AlphaFold加冕诺奖,DeepMind CEO获奖感言:最优秀的科学家与AI配合,将完成令人难以置信的工作

news2024/12/23 10:19:56

继「AI 教父」摘冠 2024 年诺贝尔物理学奖后,AI 再下一城,获得了今年的诺贝尔化学奖。

北京时间 10 月 9 日,瑞典皇家科学院宣布了 2024 年诺贝尔化学奖的归属,一半授予 David Baker, 以表彰其在计算蛋白设计方面的贡献;另一半共同授予谷歌 DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 和高级科学家 John M. Jumper, 以表彰二人在蛋白质结构预测方面的成就。奖金共 1,100 万瑞典克朗,约合人民币 750 万元。

此次 AI 在诺贝尔奖上的多点开花,看似出乎意料,但其实也是实至名归。尤其是在化学奖上,David Baker 堪称蛋白质设计领域的鼻祖级人物,率先开发了设计和预测蛋白质三维结构的方法,创造出了全新的蛋白质,基于创新的软件、算法解决医学难题。

Demis Hassabis 与 John M. Jumper 共同发布的 AlphaFold 更是无需赘述,这一蛋白质结构预测领域的重大突破已经获奖无数,似乎早已准备好加冕诺贝尔奖。

目前,2024 年诺贝尔奖尚未完全公布。在生理学或医学奖的归属上,AI 或许仍具有想象空间, 或许明年将有新成果产出,冲击该奖项。

3 位获奖者线上发表感言

奖项公布后,诺贝尔奖官方联系到了 3 位获奖者,进行了简短的线上访问。

Demis Hassabis 表示,「在可以预见的未来,我觉得 AI 工具能让个体科学家做得更多。因为这些系统本质上是工具,它们非常擅长分析数据、发现模式和结构化数据。但它们不能替代人类科学家去思考正确的问题、提出假设或推测。所以,这些事情仍然要依赖人类科学家来完成。我认为,最优秀的科学家与这些 AI 工具配合,将能够完成令人难以置信的工作, 甚至是规模更小的团队也可以依赖工具完成更多基础工作。」

对于研究工作由私营机构支持而非大学支持,Demis Hassabis 表示二者之间并没有太大区别。「我认为只要我们忠于科学方法,并且以严谨的科学态度专注于基础研究,那么无论在哪里都可以做出伟大的科学成果。 很多新的科学领域和发现需要大量资源,在我们这里,尤其是计算资源,而这些往往需要大量资金。因此,为什么不借助私营机构 (private sector) 来资助这些工作呢?我们在谷歌 DeepMind 就是在这么做的。」

共同获奖者 John Jumper 则在电话采访中表示「这是一个非常出色的团队。作为从事计算生物学多年的科学家,我一直认为我们需要计算技术来解决生物学问题。现在它开始奏效了,而且很快得到了认可,令人难以置信。 让我感到特别欣喜的是,我们的工作可以直接帮助人们保持健康,这一切真是太了不起了!」

此外,另一位获奖者David Baker 在被问及与竞争对手共同获奖是何感受时坦言,「从未觉得我们是竞争对手,反而觉得 AlphaFold 是很有启发性的。

众所周知,David Baker 是一位在生物化学领域有着杰出贡献的学者,他在华盛顿大学医学院担任生物化学教授。

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David Baker

早在 2003 年,David Baker 就成功设计了一种新型蛋白质。 此后,他带领团队开发了 RoseTTAFold、ProteinMPNN、RFdiffusion 等蛋白质结构预测、设计工具,并利用这些工具创造能够解决医学、技术和可持续性领域挑战的分子,还曾荣获包括诺贝尔生理学化学奖提名在内的多项奖项。

AlphaFold2 静待加冕

同样地,业界对于 AlphaFold2 这一突破性成就荣获诺贝尔化学奖似乎并不意外,尤其是在二人获得诺奖风向标——2023 年拉斯克奖基础医学研究奖后。

作为谷歌 DeepMind 的 CEO,Demis Hassabis 早已身披无数光环。出生于 1976 年的 Demis Hassabis 在 4 岁开始下国际象棋,8 岁自学编程,13 岁获得国际象棋大师称号,17 岁的他便进入剑桥大学攻读计算机科学专业,而后在伦敦大学学院完成了认知神经科学博士学位,又在 MIT 和哈佛攻读博士后。

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Demis Hassabis

2010 年,他与在伦敦大学学院读博期间遇到的 Shane Legg 共同创办了 DeepMind,2016 年,他凭借 AlphaGo 一战成名,随后的多年中,Alpha 家族持续壮大。2020 年,Hassabis 和 Jumper 提出了 AlphaFold2,成功预测了科学家已知的几乎所有 2 亿种蛋白质结构。

2024 年 5 月,AlphaFold3 重磅发布,以前所未有的精确度成功预测了所有生命分子(蛋白质、DNA、RNA、配体等)的结构和相互作用。
*点击查看完整报道:AlphaFold 3来了!闭源但可供科研使用,DeepMind 子公司近水楼台先推进商用?

*点击查看完整报道:超全拆解AlphaFold 3,上海交大钟博子韬:极致利用数据,以原子精度预测所有生物分子结构,但并不完美

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John Jumper

而作为 AlphaFold 的第一作者,John Jumper 也同样享誉国际科技圈,曾在 2021 年被 Nature 列为年度榜单中的十大「重要人物」之一。 John Jumper 出生于 1985 年,2007 年在美国范德比尔特大学取得物理学和数学学士学位, 2008 年在英国剑桥大学取得理论凝聚态物理学硕士学位。

2017 年,他在芝加哥大学获得理论化学博士学位,主要研究方向是利用机器学习来模拟蛋白质折叠和动力学。随后,他又在芝加哥大学完成了博士后研究,继续从事蛋白质预测深度学习模型的研究工作。

2018 年,John Jumper 进入 DeepMind 担任高级研究员,并与同事共同开发了 AlphaFold 系列模型。同时,他也是 AlphaFold2 开发团队的领导者。

网友戏称:是时候在诺贝尔奖中加一个新类别了——AI

此前,Demis Hassabis 在社交平台上祝贺 Geoffrey Hinton 获得诺贝尔物理学奖的时候,就有人戏言,让 Demis Hassabis 祈祷一下自己也可以获奖。

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昨天,Demis Hassabis 获奖的消息一出,评论区就被众多网友「攻陷」,大家纷纷表示祝贺。

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此外,2018 年的诺贝尔化学奖获得者 Frances Arnold 也向这次的诺贝尔化学奖获得者表示祝贺,AI 领域更是对此次的诺奖结果感到欢欣鼓舞!

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Google DeepMind 称其为 AI 的里程碑式成就。图灵奖得主 Yann LeCun 表示, 像 Rosetta、AlphaFold 以及其他 ML 驱动的工作,在蛋白质结构预测、蛋白质设计方面的影响是巨大的,并有望在未来产生更大的影响。

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更有网友表示,是时候在诺贝尔奖里加一个新类别了——AI。

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参考资料:
1.https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release/
2.https://mp.weixin.qq.com/s/WkPJ

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