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昨天諾獎物理頒給 AI ，大家人都傻了，深度學(xué)習(xí)也是物理？
盡管有網(wǎng)友也想著找補點，萬一今天的化學(xué)獎，頒給物理學(xué)家了呢？
結(jié)果今天化學(xué)獎出來，大家再次被驚掉下巴，沒完了是吧！
沒錯， 2024 年諾貝爾化學(xué)獎一半授予華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院生物化學(xué)教授、蛋白質(zhì)設(shè)計研究所所長大衛(wèi) · 貝克（ David Baker ），以表彰其在 “ 計算蛋白質(zhì)設(shè)計 ” 方面的成就；
另一半則共同授予谷歌 DeepMind 首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人德米斯 · 哈薩比斯（ Demis Hassabis ）和 DeepMind 項目總監(jiān)約翰 · 江珀（ John M.Jumper ），以表彰其在 “ 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測 ” 中的貢獻。
其實就是一半給了設(shè)計新的蛋白質(zhì)；另一半給了我們之前嘮過的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測，也就是上次谷歌 I/O 大會上亮相過的 AlphaFold 。
連著兩天把物理獎跟化學(xué)獎都發(fā)給 AI 相關(guān)，這諾獎?wù)透渖?AI 了似的，明天文學(xué)獎該不會發(fā)給 ChatGPT 吧。。。
不少網(wǎng)友也被這波操作鬧麻了，合著宇宙盡頭真是當(dāng)程序員啊？
不過該說不說，雖然大伙是又被驚到，但相比昨天的物理獎，這次化學(xué)獎倒也沒有太過超出圈內(nèi)的認知。
畢竟諾貝爾化學(xué)獎就經(jīng)常發(fā)給蛋白質(zhì)方面的交叉學(xué)科，光蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)研究就給發(fā)了十幾次，甚至跟蛋白質(zhì)研究相關(guān)的儀器也發(fā)，比如 2017 年給了冷凍電鏡。
而且頒獎之前，早在九月中旬，號稱諾獎風(fēng)向標的 2024 年引文桂冠獎（ Citation Laureates 2024 ）獲獎名單里，不少權(quán)威人士就預(yù)測了這次化學(xué)獎的三個方向，排第一的就是蛋白質(zhì)預(yù)測。
所以說，圈內(nèi)其實是支持認可他們的工作的，雖然人家的主要業(yè)務(wù)不是這個，但是他們的研究實打?qū)嵔o生物化學(xué)這個領(lǐng)域帶來了劇變。
比如這次的約翰 · 江珀就學(xué)過數(shù)學(xué)、物理學(xué)甚至凝聚態(tài)物理，博士的時候才開始做模擬蛋白質(zhì)折疊，用的還是機器學(xué)習(xí)；再往早了看， 20 世紀初的時候英國物理學(xué)家盧瑟福就因研究元素和放射拿了化學(xué)獎，可見對諾貝爾化學(xué)獎來說跨界確實是傳統(tǒng)藝能了。
不過我發(fā)現(xiàn)，今年這仨人里有意思的哥們，還得是谷歌旗下 DeepMind 的老大哈薩比斯。
雖然大家可能只知道他在谷歌搞 DeepMind ，但殊不知這人跟化學(xué)不能說一點交道沒有，也只能說邊兒都不沾了。
因為相比別人正經(jīng)科研出身，他的經(jīng)歷堪稱魔幻。
為啥呢，這哥們可能是因為有一半華裔血統(tǒng)（ 他媽是新加坡華人 ），從小就是個天才， 4 歲時下國際象棋就能下贏他爹跟他叔， 13 歲就當(dāng)上了國際象棋大師，你就說這天資跟八冠王柯潔比起來也不遑多讓是吧。
靠著在國際象棋比賽中贏得獎金， 8 歲時哈薩比斯用 200 英鎊給自己買了人生中第一臺計算機，開始研究編程。
不過不同于柯潔后來去讀了工商管理，哈薩比斯 1992 年考進了劍橋大學(xué)計算機系，大學(xué)期間就主導(dǎo)過大型游戲設(shè)計，畢業(yè)以后還組建了游戲公司Elixir Studios ，走上了肖奈的路線。
這公司高峰期員工達到 60 人，做出了像 “ 共和國：革命 ” 、 “ 邪惡天才 ” 這些獲獎無數(shù)的游戲。
后來他又去讀了神經(jīng)科學(xué)的博士，并致力于 AI 研究，創(chuàng)辦的 DeepMind 也被谷歌收購，并在 2016 年和 2017 年推出兩代 AlphaGo ，擊敗了李世石和柯潔，從那時開始， AI 將取代人類的聲音不絕于耳。
年輕的柯潔此時還并不知道，擊敗他的會是諾獎得主
再后來， DeepMind 又推出了一系列跟 AI 相關(guān)的產(chǎn)品，像語音生成系統(tǒng) WaveNet ， “ 神經(jīng)計算機 ” （ DNC ），智能醫(yī)療系統(tǒng) DeepMind Health ，以及這次拿了諾獎的 AlphaFold 。
也就是說，哈薩比斯的人生經(jīng)歷跟傳統(tǒng)科研路徑是差異相當(dāng)大的。話雖如此，但出成果了可不管你是啥路徑。
哥們在計算機領(lǐng)域的突破性研究，你別看表面上跟生物化學(xué)毫不相干，但實際給這一領(lǐng)域帶來的可不是錦上添花，而是絕對的顛覆。
我們在九年義務(wù)教育里都學(xué)過，蛋白質(zhì)是生命的物質(zhì)基礎(chǔ)，生命離不開蛋白質(zhì)。
而要搞清楚生物分子的底層原理，就必須知道蛋白質(zhì)具體長啥樣，并且知道怎么去利用，乃至創(chuàng)造這些蛋白質(zhì)。
這么說吧，在 AlphaFold 之前，大伙預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)主要三種辦法，一是用 X 光照蛋白質(zhì)晶體，二是核磁共振 ( NMR ) 光譜，第三種則是昂貴的冷凍電鏡拍照建模。
這些傳統(tǒng)辦法不僅慢，還費錢，每拍一次片子就花好幾萬美金，抵一輛小米 su7 。
只有那些經(jīng)驗豐富的老師傅、蛋白質(zhì)仙人，才能更快猜到蛋白質(zhì)的準確形狀，少拍點片子。
所以人們就琢磨，這種需要經(jīng)驗總結(jié)的工作能不能靠 AI 解決呢？谷歌 DeepMind 創(chuàng)始人哈撒比斯和總監(jiān)約翰 · 江珀就來干這事了。
他們不打算拍片子，而是選擇了 AI ：蛋白質(zhì)既然由氨基酸構(gòu)成，那只要利用各處公開的已知蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，把這些蛋白質(zhì)中每一對氨基酸的距離，鏈接角度，匯總起來做成一張圖，再用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)消化完他們， AI 就能自己做出預(yù)測了。
2018 年第一代 AlphaFold 一經(jīng)發(fā)布，就技驚四座，力壓一眾實驗室老師傅，獲得第 13 屆蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測大賽 ( CASP ) 冠軍。
到了 2020 年發(fā)布的 AlphaFold2.0 ，又用上了后來在 ChatGPT 上大火的 Transformer 模型，解決了蛋白質(zhì)分子長距離預(yù)測的問題。
簡單來說相當(dāng)于從一個只會寫短文的寫手，進化成了能寫長篇小說的作家。
因為 Transformer 模型的注意力機制，完美解決了長距離氨基酸的問題，至于進步有多大，這么說吧：
2018 年蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測大賽里 1.0 版本準確度得分不到 60 分，但是 2020 年大賽里 2.0 版本拿到了驚人的 92.4 分，它能生成的范圍已經(jīng)涵蓋了人類已知蛋白質(zhì)的 98% ，更重要的是它完全開源。
可以說， 2.0 版本已經(jīng)基本解決了單鏈蛋白質(zhì)的預(yù)測問題，到 2021 年，基于 2.0 改版的 AlphaFold-Multimer 發(fā)布，也支持上了多鏈，準確度上也取得了突破，蛋白質(zhì)之間作用的預(yù)測準確率超過 70% ，能夠預(yù)測超過 2 億種、包含了幾乎所有已知的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。
到了今年新出的 3.0 版本 AlphaFold 3 ，他們更新了一個更牛逼的全方位模型，不僅能預(yù)測蛋白質(zhì) DNA RNA 等各種小分子，還能揭示他們之間的互相作用。
這也是為啥諾獎會頒給他們的原因：
自他們?nèi)〉猛黄埔詠恚瑏碜?190 個國家的 200 多萬人都用上了 AlphaFold2 ，在他們的幫助下，科學(xué)家們不僅能夠更加深入了解抗生素的耐藥性，還設(shè)計出了可以消化塑料的酶類蛋白質(zhì)。
至于本次化學(xué)諾獎另一位得主大衛(wèi) · 貝克，他的主要貢獻是在蛋白質(zhì)計算和設(shè)計上，開發(fā)了 Rosetta 和 RoseTTAFold 這些軟件，靠這些計算機工具就能夠模擬出創(chuàng)造生物的 “ 上帝之手 ” ，設(shè)計制造出全新的蛋白質(zhì)分子。
他的團隊不僅設(shè)計出了第一個自然界中根本不存在的蛋白質(zhì) Top7 ，甚至還做出了具備特殊功能的蛋白質(zhì)。
比如能夠自修復(fù)、自組裝成納米材料的蛋白質(zhì)；還有能夠?qū)⒍趸嫁D(zhuǎn)化為燃料的酶；還有一些在治療癌癥、傳染病等疾病方面具有巨大潛力的蛋白質(zhì)抗體等等。
而它們在生物化學(xué)、醫(yī)學(xué)、材料科學(xué)中的應(yīng)用都很牛逼。。。所以這次，算是諾貝爾化學(xué)獎頒給生物化學(xué)研究的典型案例了。
仨大佬的這些貢獻，按頒獎詞里的話來說，就是 “ 沒有蛋白質(zhì)，生命就無法存在。我們現(xiàn)在可以預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)并設(shè)計自己的蛋白質(zhì)，這給人類帶來了大的利益。 ”
所以這也是為啥大家對化學(xué)獎的爭議，遠沒有昨天物理獎那么大的原因。
畢竟明眼人都看出來，就憑這方面的突破，唯一不確定的無非只是拿化學(xué)獎還是生理學(xué)獎而已。
總而言之， AI 的突飛猛進一定會在各個行業(yè)實現(xiàn)革新和改進，在委員會看來可能人工智能只算是拐杖，研究的目的和方向才是他們真正關(guān)注的東西。
但無論如何，這次諾貝爾獎也算是官宣了，不管辛頓對 “ 人工智能可能毀滅世界 ” 的擔(dān)憂會不會成真，未來科技樹一定會在 AI 應(yīng)用這方面猛點。
至于 AI 的未來會把人類帶向哪里，那也只有以后才能知道了。但就現(xiàn)在來說，本次諾獎的大贏家那還得是谷歌，昨天前員工拿物理獎，今天現(xiàn)員工又拿化學(xué)獎，香檳連開兩天了都。
而另一方面，這次諾獎也算是再次告訴我們：21 世紀是____ ( )
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