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今天的诺贝尔化学奖授予了两组磋议者，其中大卫·贝克（David Baker）推动了卵白质预计打算假想的发展，而戴姑娘·哈萨比斯（Demis Hassabis）与约翰·朱默帕（John M. Jumper）则开发了AI卵白质分析器具Alphafold。

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也便是说，诺奖组委会尽然邻接两天把奖发给AI磋议了！难说念这一切王人是AI的磋议吗……

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你咋不叫诺贝尔AI奖呢 | Anjney Midha

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哈萨比斯最新的X动态，是恭喜雷同搞AI的前共事得到物理奖，扬弃转头我方得了化学奖丨X/@demishassabis

她出演诸多的影视角色，形象也都柔美可人，谁能想到，她居然能当着全国观众的面失态大喊：“就是你们把我抓了，我也要讲。”

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但《不良执念清除师》则将鬼怪显化，故事的情感有了实质性的载体，主角三人团以破案，更可以说是捉鬼的变种，来构成一个剧情单元。

不外，这个选择其实并莫得那么不测。Alphafold本人便是热点候选，而与它一同被赏赐的卵白质假想器具也在生逝世学界限起了相配进犯的作用。这些器具极地面普及了科研扬弃，将来说不定还能窜改咱们的生存（点这里看科学解读）

制造了这些好用器具的获奖者，他们王人是什么来头呢？

哈萨比斯：有点横蛮的棋牌内行

哈萨比斯最为东说念主所知的成就，绕不开一个舛误词“围棋”。

几年前，AlphaGo击败围棋天下冠军李世乭、柯洁的新闻还谨记吧？开发AlphaGo的公司DeepMind，便是哈萨比斯一手创立的（现时被谷歌收购了）。

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AlphaGo的老子哈萨比斯，和AlphaGo的敌手柯洁丨the Seattle Times

但骨子上，AlphaGo之父哈萨比斯的围棋水平并不太高。他19岁才运转学围棋，现时的水平是业余1段，只可算是“入了门”良友。

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固然开发出了下围棋顶呱呱的东说念主工智能，但制造者我方的围棋水平有点普通丨bbc

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不外，哈萨比斯的海外象棋水平很高：他4岁运转学海外象棋，13岁时成为这个年纪组的天下第二。现时哈萨比斯活着界海外象棋讨好会的排名是全球第17009——毕竟内行如今也不靠海外象棋吃饭，排名低点是平常的，对吧？

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1988年，12岁的哈萨比斯丨Marc Aspland

多说一句，哈萨比斯还活着界扑克大赛上拿过几个排名。这个比赛里包含了扑克的许多种玩法，不知说念有莫得斗田主和炸金花啊？

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参加2014年天下扑克大赛的哈萨比斯，排名第11丨pokernews.com

玩游戏不如作念游戏

《生存大爆炸》给了各人一个刻板印象：从事高技术行业的高智力男性，王人很可爱玩游戏。哈萨比斯不仅玩，还作念游戏。

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一个充满标识真谛的摆拍，他把握是海外象棋，眼前口角常古早的雅达利游戏机丨ellines.com

哈萨比斯在老牌游戏开发商牛蛙（Bullfrog）干过一阵子。1993年，他在射击游戏《辛迪加（Syndicate）》系列中当游戏测试员，也作念一些关卡假想，算是插足游戏行业的开山之作。

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《辛迪加》的游戏截图丨mobygames/Melliuc

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《主题公园（Theme Park） 》系列，许多东说念主应该王人玩过吧？玩家不错在一派旷地上开导起好玩又收获的游乐场。这系列游戏的开山之作竖立于1994年，还是推出坐窝爆火，销量百万、获奖大宗——游戏名目慎重东说念主之一便是年仅17岁的哈萨比斯。

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1994年版的《主题公园》，有游戏考古癖的不错玩一下丨mobygames/B.L. Stryker

这两款游戏属实有点久远了，各人没玩过王人平常。但若是你小时候玩过《共和国：立异（Republic: The Revolution）》和《阴毒天才（Evil Genius）》，那真实得感谢一下哈萨比斯——他创立的公司开发了这两款游戏，也我方作念了游戏的践诺假想师。

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《阴毒天才》的截图，似乎亦然模拟谋略类的游戏，哈萨比斯真实很可爱这个类型啊丨mobygames/Der.Archivar

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照旧说回哈萨比斯现时的使命吧。咱们知说念他开发的AlphaGo下围棋赢了东说念主类（没啥径直经济效益），AlphaFold能分析卵白质结构（磋议太基础了），是以谷歌收购DeepMind到底赚到啥了？

谷歌抹泪：它真实好替我省钱。

2014年，谷歌收购了哈萨比斯创立的DeepMind，据说收购价高达数亿好意思元，但DeepMind能够已经替谷歌把这笔钱赚追念了。

谷歌的电费大头，并不是办公室的照明和烧水，而是用在给数据中心降温上。你手机运行个游戏还会发烧呢，谷歌处理gmail、google search等的大型数据中心，发烧更横蛮，必须降温才能不绝用。况且跟着数据量爆炸式增长，降温电费只会越来越高。

在被谷歌收购2年后，DeepMind就开发出了一个东说念主工智能框架，经过挺复杂（且你们也不感风趣）（我也并不太懂）的历程，生效让数据中心的降温电费少了40%——据说能让谷歌在将来好几年里，省下几亿好意思元。

赚了，真实赚大发了。

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来自谷歌母公司首席财务官的含笑丨Eli Lilly

贝克：从玄学到生物学

大卫·贝克出身于1962年，现时是华盛顿大学卵白假想所的主任。

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大卫·贝克｜Ian C. Haydon/IPD

他东说念主生的大部分时期王人在这所大学渡过，小时候，他的父母王人是这里的考验——父亲磋议弦表面和夸克，母亲磋议天体物理和大气科学。但贝克那时对科学并不感风趣，到哈佛大学念本科时，他选择了玄学和社会科学，思知说念东说念主类大脑是怎么作念决定的。

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直到大学临了一年，他上了发育生物学课程，读到了《细胞分子生物学》这本书，才运转对生物学感风趣。博士时期，他加入了加州大学伯克利分校的细胞生物学家兰迪·谢克曼（Randy Schekman）的实验室（兰迪·谢克曼在2013年取得了诺贝尔生理学或医学奖），磋议细胞是怎么组织的。再之后，他的风趣逐步振荡到了结构生物学上。

90年代末期，贝克实验室运转开发预计打算机软件Rosetta，这个软件生效估量了氨基酸序列怎么折叠成最终的卵白质构型。贝克随后坚贞到，它不错反过来用——从卵白质结构反向推出氨基酸序列，从而让重新假想卵白质成为可能。恰是这个思法引颈他取得了诺贝尔化学奖。

每个东说念主王人能参与磋议

贝克是徒步好奇者，他在一次徒步旅行中思到：不错让公众参与卵白质折叠的磋议。

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大卫·贝克维基页面上的像片，看来真实很爱徒步｜Jeffreyjgray

2005年，贝克实验室运转运行志愿散布式预计打算名目Rosetta@Home。任何东说念主唯独在我方的电脑上完成树立后，电脑就会自动期骗优游预计打算力参与卵白质结构估量的磋议。2008年，他又与两位预计打算机考验协作，开发了卵白质折叠游戏Foldit，但愿以此眩惑公众，匡助卵白质结构磋议股东。

在游戏中，用户使用器具，尽可能竣工地折叠卵白质的结构。磋议东说念主员会对游戏中的最高分决策进行分析，细目这些决策是否不错应用于试验天下，为疾病、药物开发等磋议提供灵感。这并非痴东说念主说梦，比如在2011年，Foldit玩家就匡助破译了Mason-Pfizer猴病毒的逆转录病毒卵白酶的晶体结构。

2019年，贝克在一次TED演讲中刻画了他对东说念主造卵白质的五个期待：用于流感、艾滋病和癌症的通用疫苗；诊治慢性祸患的先进药物；能够将已使用的药物运载到特定细胞的卵白质纳米容器（这无意能排斥反作用）；诊治神经退行性疾病；能用于太阳能拿获的自拼装卵白质。固然不知说念这些指标何时不错罢了，但科学嘛，总能带给东说念主们冲破不行能的但愿。

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贝克实验室假想的一种基于卵白质的纳米容器（3D打印模子），其灵感来自病毒的几何外壳｜Ian C. Haydon/IPD

朱默帕：学物理和数学的化学奖得主

在照旧青少年的时候，约翰·朱默帕（John Jumper）就自学了预计打算机编程，他在物理上也很有资质，是以他本科读了物理和数学。

朱默帕说，“我一直很可爱发现寰宇真相，以为我会成为一个'发现寰宇定律’的物理学家”。与此同期，他那对王人是工程师的父母，在牵记这孩子以后长久找不到使命。

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本科时的Jumper

在本科阶段，他就和费米加快器实验室的东说念主通盘协作，磋议被称为夸克的亚原子粒子的奇怪性质。有一天Jumper和磋议东说念主员通盘吃午餐聊天，朱默帕问，“咱们正在进行的这个实验，什么时候才能启动呢?”其中一个考验说他可能会先退休，另一个更老的考验说他可能活不到那一天了。于是，朱默帕决定要去搞点速率更快、能在更短时期内完成的科学磋议。

本科毕业后，他去了剑桥大学读凝华态物理的博士——但因为不可爱磋议课题，他没读完就走了。然后朱默帕去了一家私东说念主磋议机构D.E.Shaw 磋议公司，从事卵白质的预计打算机模拟使命。

“我已往加入的时候王人不知说念卵白质是啥。”朱默帕回忆说。但磋议公司里提供了很好的硬件环境，他不错用超等预计打算机来模拟分子，“我在一个周二作念的模拟比我系数（剑桥）读博时代作念的还要多。”

然后朱默帕决定再读一次博士，此次他去了芝加哥大学读博，他仍然对卵白质结构感风趣，况且运转转向机器学习和神经收集。他博士论文的标题是《基于严格机器学习的粗粒度卵白质折叠与能源学新措施》，在第一页，他援用了英国统计学家乔治· 鲍克斯(George Box)的名言，“通盘模子王人是错的，但有些模子是灵验的。”

这句话也相配符合用来刻画AI。

2017年Jumper拿到博士学位，博士毕业7年后就拿了诺贝尔化学奖。从诺贝尔化学奖平凡不发给传统化学家的角度来说，也相配合理。

要不是加入Deepmind，可能就不搞科研了

从芝加哥大学博士毕业的2017年，朱默帕加入了谷歌DeepMind团队。

那时他已经听说了Deepmind有预计打算惩处卵白质结构估量的问题，不外那时这个名目还在逃避阶段。在去Deepmind口试时，他唯唯一提卵白质折叠，Deepmind团队就振荡话题。

不外， 朱默帕对此很感风趣，也决意加入。“若是不是为了 DeepMind，我可能会离开科学界。”

勇于转向的Alphafold元勋

2018年，DeepMind团队拿出了第一代AlphaFold，参加了第十三届全球卵白质结构估量比赛（CASP），这个比赛特地于卵白结构估量界的奥林匹克，比的是估量的结构与实验室里骨子细看法卵白质骨子结构有多接近。

那时他们还筹商过要不要匿名参加，因为若是是一个学术界的团队参加况且惨败了，也没什么，可是若是是谷歌这么市值数十亿好意思元的科技公司参与还失败了，那就搞不好是个大新闻，况且股价也要波动了。不外，他们临了照旧决定以谷歌 DeepMind 的形态实名参赛。

第一代AlphaFold确认得很好，但还莫得达到充足高的准确率。那时，恰是朱默帕决定毁掉正本的阶梯，重头运转。共事回忆说，早期版块的“ AlphaFold2”确认比它的前辈差得多，但朱默帕坚握了下来，“他不微细经受新的标的。”

只是2年后的2020年，朱默帕就带着第二代AlphaFold参加了第十四届全球卵白质结构估量比赛（CASP14），估量了几十种卵白质的结构，罪恶范围仅为1.6埃——这意味着估量精度已经达到了单个原子的级别，在磋议中已经很实用了。

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趁便一提，2020年恰巧新冠大流行，是以CASP14这场比赛是在线上举办，通过zoom资料召开的。在Alphafold2的比赛扬弃出来后，许多结构科学家们呆在我方家里，盯着屏幕，坚贞到卵白质科学的天下被长久窜改了。

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ZOOM会议中的AlphaFold团队 | DeepMind

“东说念主类在估量卵白质结构方面是垃圾”

朱默帕以为，在有些方面，AI比东说念主类有彰着上风。他说过，“咱们东说念主类在估量卵白质结构方面是垃圾。”

AlphaFold并不会十足取代实验措施。科学家们还需要用实验来考据AI的料到，尤其是那些AI我方王人拿不太准的区域。但它能够将需要考据的范围大幅削弱，由此省下特地可不雅的磋议用度与时期。

朱默帕说，“我最倨傲的是，AlphaFold2让通盘通盘结构生物学的速率普及了5% 或10% ，生物学家现时不错节俭一到两年时期。”他们不错更快地去考试和细目某种卵白质的结构。

已经有科学家用Alphafold2来画图更好的东说念主类腹黑图表，开导抗生素耐药模子，纰漏澳大利亚5万年前骤一火的鸟类的蛋。

AlphaFold此前两代王人是开源的，但出于生意的斟酌，Jumper 团队2024年5月发布的 AlphaFold 3是不开源的。

AlphaFold 3是现时最庞杂的结构估量器具之一，它不错估量相互结合的卵白质、DNA 和、RNA 以过甚他小分子的结构。不外，因为AlphaFold 3引入了“diffusion模子”，也便是那些笔墨生图、笔墨生视频的底层本事，是以也无可幸免地会引入这个模子的“幻觉”问题。

至于AlphaFold 3，以及将来的第n代AlphaFold会不会瞎掰八说念……就交给诺奖得主们去忌惮吧。

参考文件

[1]https://www.163.com/sports/article/BHLG664200051CAQ.html

[2]https://achievement.org/achiever/demis-hassabis-ph-d/#interview

[3]https://achievement.org/achiever/demis-hassabis-ph-d/

[4]https://www.nural.cc/deepmind-ai-framework/

[5]https://deepmind.google/discover/blog/deepmind-ai-reduces-google-data-centre-cooling-bill-by-40/

[6]https://www.businessinsider.com/the-incredible-life-of-deepmind-cofounder-demis-hassabis-2017-5

[7]Jumper, J. M. (2017). New Methods Using Rigorous Machine Learning for Coarse-Grained Protein Folding and Dynamics. Knowledge UChicago. Retrieved from [8]https://knowledge.uchicago.edu/record/229?v=pdf

[9]How AI Revolutionized Protein Science, but Didn’t End It | Quanta Magazine. (2024, June 28). Retrieved from [10]https://www.quantamagazine.org/how-ai-revolutionized-protein-science-but-didnt-end-it-20240626

[11]Booth, H. (2024). See Everyone on the 2024 TIME100 AI List. Time. Retrieved from https://time.com/7012710/john-jumper-2

[12]Nature’s 10. (2021, December 15). Retrieved from https://www.nature.com/immersive/d41586-021-03621-0/index.html#section-7cgEBpkV9L

[13]Sosnick, T. R. (2023). AlphaFold developers Demis Hassabis and John Jumper share the 2023 Albert Lasker Basic Medical Research Award. J. Clin. Invest., 133(19). doi: 10.1172/JCI174915

[14]Browne, G. (2021). DeepMind’s AI has finally shown how useful it can be. WIRED. Retrieved from https://www.wired.com/story/deepmind-protein-folding-database

[15]Heaven2023款皇冠国产上市, W. D. (2021). DeepMind’s protein-folding AI has solved a 50-year-old grand challenge of biology. MIT Technology Review. Retrieved from https://www.technologyreview.com/2020/11/30/1012712/deepmind-protein-folding-ai-solved-biology-science-drugs-disease

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