快讀2024年諾貝爾化學獎 - 「破解蛋白質奇妙結構的密碼」

2024年諾貝爾化學獎的一半獎金頒發給大衛·貝克，以表彰他在計算蛋白質設計方面的貢獻；另一半獎金共同授予傑米斯·哈薩比斯和約翰·M·江珀，以表彰他們在蛋白質結構預測方面的卓越成就。

2024年諾貝爾化學獎和物理學獎同樣都涉及了AI技術，但化學獎得主的研究核心是「預測蛋白質結構」，而AI在這裡僅作為輔助工具。AI的應用大大加速了蛋白質結構預測的進程，並證實了可以利用AI開發全新的蛋白質，這對未來的影響深遠，將促進新藥物的開發、疫苗的研製以及納米材料的創新。與此同時，AI不僅是理論探討的工具，還在分子層面的實際預測與設計中發揮了關鍵作用。

儘管研究中涉及到許多與化學無直接關係的部分，例如如何設計和調整AI系統AlphaFold，但總體而言，OT認為這是一項真正的研究創新。AI系統的設計與調教雖然屬於技術領域，但這些技術最終服務於化學領域的重大挑戰，這使得它們在研究中的應用更具突破性。這一創新無疑將在未來生物化學和醫學領域中產生深遠影響。

有趣的是，這次的三位得獎者本科背景都與化學無直接關聯。傑米斯·哈薩比斯是一位軟體工程師，他創立了DeepMind，後來被Google併購。約翰·江珀因對宇宙的熱愛開始學習物理和數學，2011年攻讀理論物理學博士時，為了節省有限的計算資源，他開發了更簡單且具創意的蛋白質動力學模擬方法，後來加入Google與哈薩比斯共同開發了AlphaFold。大衛·貝克在哈佛大學學習時攻讀的是哲學和社會科學，後來轉向細胞生物學，並在1990年代末開發出預測蛋白質結構的計算軟體Rosetta。三位得獎者均憑藉自己開發的軟體參加了CASP（蛋白質結構預測關鍵評估）競賽，並取得了優異成績。這三人的故事本身也非常鼓舞人心，說明只要懷抱興趣並願意投入，一定能在其中找到探索的途徑。

本文讓我們一起來仔細閱讀諾貝爾委員會如何詮釋今年的化學獎。

圖片來源：Nobel Price官方網站

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快讀2024年諾貝爾物理學獎 - 「使用物理學訓練人工神經網路」

2024年諾貝爾物理學獎頒發給約翰·J·霍普菲爾德及傑弗瑞·E·辛頓，以表彰他們在推動人工神經網路機器學習領域中的基礎性發現與發明。

對於今年的頒獎結果，OT確實感到有些驚訝，因為諾貝爾物理學獎歷來多數是表彰基礎物理的重大發現，而類神經網路則偏向於工程應用。將物理學應用於類神經網路的過程，對OT來說這樣的關聯有些牽強，彷彿是因應近年來人工智慧風潮而頒發的獎項。

首先，我們必須探討「人工智慧」是否應該被視為一門「科學」。科學的核心在於相同條件下進行相同的步驟能夠得到一致的結果，即具備可驗證性。然而，目前的人工智慧並不完全符合這一標準，甚至許多AI系統的結果生成過程無法完全被重複驗證。雖然隨著大數據的發展，AI在圖像識別和語音識別領域取得了巨大進展，但從科學方法的角度來看，AI尤其是基於深度學習的系統仍然面臨兩大挑戰：

1. 可重現性問題：人工智慧，尤其是深度神經網路，依賴於大量數據的訓練，結果往往受到初始條件、隨機因素及數據集特徵的影響。即使使用相同的神經網路架構，不同的訓練過程可能導致不同的結果。這與科學實驗中所要求的重複性並不一致，因此許多批評者認為，這樣的技術難以符合傳統意義上的「科學」。
2. 不可解釋性問題：當前的深度學習模型大多是「黑箱」過程，難以清楚解釋其內部如何產生特定結果。這導致我們無法輕易追蹤模型的決策邏輯，進而影響結果的可信度。這一點在醫療診斷或司法系統等應用中尤為引發關注，因為結果的可解釋性對這些領域至關重要。

儘管如此，人工智慧領域仍然結合了許多科學知識，如概率統計、優化算法、信息理論等，這些無疑都是基於嚴格的數學基礎。尤其在影像識別和語音識別等應用中，隨著大數據的擴展，AI模型已能在大規模測試中產生穩定的一致結果。但OT認為這些應用更多依賴數學模型和大數據的輔助，而非基於物理學的核心發現。

OT的想法是將類神經網路與物理學聯繫在一起可能有些牽強。從今年的諾貝爾物理學獎背景資料來看，獎項確實試圖將人工神經網路與物理學中的概念（如自旋模型和能量景觀）進行對比和聯繫。這種聯繫在科學上並非毫無根據，因為神經網路的數學模型與統計物理中的某些模型（如玻爾茲曼機和自旋理論）確實有相似之處。像約翰·霍普菲爾德這樣的物理學家，對這些領域也做出了重要貢獻。然而，這樣的關聯在當前AI熱潮的背景下，可能更多是對於AI技術廣泛應用的認可，也可能在未來有助於解決上述提到的「可重現性問題」以及「不可解釋性問題」。諾貝爾委員會或許希望通過頒發這個獎項，承認AI技術對現代社會的巨大貢獻。

如果真是如此，那麼這個獎項一方面反映了神經網路在物理學中的根源和應用，另一方面也象徵著對當前AI技術的認可。畢竟，這些技術已經深刻改變了我們的生活與科學發展。讓我們一起來仔細閱讀諾貝爾委員會如何詮釋今年的物理學獎。

本圖來自：諾貝爾獎官方網站

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讀《以善意鋪成的地獄》 - 「推銷一套失敗的外交政策」

上次閱讀本書大約是在2021年，當年八月美軍狼狽地從阿富汗撤退，其實本書的作者早有遇見美軍入侵阿富汗將會以失敗收場；但作者寫書的背景是在美國前總統川普2016年當選之前完成，當時更沒有俄烏戰爭以及以巴衝突（「沒有以巴衝突」這說法其實並不精準，從以色列建國的第一天，以色列與巴勒斯坦的衝突就開始了，所以OT說的是2023年哈瑪斯突襲以色列，造成以色列以「報復」為名而實際進行的種族清洗戰略），如今這兩場戰事緊緊拖著美國，影響著2024年11月即將來到的美國大選。因為美國選民對於美軍在阿富汗的挫敗還歷歷在目，因此對於遠在美國數千里外的兩場戰事美軍並沒有直接參與，而是透過給予金援、軍援的方式支持；但這樣龐大軍費的支出，如何能夠獲得美國國民的支持呢？再次看完這一章「推銷一套失敗的外交政策」實在會令人莞爾一笑，同理亦可套用在美國對於兩岸的外交政策。

本圖取自：博客來

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IEA World Energy Investment 2024 報告閱讀 - 研發及技術創新(R&D and technology innovation)

本篇我們繼續閱讀《IEA World Energy Investment 2024 》的「研發及技術創新」R&D and technology innovation）一章節。在本章中可以觀察到公共部門的R&D在2023年支出增長，各國政府持續增加對R&D和示範項目的支出，並致力於降低排放的承諾，同時促進經濟增長；並且各國政府也透過政策推動企業研發，推動私營部門採用低排放技術的政策，促使汽車和重工業等行業增加研發支出。我們都知道資金成本對於早期和較小型企業尤為重要，但是由於資金可用性自2022年以來有所縮減，因此早期及較小型的公司在2023年普遍面臨挑戰。此外清潔能源初創企業尤其是開發新硬體技術的企業，由於需要大量資金支持測試和生產設施，當資金獲取困難時，這些高潛力技術在2023年面臨被延遲或放棄的風險。投資焦點也發生了轉移，儘管電動車相關初創企業的資金有所減少，但對於關鍵礦物、電池組件、CO2直接空氣捕捉、氨生產和可再生熱能等新興領域的投資仍在增加，這些領域吸引了更多專注於氣候緩解技術的投資者。這些趨勢表明儘管在資金和資本成本方面存在挑戰，但各國政府和私營部門在清潔能源技術上的創新和研發方面仍在積極推動。

IEA World Energy Investment 2024

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讀《21世紀諾貝爾經濟學獎》- 關於2005年諾貝爾經濟學獎《短期衝突走向長期雙贏的賽局》的延伸閱讀

在台灣颱風假期間，世界卻沒有因此而靜止：今年10月1日，以色列空襲敘利亞南部的真主黨大本營；10月2日，伊朗發射導彈攻擊以色列的軍事設施；10月3日，以色列則空襲了黎巴嫩首都貝魯特……中東似乎再次陷入新一輪的仇恨與衝突中。10月7日，年度的諾貝爾獎季節預計也將如期而至；回顧2005年10月10日，當年的諾貝爾經濟學獎頒給了兩位因賽局理論貢獻卓著的學者。其中一位得主是來自以色列的經濟學家羅伯特·奧曼（Robert Aumann），他在離開史丹佛大學回到以色列的希伯來大學後，曾受聘為以色列政府提供關於軍事和外交問題的諮詢。儘管他是賽局理論的權威，然而他的建議當時卻未被以色列政府所採納。

賽局理論的歷史可以追溯至20世紀初，並隨著時間的推移成為經濟學、政治學及其他領域的重要工具。1920年代，數學家埃米爾·博雷爾和馮·諾伊曼開始探討策略性決策問題，並在1930年代，馮·諾伊曼與經濟學家奧斯卡·摩根斯特恩共同撰寫了經典著作《賽局理論與經濟行為》（1944），這部作品奠定了現代賽局理論的基礎。1950年代，美國數學家約翰·奈許（John Nash）提出了「奈許均衡」的概念，這對非合作賽局至關重要。奈許均衡指出，當所有參與者在賽局中都選擇了對自己最佳的策略時，沒有人有動機單方面改變自己的選擇。這一理論在各領域獲得了廣泛應用，並使奈許於1994年獲得了諾貝爾經濟學獎。在1960至1980年代，賽局理論被廣泛應用於國際關係、軍事策略及經濟學領域。湯瑪斯·謝林（Thomas Schelling）在冷戰時期的核威懾研究，展示了賽局理論如何解釋衝突中的策略性互動。他的研究促進了賽局理論在社會科學中的進一步發展。同時，羅伯特·奧曼的重複賽局理論則擴展了合作理論，深入解釋了長期互動中的合作機制。

隨著計算機技術和數學方法的進步，賽局理論在金融市場、拍賣理論、政治競爭和環境政策等領域的應用日益廣泛。1990年代以來，機制設計（Mechanism Design）等新興領域更是成為賽局理論的重要分支，對網絡市場、電子競標和公共政策的設計產生了深遠的影響。

本文將回顧2005年兩位得獎者的精彩研究成果，並探討其對現代社會的重大影響。

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