今年，诺贝尔物理学奖颁发给了人工智能专家杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），引起了舆论的轩然大波。有反对者称，诺贝尔奖评选委员会已经失去了判断力和独立性，跟风人工智能热潮，这个奖发的是张冠李戴，乱点鸳鸯谱。有支持者称，这正反映了人工智能（AI）技术已经渗透到各个学科，并改变了各个学科的形态，这是未来发展的趋势，是大势所趋，不可逆转。

果不其然，诺贝尔化学奖也颁发给了2位人工智能专家，而且这两个专家不是学术界的，而是在工业界，他们开发的软件搞定了蛋白质结构预测这一难题，为人类研究蛋白质节省了巨大的人力和物力，大大加速了这一领域的研究进程。这么看，AI专家得诺贝尔奖也是可以理解的，不管他理论算法专家，还是软硬件开发专家，只要取得了突破性的进展。

诺贝尔奖可以颁发给不超过3位专家，今年的诺贝尔物理学奖只颁发给了2位人工智能专家，那么还可以颁发给哪位专家呢？ 也就是还有一个指标，最应该给谁呢？在此我提几位候选人，供大家参考。

首先，我想到的就是斯坦福大学教授、美国工程院院士、华裔人工智能专家李飞飞。辛顿被称为AI教父，而李飞飞被称为AI教母。没有李飞飞领导团队开发的ImageNet数据库，没有李飞飞组织的图像识别挑战赛，辛顿研究的深度学习算法没有用武之地，难以从无数机器学习算法中脱颖而出，成为研究的热点。

其次，我想到就是MIT教授、华人计算机天才何恺明博士。辛顿领导学生研发的AlexNet的图像识别率只有84%，虽然领先常规机器学习算法10多个百分点，但是还达不到实用的阶段。何恺明、孙剑等华人4人团队提出了ResNet，一举将识别率提高到约97%，达到了人类的水平，从而使得深度学习真正走向实用阶段。没有ResNet，很可能深度学习还停留在学术界，还不能带动巨大的人工智能产业。很遗憾，该团队的领导者孙剑博士英年早逝了，但是编程实现贡献最大的80后博士何恺明还健在，完全可以当得起这一荣誉。

最后，美国工程院院士、华裔专家、英伟达公司CEO黄仁勋先生也有资格获得这一荣誉。当年，辛顿团队买不起或买不到GPU卡，于是给黄总写信要求赠送几块GPU卡。黄总毫不犹豫就答应了，于是才有了AlexNet的横空出世。除了赠送GPU卡这种举手之劳，黄仁勋也是著名技术专家，从1999年开始，带领团队开发了多款性能越来越强的GPU卡，才使得深度学习从星星之火，逐渐成了燎原之势。黄总既是芯片专家，更是人工智能基础设施专家，也有资格获得诺贝尔物理学家。

总之，在这次波澜壮阔的AI浪潮中，我们华人科学家和企业家发挥了重要的作用，他们完全有资格获得诺贝尔物理学家。可惜，诺奖评选委员会对他们的贡献视而不见，这是今年诺奖的一个小小遗憾。

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