21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者孔海麗 北京報道
如果說諾貝爾物理學(xué)獎頒給AI學(xué)者是“打開了次元壁”，那么諾貝爾化學(xué)獎花落“AI+蛋白質(zhì)”顯然讓大家達(dá)成了一致。
北京時間10月9日晚，瑞典皇家科學(xué)院宣布，2024年諾貝爾化學(xué)獎將一分為二，一半授予戴維·貝克（David Baker），以表彰他“利用計算機(jī)進(jìn)行蛋白質(zhì)設(shè)計”的成就；另一半共同授予谷歌DeepMind公司的首席執(zhí)行官德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和高級研究科學(xué)家約翰·M·詹珀（John M. Jumper），以表彰他們“在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面的貢獻(xiàn)”。
其中，谷歌DeepMind團(tuán)隊獲獎，正是基于大名鼎鼎的AlphaFold。
AlphaFold是一項利用AI技術(shù)預(yù)測蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的革命性工具，將蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的準(zhǔn)確率拉升到了史詩級高度，并且完全開源，為整個生物醫(yī)學(xué)界貢獻(xiàn)了堪稱神奇的力量，相繼幫助科學(xué)家們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)。
雖然有網(wǎng)友調(diào)侃今年諾貝爾獎有“蹭AI熱度”之嫌，但客觀來說，物理獎和化學(xué)獎均與AI直接有關(guān)，恰恰證明了這項可望可及的巨大變革“正在徹底改變科學(xué)、工程和日常生活”。
科學(xué)技術(shù)的基礎(chǔ)研究與實際應(yīng)用，從未像今天這樣在人工智能領(lǐng)域得以清晰且協(xié)同的呈現(xiàn)。
AI解開“蛋白質(zhì)之謎”
蛋白質(zhì)是支撐人體基本生命活動的物質(zhì)，它由20種氨基酸呈念珠狀連接形成三維形狀，而蛋白質(zhì)的功能是由其形狀決定的，因此，研究蛋白質(zhì)形狀長期以來都是醫(yī)學(xué)和生物醫(yī)學(xué)的顯學(xué)。
但這項工作在AlphaFold出現(xiàn)之前，實在是“又難又貴”，且準(zhǔn)確率低。
華南某知名大學(xué)一位博士研究生告訴21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者，他從事的就是蛋白質(zhì)折疊方面的研究，幾乎每天都是在實驗室里度過，經(jīng)常要跟電子顯微鏡和X射線晶體分析儀打交道。
2020年12月，詹珀在一場在線視頻會議上向全球計算機(jī)科學(xué)家宣布了一項重大發(fā)現(xiàn)：從2018年初代版本升級而來的 AlphaFold2，能夠直接從蛋白質(zhì)的氨基酸序列中預(yù)測蛋白質(zhì)的3D結(jié)構(gòu)，達(dá)到原子級精度，且準(zhǔn)確率超過90%，是緊隨其后的對手的5倍。
這一發(fā)現(xiàn)震驚了整個生物界、生物醫(yī)學(xué)界。困擾人類50年歷史的蛋白質(zhì)折疊問題取得突破性進(jìn)展，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行藥物設(shè)計成為可能。前述博士生說，他至今仍然記得業(yè)界當(dāng)時聽到這個消息時的驚訝程度。
過往頒發(fā)的諾貝爾化學(xué)獎也有多次與蛋白質(zhì)研究相關(guān)，科學(xué)界和AI行業(yè)均對AlphaFold獲得諾獎表達(dá)了高度一致的“心服口服”。
多位AI頭部企業(yè)相關(guān)負(fù)責(zé)人均告訴21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者，AlphaFold能夠拿下諾貝爾化學(xué)獎是實至名歸。
智源人工智能研究院原副院長劉江向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者表示，團(tuán)隊內(nèi)部很早就在提“AI for Science”，AlphaFold獲得諾獎只是一個開始，以后應(yīng)該還會有更多借助人工智能/大模型解決重大科學(xué)問題的實踐，“甚至人工智能本身也可能成為獲獎?wù)摺薄?span style="display:none">dG0速刷資訊——每天刷點最新資訊，了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM
2024年5月，AlphaFold 3的研究成果發(fā)表于Nature雜志。它成功預(yù)測了所有生命分子的結(jié)構(gòu)和相互作用，涵蓋蛋白質(zhì)、DNA、RNA、配體等“整個蛋白質(zhì)宇宙”。
AlphaFold-3在預(yù)測蛋白質(zhì)-配體相互作用方面至少提高50%的準(zhǔn)確率，對于一些關(guān)鍵的相互作用類別，預(yù)測準(zhǔn)確率甚至提高了1倍以上。如果把AlphaFold 2與AlphaFold 3的進(jìn)階簡單對比，相當(dāng)于，前者是百萬級訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，后者的數(shù)據(jù)集則逼近億級。
AlphaFold模型是AI技術(shù)應(yīng)用于生物信息科學(xué)領(lǐng)域的重要里程碑。它將極大地加速藥物設(shè)計和基因組學(xué)研究進(jìn)程，開啟人工智能細(xì)胞生物學(xué)的嶄新時代，帶領(lǐng)人類進(jìn)入到超越蛋白質(zhì)的廣泛生物分子。
值得一提的是，AlphaFold 3完全開源，Google DeepMind推出了免費平臺AlphaFold Server，供全世界的科學(xué)家利用它進(jìn)行非商業(yè)性研究。前述博士生和導(dǎo)師也會訪問該平臺。但他表示，AlphaFold系列模型雖然強(qiáng)大，但無法取代生物實驗本身，它的預(yù)測還離不開實驗室的驗證。
“深度學(xué)習(xí)”的魅力
戴維·貝克目前是華盛頓大學(xué)蛋白設(shè)計研究所所長， 他的研究主要集中在蛋白質(zhì)設(shè)計領(lǐng)域。戴維·貝克和他的團(tuán)隊成功地構(gòu)建了全新的蛋白質(zhì)種類，這些蛋白質(zhì)可以用于藥物、疫苗、納米材料和傳感器。
戴維·貝克的成就，被稱為“上帝之手”，直接從頭設(shè)計了新型蛋白質(zhì)，并且將科研成果成功轉(zhuǎn)化為商業(yè)應(yīng)用，極大地推動了蛋白質(zhì)設(shè)計領(lǐng)域的進(jìn)程。
相比之下，德米斯·哈薩比斯在AI界要比在生物與化學(xué)界知名得多。他是谷歌DeepMind公司的聯(lián)合創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官。約翰·M·詹珀是該公司的高級研究科學(xué)家，AlphaFold的第一作者。2021年，他被Nature列為年度榜單中的十大“重要人物”之一。
DeepMind早年享譽(yù)全球，離不開那場世界關(guān)注的圍棋大賽。
2016年3月，DeepMind的人工智能機(jī)器人AlphaGo，以總比分4：1大勝當(dāng)時排名世界第一的韓國圍棋高手李世石，一戰(zhàn)成名；2017年5月，AlphaGo又戰(zhàn)勝了彼時世界排名第一的柯潔，正式開啟了“AI戰(zhàn)勝人類”的魔法盒。
AlphaGo取勝的秘訣，正是“深度學(xué)習(xí)”，而AlphaFold的建樹，也是基于深度學(xué)習(xí)。
據(jù)了解，AlphaFold并未使用已經(jīng)明確結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)3D模型作為模板，而是通過將機(jī)器學(xué)習(xí)作為蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的核心組成部分，讓AlphaFold從數(shù)據(jù)中自行發(fā)現(xiàn)模式規(guī)律。
而哈薩比斯本人與深度學(xué)習(xí)的結(jié)緣，顯得極其特立獨行。
他13歲時就成為了 “國際象棋大師”，是該年齡組的世界第二；后來考進(jìn)劍橋大學(xué)計算機(jī)系，畢業(yè)后創(chuàng)立了游戲公司，并開發(fā)出了知名度極高的《主題公園》《共和國：革命》等。
在“人生游戲”幾近通關(guān)的當(dāng)口，哈薩比斯又轉(zhuǎn)身去攻讀了神經(jīng)科學(xué)博士，希望真正了解人類大腦的奧秘。其間，他開創(chuàng)性地發(fā)現(xiàn)了大腦中海馬體與情景記憶間的關(guān)系，研究成果在2007年被頂級學(xué)術(shù)期刊《科學(xué)》評為“年度突破”。
2010年，哈薩比斯開始將重心放到了人工智能領(lǐng)域，在倫敦聯(lián)合發(fā)起創(chuàng)立了DeepMind，以“解決智能”為公司的終極目標(biāo)。
2014年1月，DeepMind被谷歌以4億美元納入麾下，但依然保持了相對獨立運營。依托谷歌的資源和資金優(yōu)勢，哈薩比斯的研究團(tuán)隊開發(fā)出了震驚世界的AlphaGo、AlphaFold等系列工具。
哈薩比斯團(tuán)隊的故事還在繼續(xù)。
2023年4月，在OpenAI勢如破竹的攻勢下，谷歌宣布將Google Brain和DeepMind進(jìn)行合并，成立名為Google DeepMind的新部門。
谷歌旗下所有研究AI模型的團(tuán)隊，都整合歸入到哈薩比斯領(lǐng)導(dǎo)的DeepMind公司。“這有助于加快我們Gemini模型的開發(fā)，統(tǒng)一我們的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施和開發(fā)團(tuán)隊”，谷歌CEO桑達(dá)爾·皮查伊說。就在當(dāng)月，谷歌宣布，將投入超過1000億美元用于AI開發(fā)。
哈薩比斯的AI之路依然長遠(yuǎn)。在與OpenAI的較量中，外界觀點多認(rèn)為谷歌目前暫時處于下風(fēng)。由DeepMind開發(fā)的谷歌Gemini系列模型，雖在一些維度的測評中超過了OpenAI的GPT系列，但后者咄咄逼人的引領(lǐng)態(tài)勢，需要谷歌耗費巨大的精力緊緊追趕。
不只是OpenAI與Google DeepMind，不只是在硅谷，也不只是在美國，整個世界范圍內(nèi)的基于深度學(xué)習(xí)的AI競爭，才剛剛開始。
“創(chuàng)新”才是王道
本屆諾貝爾獎在“破次元壁”方面當(dāng)屬領(lǐng)先，學(xué)科分界成為了網(wǎng)友熱議的話題。
獲得諾貝爾物理學(xué)獎的辛頓，被稱為“AI教父”，曾在谷歌就職多年，與物理學(xué)還是有一些距離；霍普菲爾德則是在生物物理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域有所交叉。
而獲得諾貝爾化學(xué)獎的哈薩比斯，他本人的經(jīng)歷也與傳統(tǒng)化學(xué)領(lǐng)域相距甚遠(yuǎn)。
但在學(xué)科高度跨界的今天，科學(xué)的定義開始有了新的趨勢。
辛頓在回答認(rèn)為自己“是計算機(jī)科學(xué)家，還是試圖了解生物學(xué)的物理學(xué)家”這個問題時，稱“我會說我是一個不太清楚自己從事什么領(lǐng)域，但致力于解決大腦工作原理問題的人。”
同樣，戴維·貝克最早的專業(yè)是哲學(xué)，甚至與理科也不搭邊，但在生物化學(xué)研究這條路上，他確實創(chuàng)造了足夠重磅的成就。
小米大模型負(fù)責(zé)人欒劍告訴21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者，霍普菲爾德和辛頓的早期工作推動了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在AI領(lǐng)域的應(yīng)用，在此基礎(chǔ)上發(fā)展出的深度學(xué)習(xí)最終替代了各種傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型，成為行業(yè)主流。這其實是AI發(fā)展史上一個重要的里程碑。近年來，生成對抗網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、大語言模型等一系列重大創(chuàng)新均基于此。“他們的貢獻(xiàn)是有目共睹的。”
科學(xué)的大趨勢在于，學(xué)科之間正在高度交融，創(chuàng)新與突破才是目標(biāo)與本質(zhì)。
智源人工智能研究院原副院長劉江強(qiáng)調(diào)，作為最高榮譽(yù)，諾獎給了科學(xué)界一個很好的啟示：要有突破性創(chuàng)新，先盯住大問題，需要什么方法工具就用什么，不用太考慮學(xué)科分界，做出成就是第一步。
借用物理學(xué)、生物學(xué)、化學(xué)、AI等等工具，人類為了解開生命奧秘正在行萬里路。
無論是從物理學(xué)理論出發(fā)，奠定了AI的基礎(chǔ)；還是應(yīng)用AI工具，革命性地解決了生物學(xué)難題，這些成就，最終都推動了人類科技的進(jìn)步。
“不走尋常路”的哈薩比斯，接受的家庭教育是“不要循規(guī)蹈矩”，他的妹妹是一名作曲家和鋼琴演奏家，弟弟是創(chuàng)造性寫作作家，他自己則在游戲、神經(jīng)科學(xué)、AI等領(lǐng)域成了“創(chuàng)新玩家”。
或許，諾貝爾獎的新變化，不只在硬科技層面，更深遠(yuǎn)的啟迪已經(jīng)泛起了漣漪。
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