如何看待諾貝爾獎(jiǎng)?lì)C給AI？獨(dú)家專訪諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主阿龍切哈諾沃_科技新聞
如何看待諾貝爾獎(jiǎng)?lì)C給AI？獨(dú)家專訪諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主阿龍切哈諾沃
封面新聞
2024-10-14 22:09發(fā)布于四川封面新聞官方賬號(hào)
封面新聞?dòng)浾?張馨心
諾貝爾獎(jiǎng)進(jìn)入“AI時(shí)代”！
當(dāng)?shù)貢r(shí)間2024年10月9日，瑞典皇家科學(xué)院宣布，將2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)的一半授予華盛頓大學(xué)的大衛(wèi)貝克（David Baker），以表彰其在蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)方面的貢獻(xiàn)，另一半則共同授予谷歌旗下人工智能公司DeepMind的戴米斯哈薩比斯（Demis Hassabis）和約翰江珀（John Jumper），以表彰他們結(jié)合AI（人工智能）模型對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)領(lǐng)域作出的貢獻(xiàn)。
2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)結(jié)果。圖片來(lái)源：諾貝爾獎(jiǎng)網(wǎng)站。
封面新聞?dòng)浾咦⒁獾�，本年度三個(gè)諾貝爾獎(jiǎng)項(xiàng)中已有兩項(xiàng)與AI相關(guān)。此前，2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)授予了在使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方面做出基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明的科學(xué)家。
如何看待科學(xué)家憑借AI技術(shù)獲得諾貝爾獎(jiǎng)？蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)為何在本屆諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)中脫穎而出？AI又如何助力蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)？封面新聞?dòng)浾擢?dú)家對(duì)話2004年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主、中國(guó)科學(xué)院外籍院士阿龍切哈諾沃。
2004年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主阿龍切哈諾沃。受訪者供圖。
獲獎(jiǎng)?wù)叨加姓l(shuí)？
先來(lái)看看本屆諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)?wù)摺?/p>
大衛(wèi)貝克，華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)研究所所長(zhǎng)。作為一名生物化學(xué)家，他開(kāi)創(chuàng)了設(shè)計(jì)蛋白質(zhì)和預(yù)測(cè)其三維結(jié)構(gòu)的方法。
值得注意的是，他不僅是華盛頓大學(xué)基因組科學(xué)、生物工程、化學(xué)工程的兼職教授，也是計(jì)算機(jī)科學(xué)和物理學(xué)的兼職教授。此外，他還聯(lián)合創(chuàng)辦了21家公司，并獲得了100多項(xiàng)專利。
戴米斯哈薩比斯則是計(jì)算機(jī)科學(xué)家和人工智能研究員。在早期職業(yè)生涯中，他是一位電子游戲的AI程序員和設(shè)計(jì)師，后來(lái)他創(chuàng)立人工智能公司DeepMind，并擔(dān)任CEO。2014年，DeepMind被谷歌以6億美元收購(gòu)。
約翰江珀則同時(shí)是化學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家，他目前擔(dān)任DeepMind的董事。
為什么AI能獲獎(jiǎng)？
目前披露的信息顯示，借助人工智能獲獎(jiǎng)的關(guān)鍵，源自哈薩比斯、江珀與團(tuán)隊(duì)共同開(kāi)發(fā)的AlphaFold。這種人工智能模型，可以根據(jù)氨基酸序列高精度預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。
2018年，初代AlphaFold面市，該模型在43種蛋白質(zhì)中精準(zhǔn)預(yù)測(cè)了其中的25種結(jié)構(gòu)。
兩年后，AlphaFold2上線。它有多強(qiáng)？答案是：可以在超過(guò)2億個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)中做出精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。
但是，AlphaFold的“進(jìn)化”并未停止2024年5月，AlphaFold3一經(jīng)發(fā)布，便被視為將蛋白質(zhì)研究帶入更廣闊生物分子領(lǐng)域的關(guān)鍵工具，它不僅有利于推動(dòng)生物開(kāi)發(fā)、藥物設(shè)計(jì)，還推動(dòng)了基因組學(xué)研究的AI化發(fā)展。
如何看待AI獲獎(jiǎng)？
“2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)反映了兩項(xiàng)獨(dú)立的、但緊密相關(guān)的重大突破：其中，哈薩比斯和江珀開(kāi)發(fā)的人工智能模型，能夠預(yù)測(cè)幾乎所有蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，貝克則成功完成了構(gòu)建具有比天然蛋白質(zhì)更好特性的人工蛋白質(zhì)。”
2004年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主、中國(guó)科學(xué)院外籍院士阿龍切哈諾沃在接受封面新聞?dòng)浾邔ＴL時(shí)直言這樣的突破性進(jìn)展，令人興奮。
切哈諾沃進(jìn)一步解釋，哈薩比斯和江珀基于過(guò)去利用“標(biāo)準(zhǔn)”方法（比如X射線晶體學(xué)、冷凍電子顯微鏡）并結(jié)合強(qiáng)大的人工智能模型解析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，這將節(jié)省大量的時(shí)間、精力以及資金，并能夠解析無(wú)限數(shù)量的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。這是此前從未實(shí)現(xiàn)的。
他認(rèn)為，“這將推動(dòng)我們對(duì)跨物種和跨時(shí)間進(jìn)化的理解，也將為致病機(jī)制提供新的理解，并能在此基礎(chǔ)上加速開(kāi)發(fā)新型藥物。”
他還指出，貝克能合成比在數(shù)十億年進(jìn)化過(guò)程中形成的天然蛋白質(zhì)具有更好特性的人工蛋白質(zhì)，為開(kāi)發(fā)具有抗折疊能力或具有更好催化特性的蛋白質(zhì)鋪平了道路。而這些，都是天然蛋白質(zhì)此前的缺陷。
為何要監(jiān)管AI技術(shù)？
值得注意的是，在本次專訪中，77歲的切哈諾沃同時(shí)提醒，“我們需要謹(jǐn)慎行事，因?yàn)樽匀缓瓦M(jìn)化并不是‘愚蠢’的。試圖干預(yù)它，可能會(huì)帶來(lái)意想不到的副作用。”
此外，他還特別強(qiáng)調(diào)，這些技術(shù)應(yīng)該嚴(yán)格加以監(jiān)管。其主要原因是，以防這些發(fā)現(xiàn)可能被用于不明確的醫(yī)療或?qū)W術(shù)目的。
人物
阿龍切哈諾沃
阿龍切哈諾沃（Aaron Ciechanover），生物化學(xué)家。1947年出生于以色列，中國(guó)科學(xué)院外籍院士，美國(guó)國(guó)家科學(xué)院外籍院士，美國(guó)國(guó)家醫(yī)學(xué)院外籍院士，美國(guó)人文與科學(xué)院外籍院士，以色列人文和自然科學(xué)院院士。
2004年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)授予阿龍切哈諾沃、阿夫拉姆赫什科和歐文羅斯，以表彰他們發(fā)現(xiàn)泛素（ubiquitin）調(diào)節(jié)的蛋白質(zhì)降解機(jī)理。該發(fā)現(xiàn)為細(xì)胞研究開(kāi)辟了嶄新領(lǐng)域。由此進(jìn)行的相關(guān)細(xì)胞代謝和凋亡調(diào)控機(jī)制的研究，對(duì)進(jìn)一步揭示生物奧秘以及探索癌癥、神經(jīng)退行性疾病等的發(fā)生機(jī)理和治療手段具有重要意義。
背景
諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)
該獎(jiǎng)項(xiàng)是根據(jù)瑞典化學(xué)家阿爾弗雷德諾貝爾的遺囑，于1895年設(shè)立的五個(gè)諾貝爾獎(jiǎng)之一。瑞典皇家科學(xué)院1901年開(kāi)始負(fù)責(zé)頒發(fā)，以表彰“在化學(xué)領(lǐng)域有最重要發(fā)現(xiàn)或發(fā)明的人”。至今，已頒發(fā)116次，共197個(gè)人獲獎(jiǎng)。
