诺贝尔人工智能奖，或许不用等太久时间

匈牙利和中国研究人员发现，诺贝尔奖由于仅授予生理学或医学、物理、化学等领域，扩大了科研结构化偏差。现如今科研跨学科融合趋势增强，尤其是AI、网络科学等领域出现高影响力研究。他们呼吁设置新的奖励制度，只认可最好的研究，而非将研究结果归为某个具体的学科。

诺贝尔奖该不该授予AI领域？

如今的诺奖研究都涉及了多个学科，越来越难单独归为某一个领域的成果，Nature子刊最近发文，提出来诺奖需要跨学科授奖，像AI这样领域的成果也应该被授予诺奖。

就拿去年NASA宣布发现“第二个太阳系”的重磅新闻来说，谷歌AI在其中扮演了至关重要的角色。NASA的研究人员使用谷歌的机器学习技术，分析开普勒天文望远镜的数据，效率和精度都远超传统的分析方法。据此，NASA认为谷歌的AI技术将有助于天文学家在太阳系外探测外星生命迹象。

要是让你给这个发现颁个奖，你会把它算作天文学的奖还是人工智能领域的奖？

出于类似的疑问和好奇，匈牙利布达佩斯中欧大学网络与数据科学系的Michael Szell、Roberta Sinatra，以及中国北京数学、信息学与行为语义学教育部重点实验室的Yifang Ma合作[注]，调查了汤森路透 Web of Science 近十年来被引次数最高的前1万篇论文，绝大部分获得了诺贝尔生理学或医学、物理及化学奖的研究，都能在这1万篇论文里面找到。

结果发现，生命科学和化学的交叉研究，以及物理和化学的交叉研究，都有显著比例被授予了诺贝尔化学奖。例如，2011年诺贝尔化学奖，授予了发现准晶体的以色列科学家 Dan Shechtman，要知道 Shechtman 的研究论文最初是发表在《物理评论快报》上的。

这样单独分学科授予奖项，也在扩大科研结构化偏差方面造成意外的后果。Michael Szell等人的调查作为观点评论（Perspective），发表在了最新一期的《自然-物理学》上。

Michael Szell 等人还有一个重要的发现：在这1万篇论文中，影响力最高的220篇，有很多都来跨学科研究，尤其是新兴的人工智能（16篇）、网络科学（18篇）、信号处理（11篇）。

不仅如此，关于量子力学的一些论文，影响力非常之高（被引次数很多），但相关研究还尚未获得诺贝尔奖。

1895年，因发明硝酸甘油***而获得巨大财富的瑞典化学家诺贝尔立下遗嘱，用遗产成立基金会，将基金所产生的利息作为奖金，分别奖励那些在物理、化学、生理学或医学、文学，以及维护和平这五个方面做出杰出贡献的人。

100多年前的诺贝尔，或许无法想到现如今的跨学科研究以及学科融合，但历经百年已经成为科学界“最著名奖项”的诺贝尔奖，是该正视当前科研现状，还是坚守传统，但代价却是Michael Szell等人调查发现的那样，在扩大结构偏差方面可能产生意外的后果呢？

大部分诺奖研究，对本学科外领域几乎没有贡献

20世纪80年代初，丹·谢赫特曼（Dan Shechtman）发现了准晶体，一种介于晶体和非晶体之间、有规则但非周期的固体。这一发现引起了科学界的巨大兴奋，27年后，Shechtman终于获得了诺贝尔奖。

然而，尽管准晶体的发现是发表在《物理评论快报》(Physical Review Letters)上，并对物理学产生了最大的影响，他获得的却是诺贝尔化学奖。

事实上，Shechtman获得诺贝尔奖的那篇论文已经被引用了3000多次，52%的引用论文发表在物理期刊上，27%发表在工程领域的期刊，只有10%发表在化学领域期刊（见图1a）。

这是否意味着Shechtman的发现被化学领域低估了？答案是否定的：对1984年后发表的化学文献总量进行归一化统计发现，化学领域引用这一成果的论文数量实际上比预期的略高。然而，同样进行归一化统计后，这一成果对物理学和工程学的影响约为化学的6倍和2倍。

Shechtman的论文是一个很好的例子，说明了一个跨学科的发现会对多个学科产生巨大的影响。

由于晶体学处于物理学和化学的边界，Shechtman的跨学科影响并不令人惊讶。然而，这让我们不禁产生疑惑：Shechtman获得的奖项是否异常，偏离了诺贝尔奖应该颁发给产生它的学科的预期？

为了回答这个问题，我们分析了108篇诺贝尔奖获奖论文的跨学科影响，并参考了所有引用这些获奖论文的59305篇文献，这些文献来自汤森路透科学网。这些获得诺贝尔奖的论文包括25篇生理学/医学论文(2006-2017)、43篇化学论文(1998-2017)和40篇物理学论文(1995-2017)，涵盖了自诺贝尔委员会开始提供详细解释和参考文献以来的所有论文。

我们发现，其中60项诺贝尔奖的发现除了它们所授予的领域之外，几乎没有引起人们的兴趣。例如，Schwarz等人1985年发表的一篇关于人类乳头瘤病毒在癌症中的作用的论文在2008年获得了诺贝尔生理学或医学奖。引用这篇论文的1134篇文献中，只有41篇来自生命科学以外的领域（见图1b）。

我们发现其中有35项跨学科的发现，即在获奖领域和在其他领域都有重大影响的论文。

剩下的13篇诺贝尔奖获奖论文都被授予诺贝尔化学奖，但它们在化学领域的影响有限。最典型的例子是Dixon 等人1986年发表的关于细胞受体的论文，该论文获得了2012年的诺贝尔化学奖，它的984次引用中有832次来自生命科学类期刊；只有17篇来自化学期刊（见图1c）。

图1：诺贝尔奖的发现对学科/跨学科的影响。

Shechtman 1984年发表了一篇关于准晶体的论文，在2011年获得诺贝尔化学奖。这篇论文在很大程度上产生了跨学科的影响，被物理学、工程学以及它所在领域的论文大量引用。

与化学相反，诺贝尔生理学/医学奖论文的影响仅限于一个领域，几乎全部来自生命科学。一个典型的例子是Schwarz等人1985年发表的关于乳头瘤病毒的论文，该论文让HaraldzurHausen获得了2008年诺贝尔生理学或医学奖。

Dixon等人1986年发表的关于细胞受体的论文让Lefkowitz和Kobilka获得了2012年诺贝尔化学奖，这篇论文的影响远远超出了化学的范畴。这篇论文主要被生命科学引用。

如今，诺贝尔化学奖在自然科学中扮演了一种桥梁的角色，奖励那些要么只对化学产生影响，要么对物理学和化学都产生影响，要么主要对生命科学产生影响的发现。有趣的是，这些跨学科论文大多是在1980年后发表的，反映了该领域的主要研究目标从传统的分析化学向生物化学的转变，以及跨学科团队的出现。

但是物理和生命科学呢？尽管在过去的几十年里，这些领域也发生了根本性的变化，例如，生物物理领域的跨学科研究日益增加，但在这些领域获得诺贝尔奖的研究的影响仍然局限在本学科。

诺贝尔奖“没看上”人工智能、网络科学等高影响研究

为了了解诺贝尔奖的跨学科程度，我们将每一篇获奖论文放入一个三角形坐标中（图2a）。

如图2a所示，如果相应论文的所有引用都来自化学领域，则将这篇论文放在三角形底部的角上；同样，右上角表示在物理领域独有的影响，左上角是生命科学。如果一篇论文在几个领域中被引用，它就被放在几个角之间，它的位置反映了引用的相对组合。例如，如果一篇论文在三个领域中获得的引用数量相等，那么它就会位于三角形的中心位置。

在这些分析的基础上，我们得到了一些发现：

获得诺贝尔化学奖的论文（黄色圆圈）沿着三角形的化学-物理和化学-生命科学这两条边传播，定量地证实了化学奖在奖励超出化学影响的研究方面所做的努力。

相比之下，诺贝尔生理学/医学奖获奖论文都集中在生命科学核心领域的狭窄区域，这表明它们的影响没有超出该领域。

同样，大多数获得物理学奖的论文都位于物理学研究领域的狭窄区域。

所有获得诺贝尔奖的论文都位于连接物理-化学和化学-生命科学这两条边的狭窄区域中。在阴影区域内的文章没有获得诺贝尔奖，这些文章代表的是这个狭窄范围之外的想法。换句话说，对这三个学科都有影响的工作没有被颁发诺贝尔奖。特别是，有证据表明在物理-生命科学的交叉领域缺乏奖项。

难道仅仅是因为没有对物理学和生命科学或所有三个学科都有重大影响的发现吗?

为了回答这个问题，我们将Web of Science上10年内被引量排名前10000的论文放入这个三角形坐标中，如图2b所示。

尽管诺贝尔奖的颁发不是只看论文引用量，但引用量排名前10000论文分布能体现各个科学领域重要发现的多样性。事实上，大多数诺贝尔奖获奖论文都可以在这个TOP 10000列表中找到。

图2b确实证实了物理-化学和生命科学领域-化学的交叉领域的高影响力论文的数量非常多，而且通常被授予诺贝尔化学奖。

然而，这个图也表明，在10000篇高引用论文中，有220篇位于跨学科的阴影区域内，记录了与物理学、化学和生命科学直接相关的、影响深远的跨学科发现的存在，与科学的全球结构一致。

这些高影响的论文中有一些属于物理-生命科学的轴心，大部分反映了近期高度活跃的跨学科领域（图2c），包括人工智能（16篇）、网络科学（18篇）、地质学（15篇）和信号处理（11篇）。此外，我们还发现了10篇关于量子点（ quantum dots）的跨学科论文。这些领域涵盖了一些尚未获得诺贝尔奖的最具影响力的跨学科领域。

综上所述，图2给出了在两个层面上令人失望的科学概况。首先，尽管跨学科的研究对于解决当前科学和社会中最具挑战性的问题方面是不可避免的，但是绝大多数的研究仍然是高度学科化的。其次，我们最负盛名的科学认可体系——诺贝尔奖——反映了这个现实。

统计数据显示，相对较小的跨学科工作没有获得诺贝尔奖，在统计上这并不令人意外。然而，近期高影响力的发现越来越多地具有跨学科影响，特别是物理学和生命科学之间的跨学科影响，而只有化学奖面向跨学科颁奖。

图2：诺贝尔奖的知识空间。https://mszell.github.io/nobelplot/nobelplot.html上提供了一个交互式版本。

108篇诺贝尔奖获奖论文在物理-化学-生命科学三角形中的位置取决于每一篇论文在各自领域获得的相关引用的数量。例如，位于三角形中心的一篇论文在所有三个领域中获得了相同数量的引用，而角落位置的论文只在一个学科被引用。圆圈大小表示10年后被引用的次数，颜色表示学科范围：橙色：物理；黄色：化学；蓝色：生理学或医学。诺贝尔奖获奖论文都在物理-化学和化学-生命科学边界的狭窄地带。没有任何诺贝尔奖颁发给跨学科领域的论文，特别是物理-生命科学这条轴上的论文。

10年后被引用次数最多的1万篇论文中，只有220篇具有高度的跨学科影响，落在阴影部分的跨学科领域中。

阴影区域的220篇跨学科影响论文中，我们根据主题确定了最大的组：人工智能（16篇）；网络科学（18篇）；地质学（15篇）；信号处理（11篇）；量子点（10篇）。

承认杰出跨学科研究迫在眉睫，是否设立“诺贝尔人工智能奖”？

随着时间的推移，通过定义一个跨学科影响的度量，并测量前10000篇论文的跨学科性，从中可以发现：自上世纪90年代中期以来，在不同领域产生平衡影响的研究一直在稳步增加。

距离1995年，已经是23个年头了，而今，跨学科高影响力论文的数量在开始上升。目前，发表一项成果，与其获得诺贝尔奖之间的平均延迟时间大约是20年。

因此，承认杰出的跨学科研究迫在眉睫！

图3：定义了一个跨学科影响的度量，I = 1 - G，使用基尼系数G，一个不平等的标准度量，应用于不同领域的引用数量。I的值在0到1之间。如果一篇论文的I = 1，那么它从每个学科得到的引用量相等；如果I = 0，它只收到一个字段的引用。

图3显示了图2b中前10000篇论文的I随时间的演变。误差条表示平均值的标准误差。20多年来，这些影响深远的论文的跨学科性基本保持不变，但从上世纪90年代中期开始稳步上升。

现代科研跨学科研究的趋势愈发明显，那么，科学界最受瞩目和敬仰的奖项——诺贝尔奖，也理应体现这一趋势，正如论文作者所说，“为什么不建立一个新的奖励制度，只认可最好的研究，而不是将研究结果归为某个具体的学科呢？”

希望未来人工智能领域的研究成果获得诺贝尔奖，无论是AI系统本身，还是AI作为一种理论方法手段，都不用等太久的时间。

[注] 三位作者都分别隶属多个机构，文章只写了其中一个，具体查看论文 Nature Physics volume14,pages 1075–1078(2018)