34個小時之後的北京時間10月1日17:30，2018諾貝爾獎將拉開頒獎序幕，一直到12日，六大獎項將逐一揭曉。其中生理學或醫學獎、物理學獎、化學獎、和平獎和經濟科學獎將一如既往正常頒發，唯一略帶尷尬色彩的是8月30日瑞典文學院緊急宣布新設的、僅限2018年頒布的諾貝爾新文學獎。

只出現一次，從定義到含金量都無法等於固有的文學獎，這個新文學獎恐怕只能算「1/2」。

它的出現是為了彌補因為瑞典文學院的性醜聞事件而被取消的文學獎，而「名正言順」的文學獎將會在2019年頒發，屆時將會有兩個諾貝爾文學獎一起被頒發，也將是1895年文學獎創立以來，距1974年二人平分獎金之後，時隔45年後再一次的「雙黃」。

這裡有個小插曲。閱讀與跑步愛好者們牽掛的村上春樹君，婉拒了這個臨時增加的番外獎，大概是為了專心等待明年的正式角逐。

諾貝爾也有自己的風向標

就像金球獎是奧斯卡的風向標，諾貝爾也有自己的前哨，那就是科睿唯安（Clarivate Analytics）「引文桂冠獎」。2002年首度頒布至今，已經有46位該獎項得主榮膺諾貝爾獎。

科睿唯安的分析師們每年都會基於Web of Science平台上的論文和引文數據，臻選諾貝爾獎獎項所涉及領域中全球最具影響力的頂尖人士。基於其所發表研究成果被全球同行引用的頻次和引文影響力，將「引文桂冠獎」授予這些科學家、經濟學家。它是目前全球唯一使用量化數據，對諾貝爾獎進行預測的機構，準確率之高讓業內人士紛紛側目。

今年「引文桂冠獎」17位獲獎者中，有11位來自世界領先的北美學術機構，其他6位來自英國、法國、德國、西班牙和日本，其中有兩位女性。而本屆諾貝爾獎共有329個候選人參與角逐，其中包括217個個人和112個組織。角逐數量為史上第二，僅次於2016年的376人。對比風向標的名單，業內人士認為，本屆諾貝爾極有可能有11位美國及1位日本獲獎者，而中國很大可能顆粒無收。

歷史上，日裔首度摘取諾貝爾獎是在1949年，華裔則在1957年，當時由李政道與楊振寧摘得物理學獎，之後丁肇中、李遠哲、朱棣文、高行健等先後獲得了物理學、化學、文學獎等。在2012年及2015年，莫言及屠呦呦先後成為了中國籍諾貝爾獎獲得者。儘管今年的諾貝爾獎中國科學家們在這幾個領域可能無望摘取，但AI的發展帶來的機會，有可能在未來十年內極大增加中國科學家們摘取的概率。

AI極有可能成為諾貝爾的下一個風口

去年諾貝爾物理學獎是由美國物理學家雷納·韋斯、巴里·巴瑞希和吉普·索納三人獲得，以表彰他們在LIGO探測器和引力波觀測方面作出的決定性貢獻。而在引力波數據分析的過程中，有一步非常關鍵，就是區分引力波信號和其他干擾信號，例如清華大學的人工智慧研究團隊就通過機器學習的方法對引力波進行數據降噪分析，將引力波信號探測這個物理問題轉化成了一個數據分析處理問題。而人工智慧神經網路對引力波圖像的分析，也會比原來的引力透鏡快1000萬倍。

而在宇宙探索中，AI技術很早就發揮了其作用力，包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理以及機器學習等，探測器協助獲取來自宇宙的圖像、信息、數據，然後傳回地球，幫助人類提升理解宇宙的能力。而機器人更是可以自主地進行項目操作，高效高質量地完成部分太空任務，減輕地面人員的工作強度，在太空安全性方面也有極大的保證。

此外澳洲的團隊通過AI進行的製造玻色-愛因斯坦冷凝物的實驗，也成功地將AI的能力發揮到更大程度。在實驗過程中，實驗團隊將氣體溫度降低到1微開爾文——相當於只比絕對零度高了百萬分之一度——然後將實驗交給了AI。AI的任務是弄清楚如何使用鐳射、控制其他參數，從而最好地將原子溫度降低至幾百納米開爾文。由於玻色-愛因斯坦冷凝物對於能量波動有極強的敏感度，其製造和維持有極高的難度，但是AI可以同時監測許多參數，快速調整過程，獲得有效結果。

如此一來，AI成為諾獎座上賓的機會將越來越大，可能是2020年，也有可能是2025年，但毫無疑問，它必將會發生。

附：2018年度 「引文桂冠獎」獲獎名單

· 生理學或醫學領域

納波萊奧內·費拉（Napoleone Ferrara）加州大學聖地亞哥分校

獲獎原因：發現了血管內皮生長因子（VEGF），在健康組織和癌細胞中形成新血管的過程中，這一因子是血管生成的關鍵調節器。費拉的工作促進了癌症和其他疾病中用於抑制血管生長的藥物的研發。

金久 實（Minoru Kanehisa）日本京都大學

獲獎原因：主要因為對生物信息學的貢獻，特別是對《京都基因與基因組百科全書》一書的完善與發展。這個參與基因表達的蛋白質通路資料庫允許基因組學家和其他研究人員收集、比較和解釋細胞過程的數據，例如那些構成疾病的數據。

所羅門·斯奈德（Solomon H. Snyder）約翰斯·霍普金斯大學

獲獎原因：識別了許多神經遞質和精神藥物的受體，包括與鴉片製劑相關的腦受體。他的研究已經應用於許多常見處方葯的開發，如用於止痛藥物。

· 物理學領域

戴維·奧沙隆（David Awschalom）芝加哥大學&阿瑟 C·戈薩德（Arthur C. Gossard）加州大學聖巴巴拉分校

獲獎原因：觀測半導體中的自旋霍爾效應。這項對電子在磁場影響下如何表現的研究有望在許多領域得到應用，包括量子計算。

桑德拉 M·法伯爾（Sandra M. Faber）加州大學聖克魯斯分校

獲獎原因：研究出確定星系的年齡、大小和距離的開創性方法以及對宇宙學的其他貢獻，包括對「冷暗物質」的研究，該物質被認為是宇宙「丟失」的物質。

尤里·高果其（Yury Gogotsi）德雷塞爾大學&羅德尼 S·勞夫（Rodney S. Ruoff）韓國蔚山科學技術院，韓國基礎科學研究所&特里斯·西蒙（Patrice Simon）法國保羅薩巴蒂爾大學

獲獎原因：其發現推動了對碳基材料的理解和發展，包括電容儲能和對超級電容器的運行機制的了解。

· 化學領域

埃里克 N.雅克布森（Eric N. Jacobsen）哈佛大學

獲獎原因：對有機合成催化反應的貢獻，特別是對雅各布森環氧化反應的發展。

喬治 M·謝爾德里克（George M. Sheldrick）德國哥廷根大學

獲獎原因：通過引入和維護計算機程序SHELX系統，在結構晶體學方面產生了巨大影響。

喬安妮·斯塔布（JoAnne Stubbe）美國馬薩諸塞州劍橋 麻省理工學院

獲獎原因：發現核糖核苷酸還原酶可通過自由基機制將核糖核苷酸轉化為脫氧核苷酸。這些脫氧核糖核苷酸繼而成為DNA合成和修復的基礎。

· 經濟學領域

曼努埃爾·阿雷拉諾（Manuel Arellano）馬德里貨幣金融研究中心（CEMFI）&斯蒂芬 R·邦德（Stephen R. Bond）牛津大學

獲獎原因：在面板數據分析，尤其是Arellano-Bond 估計方面作出了貢獻。該方法利用面板數據中的時間模式來估計對政策或其他變數變化的經濟響應，同時對永久性的未觀察到的混淆變數進行控制。

韋斯利 M·科恩（Wesley M. Cohen）杜克大學&丹尼爾 A·利文索爾（Daniel A. Levinthal）賓夕法尼亞大學

獲獎原因：吸收能力（即企業評價、吸收和應用外部知識的能力）概念的引入和發展，及其對促進人們了解企業、行業和國家的創新表現所做的貢獻。

大衛 M·克雷普斯（David M. Kreps）斯坦福大學

獲獎原因：對動態經濟現象的貢獻，包括選擇理論、金融學、博弈論和組織理論。

獲獎名單參考自「環球科學」。

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