作实现了从手工阶段向工业化阶段的转变,显著提升了科研效率,被称为“信息时代科研的引擎”。
所以,AI时代似乎真的已经到来了,CS的普适性和广泛应用使其渗透到各个学科和行业。应主动拥抱变革,顺应潮流,或许才是我们的明智之举。
三、AI专业哪家强?
诺贝尔奖颁奖不仅影响学术领域,小编相信在规划美国研究生留学申请时,同学们和家长都会考虑就业发展趋势和行业前景,以决定专业方向。
如果同学们有打算申请人工智能或机器学习等专业领域的话,小编建议可以参考"2024U.S.News全美人工智能最佳大学排名"前30名哦!
1、卡耐基梅隆大学
2024U.S.News AI专排:#1
卡耐基梅隆大学的人工智能专业隶属计算机科学学院,汇聚了计算机科学、人机交互、软件研究、机器学习等领域知名教授资源,师资实力雄厚。
在本科阶段,学校提供了诸如自动驾驶、人脸识别、自然语言处理等多样的AI研究项目,旨在培养学生将学习到的知识运用于交通、医疗、教育等领域,帮助解决生活中的复杂问题。
核心课程:计算机科学、数学、统计学、计算机建模、机器学习、符号计算以及人文艺术课程。
申请Tips:CMU的人工智能本科专业(BSAI)每年计划招收30-35名学生,学校不接受高中生直接申请入读AI相关方向,并针对以下3种身份给出申请意见:
高中学生:应优先申请CMU计算机学院(成为SCS学生),在申请文书中表明对BSAI项目的兴趣,第一年春季可报名参加BSAI课程。
SCS学生:可在第一年末完成指定课程及作业后,申请转入BSAI;大二或大三学生完成指定课程后,可以申请转专业。
非卡内基梅隆大学计算机科学专业的学生:难度很大,学生必须完成本专业大二学年课程,并修完六门AI专业核心课才可进行申请。
综上所述,卡内基梅隆大学的计算机相关专业申请竞争激烈,人工智能领域更是“卷上加卷”,想要挑战此专业的同学们,必需全方位准备学术、活动和心理全方位进行准备哦!
2、华盛顿大学
2024U.S.News AI专排:#7
华盛顿大学在人工智能研究领域拥有杰出声誉,对于对机器学习感兴趣的学生来说,是一个不容错过的机会!
华盛顿大学的AI项目设立于Paul G. Allen计算机科学与工程学院,包括在计算机科学/计算机工程学士学位中。该学院拥有80位全职教师,超过半数获得总统/NSF青年研究者奖或NSF职业奖,50余位院士在各领域表现杰出,师资力量十分雄厚。
大多数本科生都能够参与计算机科学和人工智能领域的相关研究,并有机会在西雅图进行一次或多次实习。该学院也是谷歌、微软、亚马逊等高科技企业的优选合作院校。
研究范围:机器学习、自然语言处理、概率推理、自动规划、机器阅读和智能用户界面等领域。
申请Tips:Paul G. Allen学院每年接收约550名新生,因名额有限,申请竞争激烈。主要申请方式包括以下3种:
高中学生:可选择计算机科学或工程作为首选专业申请,被直接录取概率很小。
UW学生申请:录取学生中,有大约25%-30%的学生是在进入学校后才对该领域产生兴趣并提出申请。
转学申请:优先接收来自华盛顿州的社区或技术学院学生的转学请求。
华盛顿大学高度重视申请者的个人陈述、课外活动和专业匹配度。建议有意申请AI专业的学生在高中时期深入学习数学课程并积极参加与计算机相关的科研竞赛。
3、加州大学圣地亚哥分校
2024U.S.News AI专排:#11
UCSD的Jacobs工程学院,设有计算机科学与工程(CSE)本科专业,并开设人工智能(AI)与机器学习(ML)等课程给其他工程专业本科生。这有助于推动医学、药物、材料、运输、环境管理等领域的重大进展。
核心课程:人工智能基础、机器学习要点、概率推理与图形模型、机器学习方法、机器人等。
申请Tips:UCSD的计算机科学与工程(CSE)方向的申请流程包括本科直录和Capped申请两种途径。
本科直录:递交UC系统入学申请,获得UCSD录取。该校将所有工程相关学科排为高竞争专业,想要进入UCSD的话,建议首选计算机科学与工程CSE专业的同学,次选竞争程度较低的专业。
Capped转专业:UCSD非CSE学生修满必修CSE课程后可提出专业转换请求。然而,因为学校政策调整,2022年后入学者若无直接录取资格,则转入CSE专业将更为困难。
4、纽约大学
2024U.S.News AI专排:#19
许多人认为,纽约大学似乎并不是计算机强校。但其实纽约大学一直致力于人工智能技术发展,并在此领域取得显著成就。
纽约大学设有三所学院提供计算机及人工智能课程,包括Tandon工程学院、艺术与科学学院和开创性学院AI Now Institute。其教职人员中涵盖了行业顶尖专家,如“人工智能之父”、图灵奖得主等知名学者。
纽约大学人工智能项目的最显著特点是“跨学科应用”。该项目不仅在工程、经济等领域应用人工智能,还深刻思考人工智能在法律、哲学和伦理方面的影响,成为了该领域的领军者。
核心课程:计算机科学导论、数据结构、基本算法、微积分、离散数学。
申请Tips:纽约大学计算机科学相关专业没有额外申请要求,可考虑参考NYU录取倾向申请。
NYU在之前推出了新的大学生AI暑期项目——NYU's Pathways to AI计划。该计划招收大一、大二和优秀大三学生,不限专业背景。对提升AI技能感兴趣的同学可访问官网获取详细信息。
5、马萨诸塞大学阿默斯特分校
2024U.S.News AI专排:#20
如果以上小编所提到的的学校申请难度整体都较高,那么这家AI实力强劲、录取比较友好的宝藏学校同学们绝对不可错过!
马萨诸塞大学阿默斯特校区是一所研究型大学,在计算机科学、商科等领域享有世界声誉。
AI相关研究项目设立在Manning学院,得到了数个顶尖研究院、研究所的支持,在人工智能专业在计算机视觉、启发式搜索、机器学习、神经科学等领域保持领先地位。
申请Tips:2023年秋季,在众多计算机科学强校中,马萨诸塞大学阿默斯特分校的综合录取率高达31.5%,这个录取率在一众计算机科学强校中,算是非常友好了。
但不要掉以轻心,这个学院的申请者的SAT平均分高达1470,高中GPA也达到4.44。学校官方也曾表明关注申请者的两个主要特征:高中课程负荷和GPA,更偏向于录取标化高的学生。
最后,小编想说的是,今年诺贝尔物理与化学奖的双双落入AI相关领域,既令我们惊喜,又引发深思。这一趋势不仅标志着人工智能在科研界的崛起,更反映出CS已渗透到了各个学科,成为改变传统研究范式的重要力量。
无论未来的诺奖是否会有更多AI领域的创新成就获得认可,学术界、产业界乃至整个社会都必须意识到:AI似乎正在以不可忽视的力量推动各行各业的变革。如果你刚好对于这个领域感兴趣的话,那么现在就是融入人工智能、学习CS最好时机!祝愿每一位学生,都能在AI时代的大潮中找到自己的方向,成就属于自己的“诺贝尔时刻”!
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