谷歌 DeepMind 科学家凭 AlphaFold 摘获诺奖

就在他们认为自己今年与诺贝尔化学奖无缘时，来自谷歌 DeepMind 人工智能研究团队的两位科学家接到了电话，就在他们被宣布为获奖者的几分钟之前。

谷歌 DeepMind 的首席执行官德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和该项目的美国主管约翰·江珀（John Jumper）共同获得了该奖项，原因是他们在AlphaFold2方面的工作，AlphaFold2 是一个可以预测蛋白质结构的人工智能模型。这两人与华盛顿大学的科学家大卫·贝克（David Baker）共同获奖，大卫·贝克一直借助氨基酸和计算能力来创造新型蛋白质。

哈萨比斯和江珀都表示，他们在消息公布前刚刚收到瑞典奖项组织的消息；紧急电话和短信最终联系到了哈萨比斯的妻子和 DeepMind 团队的另一名成员。“我们接到电话的时间很晚，我们原本以为这事不会发生了，”哈萨比斯在周三宣布后谷歌举行的新闻发布会上说。“我本想睡个懒觉，”江珀补充道。“我昨晚没睡好。”

AlphaFold 项目于 2020 年首次亮相，此后已预测了研究人员所确定的 2 亿种蛋白质的结构。哈萨比斯和杰普因 AlphaFold2 获得该奖项，此版本已被 190 个国家的 200 多万人使用。在新闻发布会上，这两人表示正在开发的 AlphaFold3 版本将免费向科学界发布。

今年早些时候颁发的诺贝尔物理学奖也对人工智能方面的开创性工作予以了认可，它揭示了‘一种我们使用计算机的全新方式’。多伦多大学的杰弗里·辛顿和普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德因利用物理学来训练神经网络（这是受人类大脑工作方式启发的系统）而共同获奖，从而实现了推动人工智能取得大部分成就的机器学习。

欣顿，素有“人工智能教父”之称，曾在谷歌工作过一段时间，但于 2023 年离职，理由是担忧人工智能所带来的风险。周二，他指出了积极的影响，比如在医疗保健方面的进步，也指出了消极方面以及人工智能快速发展所带来的全然未知的情况。据《纽约时报》的报道，他说：“我们没有经历过有比我们更聪明的东西的情况。”

"人工智能作为终极工具"

诺贝尔委员会称 AlphaFold2 为“惊人的突破”。在新闻发布会上，哈萨比斯和江普承认，他们的工作只是人工智能辅助技术的开端，这种技术能够将医疗治疗的开发时间从数年缩短至数月，并将帮助研究人员理解哈萨比斯所说的“生物学的基本机制”。

“我在某种程度上认为人工智能有可能是加速科学发展和科学知识的积累的终极工具，”哈萨比斯说。

哈萨比斯和容珀将与贝克均分 1100 万瑞典克朗（约合 106 万美元）的奖金。

这两人称赞了谷歌的团队以及许多其他科学家，他们的研究建立在这些科学家所做的基础工作之上。Jumper 说：“这真让人感到自惭形秽。”“每次我们训练人工智能，每个数据点都是那些正在攻读博士学位或者已经获得博士学位的人多年努力的成果……每天看到科学界在 AlphaFold 基础上所做的工作都很棒，我迫不及待地想看到下一个突破。”

虽然人工智能是 AlphaFold 的重要组成部分，有助于识别人类无法发现的模式，但 Hassabis 指出，该项目投入了大量的人力工作。他说：“这可不单单是‘人工智能做到了这一点’。”“这是一个迭代的过程。我们开展了开发工作，进行了研究，试图在科学界对于蛋白质的理解以及我们如何将这些直觉融入我们的架构之间找到恰当的组合。”

人工智能就是那个能让我们做成这项不可思议工作的工具箱，”哈萨比斯说道