诺奖花落谁家-备战2025年高考语文10月热点素材速递

               诺奖花落谁家——2025届高三鲜活素材

 

前言：

每年十月，全世界的科学家、作家、和平倡导者等都在期待着诺贝尔奖的揭晓。因为这不仅仅是一个奖项的公布，更是对过去一年里，全世界在各个领域内做出突出贡献的人们的认可，是他们的发现与成果，推动、造福了人类社会。

诺贝尔奖指引我们看见这些巨匠们最终发于华枝的硕果，也让我们看见这些人始于微末，却一以贯之的坚持。“你必须专注于你可以改变的事情。当你把所有注意力都放在自己身上，只关注自身发展时，已经是走向了更广阔的天地的开始。”诺贝尔生理学或医学奖获得者卡塔琳·考里科这样解释自己的科研人生。这与诺贝尔文学奖获得者彼得·汉德克的诗句“以本色前进，直到你变成正确”的内核完全契合。

人生的路到底要怎样走才算正确？大家给出的答案或许不同，但有一点毋庸置疑：不要目光游离地看向周围，要将目光投向自己只有一次的人生、专注而热爱的事业。其他的，就交由时间去去伪存真。

 

最新素材：

10月14日，2024年诺贝尔经济学奖揭晓，6个奖项尘埃落定。作为一个文化符号、文化现象，诺贝尔奖的影响力已经超出其所覆盖的领域本身，年复一年吸引着全世界的目光。

01

诺贝尔物理学奖：

授予两位机器学习研究先驱

关键词：人工智能、生命科学、科学家精神、学科边界

10月8日，2024年诺贝尔物理学奖出乎意料地颁给了机器学习研究领域。普林斯顿大学的约翰·J·霍普菲尔德和加拿大多伦多大学的杰弗里·E·辛顿因“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”获得该奖。

 

 

 

人物素材

2024年诺贝尔物理学奖得主辛顿：从学术困境到AI传奇

辛顿1947年出生于英国，他的父亲是一位昆虫学家，母亲是一位教师，曾外祖父是19世纪著名的数学家。生于学术世家的他，学过物理、数学、化学、建筑学、生物学、哲学、心理学，他曾一度厌烦这些没用的学术，做了木匠，而后又返回学术界，抱着导师都嫌弃的“过时的”神经网络研究，熬了五年才拿到博士学位。

当时，人工智能还是一个非常冷门的领域，而他研究的神经网络领域，更是无人问津，甚至被学界当成天方夜谭。在长期的探索中，就连辛顿的老师希金斯都转向符号主义阵营，离开了神经网络的道路。师门败落，辛顿却苦苦支撑。这一坚持，就是30年。2006年，辛顿正式提出了深度学习的概念，深度学习从这一年开始迎来了一波爆发式的发展。随后，他在神经网络的研究成果被应用于语音识别、图像识别，甚至是生成式人工智能

ChatGPT。到了今天，我们所使用的AI技术，几乎都离不开神经网络。

可以说，辛顿几乎是凭借一个人数十年的坚持，扭转了一个行业的发展方向，让深度学习从全球最冷门的研究领域之一，成为全球最大的研究热门，直接推动了人工智能的爆炸式发展。

 

解读：坚守初心，走属于自己的道路

在漫长的人生道路上，我们常常会面临各种抉择，而选择一条不被看好的道路，需要极大的勇气。辛顿在人工智能低谷期选择了人工神经网络，他的勇气源于对自己研究方向的坚定信念。社会的进步、科技的更新，需要一些先锋者瞭望和摸索，助推时代向前发展。吾辈青年在选择自己的人生道路时，也应保持独立思考和判断，不在浮躁中迷失，不为功名遮蔽眼睛，朝着认定的方向踏浪而行。

 

02

诺贝尔化学奖：

 

蛋白质设计和结构预测，为人类健康谋福祉

该奖一半授予美国生物化学家、华盛顿大学蛋白设计所主任戴维·贝克，他开发了一种算法，从头开始设计全新的蛋白质，堪比创造生物的“上帝之手”；另一半授予谷歌旗下“深层思维”公司的德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀，他们利用人工智能工具AlphaFold破解了蛋白质复杂结构的密码。2018年、2020年、2024年，诺贝尔化学奖三次颁给与蛋白质相关的研究，