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2024年诺贝尔化学奖出人意料地颁给了人工智能领域的研究者。谷歌DeepMind的CEO Demis Hassabis和项目美国负责人John Jumper因AlphaFold2项目分享了这一殊荣。AlphaFold2是一种能够预测蛋白质结构的人工智能模型。他们与华盛顿大学的科学家David Baker一同获奖，Baker长期利用氨基酸和计算能力开发新型蛋白质。
就在Hassabis和Jumper以为与今年的诺贝尔化学奖失之交臂时,他们在获奖几分钟前接到了通知。"电话来得很晚,我们以为没希望了,"Hassabis在周三的谷歌新闻发布会上说道。Jumper则补充说:"我试图好好睡一觉,但昨晚根本没睡着。"
AlphaFold项目自2020年首次发布以来,已经预测了2亿种研究人员识别出的蛋白质结构。Hassabis和Jumper获奖的AlphaFold2已经在全球190个国家被超过200万人使用。在新闻发布会上,他们透露正在研发的新版本AlphaFold3将免费向科学界开放。
过去,研究人员需要数月甚至数年才能破译一个复杂蛋白质的结构。而AlphaFold能够"在几秒或几分钟内相当准确地预测蛋白质的结构,"Hassabis在接受美联社采访时表示,并补充说这为研究人员节省了"可能需要数年才能完成的繁琐实验工作"。
诺贝尔委员会称AlphaFold2是"令人震撼的突破"。在新闻发布会上,Hassabis和Jumper坦言,他们的研究只是人工智能辅助技术的开端,这种技术可以将医疗治疗的开发周期从数年缩短至几个月,同时帮助研究人员理解Hassabis所说的"生物学中的基本机制"。
"我认为人工智能有潜力成为加速科学研究和知识发展的终极工具,"Hassabis表示。Jumper也认为科学的进展正在加速:"这清楚地表明了人工智能将加快科学研究的速度。"
这两个研究小组相互借鉴了对方的成果。Baker表示,Hassabis和Jumper的人工智能研究大大推动了他的团队。"Demis和John在蛋白质结构预测上的突破,真正让我们看到了人工智能的巨大潜力,"Baker说道。"这也促使我们开始将人工智能方法应用于蛋白质设计。"
值得注意的是,今年的诺贝尔物理学奖也颁发给了人工智能领域的先驱性工作,揭示了"我们使用计算机的全新方式"。多伦多大学的Geoffrey Hinton和普林斯顿大学的John Hopfield因其利用物理学原理训练神经网络共同获得了这一殊荣,这项技术使得当今大部分人工智能的能力得以实现。
被誉为"人工智能教父"的Hinton曾在谷歌工作,但他于2023年离开,理由是担心人工智能带来的潜在风险。在周二的讲话中,他既提到了积极的影响,如医疗领域的进展,也提及了人工智能快速发展中存在的负面影响和许多未知因素。"我们从未有过与比我们更聪明的事物共存的经验,"他在接受《纽约时报》采访时说道。
这是今年第二次诺贝尔奖颁发给与谷歌人工智能研究相关的人员,充分体现了人工智能在未来社会发展中日益重要的地位。
原文链接：https://www.youtube.com/watch?v=NrRIcjcgzNk
素材来源官方媒体/网络新闻
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