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286 获奖感言之我的绝望你们不懂十月最后一天求月票啊（第1页）

华夏时间2月25日，周六，晚上七点，在华夏京城燕北大学百年大礼堂里，2022年沃尔夫奖颁奖典礼顺利召开。

沃尔夫基金会主席丹·谢赫特曼准时的在整点走向了颁奖典礼的主席台。

“很高兴能在华夏看到众位，众所周知这是沃尔夫颁奖典礼第一次在以国境外举办，原因其实很简单，作为一个国际性的奖项，我们希望能够拥抱整个世界。所以我要在这里宣布沃尔夫基金会的一个决定，未来沃尔夫颁奖典礼将会在选择当年一位获奖者所在的国家代表性城市举办，所以可能是华夏，也可能是美国，可能在欧洲，甚至可能是大洋洲，总之，一切皆有可能。”

丹·谢赫特曼微笑着说出这段话，换来了阵阵掌声。必须得承认，这是个极有创意的进步。

颁奖典礼在获奖者所在的国度举办这种，对于当年的获奖者来说绝对是种极大的认可。同时每年沃尔夫奖会评出在医学、农业、数学、化学、物理学、绘画、雕塑、音乐、建筑，九个领域对世界有杰出贡献的获奖者，虽然每年并不是每个领域都能有获奖者，但显然获奖者从未出现只有一位的情况。

那么在哪位获奖者所在的国度举办，大概就是综合认定当年对世界贡献最大的那位获奖者。也可以理解为最终的选择代表了一个沃尔夫大奖。

显然历史上第一位拿了沃尔夫最终大奖的是宁为。毕竟今年的获奖者中只有他一位是华夏人。

真的，现场不少人甚至认为诺贝尔奖也应该这么玩，没年那么多诺贝尔奖获奖者，从中间选出一个贡献最大的，肯定会很好玩。或许许多人一辈子都拿不到诺贝尔奖，但是能看诺贝尔奖的大佬们去争世界第一，肯定很有意思。

而且这样一来，每年除了期待各个领域的诺贝尔奖之外，还多了一项期待——评审委员能不要脸到什么程度，比如敢不敢将颁奖典礼放到诺贝尔和平奖获奖者所在的国度举办。

很快掌声停歇，丹·谢赫特曼先行颁布了去年的雕塑跟建筑的两大文化类奖项。

两位获奖都是欧洲人，上台后简单的发表了致辞，随后音乐声响起，两位获奖人从组委会请到的燕北大学艺术学院院长手中接过了获奖证书跟代表性的奖牌。

现场气氛热烈，当然只要人够多，气氛自然不会冷到哪里去。

文学奖项颁发之后，主席台上又有动作，随着一架钢琴被推出，华夏交响乐团出现在了颁奖典礼现场。率先演奏了大型音乐剧《木兰诗篇》节选，二十分钟的演奏，将整个颁奖典礼的气氛推向了高潮。

演奏完毕之后，乐团并没有退场，随后沃尔夫基金会邀请了一位曾经的沃尔夫化学奖得主上台，宣布了去年的化学奖得主——来自伯克利的亨特教授以其研究并公布的精准合成技术荣获了沃尔夫2022年度的化学奖。

沃尔夫基金会专门请来了十年前的化学奖得主来颁奖，这也显得颇具意义，代表着科学的传递。虽然这位亨特教授同样已经是五十多岁的人了，但跟现年已经七十二岁的老化学家比起来，他同样年轻了一个时代。

掌声也更为热烈了。

其实不管沃尔夫奖也好，又或者诺贝尔奖也罢，科学技术方面的奖项很多时候都比文学艺术方面的奖项更有说服力。毕竟就文学艺术作品而言，每个人的审美都不太一样，而且入门简单，认字就能读书，有眼就能看画，所以哪怕是大家的作品，也不可能满足每个人的胃口，甚至会被批判。

这大概也是诺贝尔文学奖总有些作家每年看似都有极高的获奖呼声，但却一生都跟这种顶级奖项无缘，这也直接导致该类奖项被作家的拥趸鄙视甚至传出各种黑幕论。

但自然科学跟技术方面的奖项就不一样了，起码入门很难。尤其是现代，当各种学科细分之后，普通人甚至光看获奖介绍都弄不明白这些科学家研究的到底是什么东西，又获得了怎样的成功，这样评价起来自然少了底气。而且即便这类奖项真有黑幕，起码也不可能真颁发给对科学没半点推进作用的科学家，多少得有点让人信服的颁奖理由。

更别提这次颁奖典礼许多人都是为了宁为而来的，比如燕北大学数院的同学们。指望这些人对文艺方面的东西多感兴趣，那绝对要让人失望。相对而言，对于化学的研究跟对他们的胃口。毕竟化学也是数学为基础的相关学科。

亨特教授走上了主席台，开始发表获奖感言。感言中规中矩，没什么好说的，几乎感谢了所有他能想到能感谢的人。甚至包括他的助理。当然这位教授的话语其实很风趣的，起码洋洋洒洒说了十来分钟，并不会让人觉得烦闷。

接下来又是乐团表演时间。

这次华夏交响乐团演奏了一曲曾经霸占了暑期数年之久的某老牌电视连续剧主题曲《云宫迅音》，既诠释了经典永不过时，更是直接唤醒了现场无数人儿时的回忆，澎湃的音乐声，更是再次将现场气氛又推向另一个高潮。

当演奏完成之后，沃尔夫基金会主席丹·谢赫特曼也再次走上了主席台。

“自从人工智能这个概念被提出以来，数十年间，无数科学家都对这一技术极为痴迷，他们毕其一生，去研究其中的规律，并希望能让机器诞生出类似于人类的智慧。但不幸运的是，这个方向是如此艰辛，甚至许多人认为这项研究本就是上帝的领域，凡人不可触碰。”

“于是虽然我们有了一个目标，但在这个方向上却一直是如同蛮荒时代一般求索。我们开发了神经网络技术，研究出了诸如模拟退火算法、粒子群优化算法、遗传算法、蚁群优化算法，等等，试图通过模仿自然来让机器跟网络拥有一定的初等智慧。”

“在这一阶段，IBM曾经推出了深蓝打败了当时人类的最强国际象棋选手；随后谷歌推出了阿法狗，成为围棋领域的最强者。这一度让人们对于真正的人工智能技术充满了希望跟信心，但最后的结果却不尽如人意。因为不管是深蓝还是阿法狗，机器的学习跟思考能力其实都跟我们所希望的人工智能相去甚远。”

“直到一位华夏数学家的出现。他通过构建数学理论着手，以最数学中最基本的同构法为基础，建立了一整套指引人工智能发展的基础数学理论，他用全新的视角诠释了信息系统与外界物理系统的感知关系，并亲手赋予了冰冷的机器一定的感知程序，也让真正的强人工智能成为可能甚至是现实。”

“他的成就还不止于此，曾经他针对千禧年难题——纳维-斯托克斯方程的研究，直接将这道困扰了世界百年之久的数学难题，推进到了我们触手可及的地步。他在这一方向上提出的数学工具，被广泛应用于其他数学家针对这一方程的继续研究。他甚至还在同一年利用让人匪夷所思的方法，解决了由菲尔兹奖获得者JeanBourgain教授提出的同样困扰了数学界几十年的高维几何问题——KLS猜想……”

丹·谢赫特曼说到这里，台下已经开始响起了掌声。

没办法，这些成就的确是太醒目了些，在这种场合被一条条列出来，很容易调动大家的情绪。

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