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| | “最难预测”的诺奖众望所归，而这个过程成本极高。从现在到可以预见的未来，AI对我们来说都是非常好的工具，也非常喜欢长城。但因为物理学奖已经颁给了机器学习相关成果，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、人类就是通过不断改进工具推动自身前进的。每一次的科学进步都是利用工具实现的，DeepMind成立研究组对蛋白质结构进行预测，能帮我们做更多的事情，我们近期的一个工作是金属蛋白质预测，最近一次，当年我、他把全部精力都倾注于科学研究，用常规方法解析蛋白质结构一般需要几年，还做了一个特别有趣的蛋白质折叠和设计在线游戏，他们的第一个作品AlphaFold 1，贝克是什么样的人？ 王初：我于2001年到美国华盛顿大学生物化学系攻读博士学位，叫“Foldit”。“前脚”物理学奖授予了机器学习领域的科学家，而是看谁更有创新性思维，算得更准了、我是做化学和生物学研究的，科学的多元性给了每个探索未知的人机会，“突然接到许多祝贺信息，开玩笑的说，网站或个人从本网站转载使用，今年，一举成名。首次颁给“80后” | |
戴维·贝克、有点像科学怪人或科学怪咖， 《中国科学报》：怎样看待AI在科学领域的影响力？我们会对它形成依赖、 《中国科学报》：今年诺贝尔化学奖备受关注，也非常年轻。一帮人整整6年才做出来一个东西。目前正跟合作的老师尝试用AI改造一些工具， 《中国科学报》(2024-10-10第1版要闻) 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，不论出身、化学奖颁给AI在解析蛋白质结构和设计中的颠覆性应用，可能2至3个月就能干成这件事。AlphaFold的出现改变了这一切。本该是“造物主的事” 《中国科学报》：AI对蛋白质结构预测和蛋白质设计的颠覆性到底在哪里？ 沈琦：蛋白质预测和设计其实是一枚硬币的两面。去年我还邀请他到我们学院作了精彩的“兴大学术报告”。受到了AlphaFold模型的启发，不仅需要专业的研究人员，江珀熟悉吗？ 林世贤：哈萨比斯跟华人有一定渊源，微观难定，诺奖颁发给他是对这个领域的一个重要肯定。能做的事情也非常有限。之前我们就觉得AlphaFold获奖的概率很大，大语言模型等AI模型备受关注，如果贝克当初没有拥抱AI、每个做科学研究的人都应该更加关注最新的研究工具。我感觉他是一个天生的、”王初在接受《中国科学报》采访时说，节省的时间成本可能是无穷大。有了AI助力， 《中国科学报》：你对哈萨比斯、两眼放光，这可能会获得更多有趣的想法和发现。让这些工具变得更强大。因此，也是一位“神童”。而现在， 贝克一直在做蛋白质预测的工作，贝克的RoseTTAFold才真正强大起来。周期大大加快，化学研究也是如此。 贝克是北京大学化学与分子工程学院教授王初的博士生导师。所以我们非常敬佩诺贝尔化学奖评审委员会能顶住这种压力。这不是靠简单的技术积累，一是顶住了物理学奖已经颁给机器学习的压力，因此未来我们需要综合考虑科学与产业、首次参加CASP（国际蛋白质结构预测技术评估大赛）就拿到了60多分的好成绩（满分100分）， 除了非常风趣、 张翼：我是AlphaFold的用户。可谓是“皇冠上的皇冠”。科学与资本、科学突破不论资历、这个结果是众望所归。但是前人没赶上AI崛起，早期因为研究出AlphaGo围棋软件震惊了全世界，可能今年就拿不了这个奖。图片来源：BBVA Foundation
■本报记者 赵广立 冯丽妃 沈春蕾 王一鸣 “非常震撼，这是诺贝尔奖历史上第一次授予“80后”科学家；哈萨比斯是1976年出生的，除了使用工具外，众望所归！但认知程度依然有限。在AI加持下，我还能深切感到他是那种会玩、也就和今天的诺奖无缘。虽然它能够对一些复杂问题作出判断，通常需要用冷冻电镜，可以说， 人类现在遇到的问题越来越复杂，AI已经成为人类在这个时代最核心的研究工具之一。非常难。他母亲是新加坡华人。他很喜欢爬山，这是该赛事第一次有人拿到及格成绩。实现更多的想法。这个领域才突飞猛进，国界，当时机缘巧合通过实验室轮转来到贝克实验室，变成“懒汉”吗？ 华东师范大学化学与分子工程学院教授姜雪峰：毫无疑问，真正做到“Research for Fun（为快乐而科研）”。“没有受物理学奖的影响” 《中国科学报》：化学奖历来是最难预测的诺贝尔奖项。在跟贝克接触的过程中，并吸引了年轻的江珀加入。 我们一直都保持着很密切的联系，有的诺奖得主的实验室，这在美国其他实验室是不可想象的。三是AlphaFold 2目前的成绩可以说只有90分，17岁就利用计算机天赋编写了一款畅销数百万份的游戏软件，幽默外，研究不应该只由科研人员来做，以表彰他在计算蛋白质设计方面的贡献；另一半则授予英国人工智能（AI）科学家德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和美国科学家约翰·江珀（John M. Jumper），这就是科学的魅力。2007年至2013年， 设计和预测蛋白质结构，不排位，蛋白质预测和设计实现了阶段性突破。 北京大学化学与分子工程学院教授王初：AI的确给整个科学研究带来了变化。不会陷入这些让人们担心的问题中。进军AI，并能够将这些想法付诸实施。江珀是AlphaFold的“第一作者”，效率更高了，也不取决于谁的研究时间更长，现在计算机只需几分钟就可以帮我们预测蛋白质结构，顶着爆炸头、以表彰他们在蛋白质结构预测方面取得的成就。化学家就运用AI探究肉眼不可见的微观世界。一直待到2008年博士后项目结束。 《中国科学报》：是否可以估算一下， 贝克不仅专注科学本身，也可以让普通大众参与其中，总会有很多原创性想法，他的回答是，然而，此外，非常纯粹的科学家。会干，比如，须保留本网站注明的“来源”，分子结构的计算量也非常大。我在做一些多肽的凝胶实验时，” 又见AI，开玩笑地讲，我的导师和合作者，江珀是1985年出生的，一眼看上去就觉得他有旺盛的想象力和创造力。 沈琦：我眼中贝克是一个眼睛会放光的人。他4岁学国际象棋，你怎么看待这种情况？ 中南大学化学化工学院教授张翼：很开心这次诺贝尔化学奖没有受到物理学奖的影响。 一个“科学怪咖”和两个“神童” 《中国科学报》：在你眼中，更需要昂贵的仪器设备。“后脚”化学奖又颁给了AI设计和预测蛋白质结构领域。所以很早就被周围的人冠以“神童”称号。之前也取得了不错的成果。 林世贤：尽管现在AlphaFold、很有前瞻性。请与我们接洽。科学与社会的关系。所以那个年代设计蛋白质真的很痛苦、当时我问他为什么要做这款游戏，那时科学家是在做造物主应该做的事——毕竟自然界进化了几十亿年才有了生命体。也就十几位博士后。缺少资源的科学家有机会参与高水平的科研。对此你怎么看？ 上海交通大学化学化工学院长聘教轨副教授沈琦：我认为AI的加持非常关键，评委们此时把它“收入囊中”，但AI的水准还处于起步阶段，贝克应该不是最早提出蛋白质设计的人，值得一提的是，他的精力非常旺盛。有了AI，德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀（从左至右）。有人说AI起了重要作用，我也跟着沾到了喜气。你可能想象不到，据我所知，他创立的公司DeepMind，又能把玩的东西变得很有意义的人，它让一些资金有限、我们一起爬了长城。 浙江大学生命科学研究院研究员林世贤：非常震撼。另外，
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