至此，2024诺贝尔奖的三大自然科学奖项，生理或医学，物理，化学奖都颁发完了。一共是7名得奖人。生理或医学获奖者是美国马萨诸塞州大学医学院教授Victor Ambros和哈佛大学医学院教授Gary Ruvkun。获奖理由是他们发现了小分子核糖核酸及其在基因转录后调控的作用。

Ruvkun 和 Ambros

物理奖颁给了美国普林斯顿物理学教授John Hopfield和和加拿大多伦多大学计算机教授Geoffrey Hinton，表彰他们通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明。

Hinton 和 Hopfield

化学颁给了美国华盛顿大学的David Baker，表彰他在计算蛋白质设计方面的贡献；另一半则授予谷歌的Demis Hassabis和John  Jumper，一人一半，表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就。

 Bake,Hassabis 和Jumper

今年获奖的几位科学家都是在英美两个国家接受的高等教育，而且基本都是名校。

Ambros毕业于麻省理工， Ruvkun毕业于伯克利和哈佛，Hopfield毕业于Swarthmore和康奈尔，Hinton毕业于剑桥和爱丁堡，Baker毕业于哈佛和伯克利，Hassabis毕业于剑桥，Jumper毕业于范德堡，剑桥和芝加哥大学。

可见英美两国的大学的基础教育还是挺成功的，至少在培养科研人才方面还是很有自己的一套。 

这首先要归功于英美高校的自由宽松的学习氛围，这次不少获奖者当年上大学选择的专业和他们后来从事的研究工作都是完全不同的领域，他们可以不断地换专业，选择自己喜欢的领域。

比如拿物理奖的Hinton一开始进入剑桥学的是物理和生理，不喜欢，换成建筑，马上又换成哲学，最后呢，是心理学本科毕业的。后来呢，进入爱丁堡大学学习神经网络。

还有拿化学奖的Jumper，在范德堡拿的是物理和数学双学位，在剑桥拿的是理论物理的硕士学位，在芝加哥大学拿的又是化学博士，还是个自学成才的计算机高手，后来成了AlphaFold的重要研究者，这个领域用到了他数学、化学、物理和计算机等多种学科的知识储备。

拿生理奖的Ambros当年进入麻省理工学的是天文，但是他发现自己的物理和数学能力一般。再加上他的室友经常给他科普分子生物与基因，他就转学分子生物科学。

另一位拿生理奖的Ruvkun当年进入伯克利原本打算主修电气工程，但很快就转学物理。他感觉那才是 “真正的科学”，所以他毕业的专业是生物物理。

其实很多人在十八、九岁进入大学的时候并不知道将来要学什么，或者做什么，所以英美大学生换专业的情况还是比较普遍。美国的大学一般来说还是比较自由宽松，公立大学热门专业一般不好转，但其它专业还是挺好转，而私立大学换专业就很简单，甚至有些学校一入学大家都没有专业，要到一年或者两年后，自己再去做决定，选择自己的专业和方向。

另外就是这些人也并不是上了名校后就一路开挂，他们也有挫败和迷茫的时候。

比如Hinton当年从剑桥毕业后，不知道是不是因为找不到合适的工作，去做了木匠。不过他后来意识到自己做木匠并不在行，觉得自己可能还是应该去做科研，就选择了去爱丁堡念博士。

还有拿生理奖的Ruvkun毕业的时候其实也很迷茫，不知道要做什么，就Gap了一年，在俄勒冈的一家植树合作社找到了一份工作，在大山里种树，晚上睡在自己的车里。后来，他又去南美各地旅行，有一天， 他在一个玻利维亚美国人的友谊俱乐部，发现了一堆《美国科学人》的杂志。他看完后很开心，发现自己还是喜欢科学，还是很想去做研究，他回去后就在加州大学旧金山分校找了一份医学技术员的工作，之后于又去了哈佛大学学习分子生物学，还去了麻省理工做博士后。

我记得李飞飞也提到当年她从普林斯顿毕业也是有些迷茫，Gap了一年，去西藏学习藏医，这一年的经历对她之后的道路也是很有启发的，所以年轻人如果遇到迷惘，可以短暂的休息一段，不用那么着急往前走。着急毕业，着急工作，可以按个暂停键，先休整一下，再出发。

其次，这些人本身非常有韧劲，找到自己喜欢的领域后，就一直坚持。比如AI教父Hinton当年研究神经网络根本不被人看好，甚至在大学读博士的时候他的导师都要他换方向。但是他坚持下来了，就是埋头深挖这个领域。Hinton 在 Hopfield 的神经网络的基础上做了扩展，做出一种可以区分输入和输出的二分网络，被称为Restricted Boltzmann machine。多种这样的网络串联起来，就形成了“深度神经网络”，这也是今天我们说的deep learning，人工智能深度学习的基础。

他90年代初就一直在研究这个，但一直坐冷板凳。其实他们努力的方向是正确的，只不过那时候人工智能深度学习的其他几个要素还不完备，直到2012年，他的两个学生Alex和Liya参加李飞飞发起的ImageNet大赛才声名鹊起，他们研发的AlexNet 在有英伟达的芯片的机器上跑，图片识别率远远高于别的产品。此时，AI的其他两个要素，算力和数据都已具备，他们的算法才有了可以验证的基础。

还有拿生理奖的Ambros当年是在哈佛做助理教授做出今天拿诺奖的成果，但因为他的研究工作当时有些超前，研究成果没有被很好的接受，所以未能拿到哈佛的终身教职，只好去了达特茅斯大学。当时miRNA的相关研究基本处于停滞状态，直到后来技术和研究的进步，才发现miRNA对基因调控具有普遍意义。2008年Ambros和Ruvkun获得了拉斯克奖，以表彰他们在miRNA中开创性的研究。2015年，两人又获得生命科学突破奖。这一次， Ruvkun 和 Ambros 作为miRNA研究的奠基人，最终拿到了诺贝尔奖。

我们来看看这些人得诺奖的几个要素，一个是可以自由选择的大学环境，一个就是本人有定力，不着急，默默耕耘，静等花开，不过，很多时候，努力了，花也不一定开，更不会有来自诺奖组委会的电话了。外部环境和自我修行，努力和运气，缺一样都不行。

做科研，尤其是基础学科的科研，是特别需要耐得住寂寞的，同时也要耐得住金钱的诱惑。现在许多聪明的孩子最后都会选择去华尔街或者是高科技公司，而不太愿意走学术的道路。不过，往往是那些中产阶层出生的孩子，会跟随自己的兴趣选择学术之路，这是他们自己的选择，也和家庭的教育理念及经济实力有关。现在许多华人家庭的教育理念也非常开明，孩子选择走学术或者是科研道路也是非常支持。我相信，再过10到20年，这些优秀的华裔孩子里会有诺贝尔奖获得者。同时，八、九十年代和世纪初期留学英美，选择学术道路的顶尖优秀学子，他们中间早晚也会有诺奖获得者，我们拭目以待。