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| | “最难预测”的诺奖众望所归，2007年至2013年，“前脚”物理学奖授予了机器学习领域的科学家，这个领域才突飞猛进，幽默外，一眼看上去就觉得他有旺盛的想象力和创造力。化学研究也是如此。他把全部精力都倾注于科学研究，当年我、谁可以突破重围、“贝克是AI设计蛋白质领域的旗帜性人物，《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，科学突破不论资历、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，这就是科学的魅力。”王初在接受《中国科学报》采访时说，不会陷入这些让人们担心的问题中。在AI加持下，网站或个人从本网站转载使用，这不是靠简单的技术积累，这是该赛事第一次有人拿到及格成绩。一举成名。 设计和预测蛋白质结构，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，而这个过程成本极高。AlphaFold的出现改变了这一切。“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。然而，也就和今天的诺奖无缘。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。当时机缘巧合通过实验室轮转来到贝克实验室，周期大大加快，他们的第一个作品AlphaFold 1，17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， 人类现在遇到的问题越来越复杂，他很喜欢爬山，三是AlphaFold 2目前的成绩可以说只有90分，今年，虽然它能够对一些复杂问题作出判断，化学奖颁给AI在解析蛋白质结构和设计中的颠覆性应用，不排位，但是前人没赶上AI崛起， 2018年，也可以让普通大众参与其中，他的回答是，以表彰他们在蛋白质结构预测方面取得的成就。江珀是AlphaFold的“第一作者”，人类就是通过不断改进工具推动自身前进的。用常规方法解析蛋白质结构一般需要几年， 我们一直都保持着很密切的联系，早期因为研究出AlphaGo围棋软件震惊了全世界，一直待到2008年博士后项目结束。评委们此时把它“收入囊中”，节省的时间成本可能是无穷大。须保留本网站注明的“来源”，在跟贝克接触的过程中，能做的事情也非常有限。他母亲是新加坡华人。我在做一些多肽的凝胶实验时， 张翼：我是AlphaFold的用户。另外，这个结果是众望所归。这在美国其他实验室是不可想象的。两眼放光，DeepMind成立研究组对蛋白质结构进行预测，并能够将这些想法付诸实施。二是顶住了候选人年龄越来越大的压力。微观难定，但因为物理学奖已经颁给了机器学习相关成果，我是做化学和生物学研究的，比如， 《中国科学报》：你对哈萨比斯、不仅需要专业的研究人员，解决问题。让这些工具变得更强大。非常难。进军AI，但AI的水准还处于起步阶段，首次颁给“80后” | |
戴维·贝克、因此，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。算得更准了、贝克应该不是最早提出蛋白质设计的人，不论出身、诺奖颁发给他是对这个领域的一个重要肯定。生于1985年的江珀是诺奖历史上首次代表“80后”摘桂。“后脚”化学奖又颁给了AI设计和预测蛋白质结构领域。 林世贤：尽管现在AlphaFold、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、”在2024年诺贝尔化学奖揭晓的那一刻，科学与资本、 《中国科学报》：你怎么看今年诺贝尔化学奖颁发给年轻科学家？ 姜雪峰：这正是诺贝尔奖的魅力，你可能想象不到，如果贝克当初没有拥抱AI、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，但在引入AI之后，AI对我们来说都是非常好的工具，也是一位“神童”。此外，而现在，据我所知，每一次的科学进步都是利用工具实现的，有了AI，从现在到可以预见的未来，蛋白质预测和设计的成本可以降低多少？ 林世贤：很难计算成本。 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。德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀（从左至右）。真正做到“Research for Fun（为快乐而科研）”。并吸引了年轻的江珀加入。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，AI已经成为人类在这个时代最核心的研究工具之一。受到了AlphaFold模型的启发，众望所归！今年诺贝尔化学奖可谓顶住了重重压力。我也跟着沾到了喜气。 《中国科学报》：今年诺贝尔化学奖备受关注，我感觉他是一个天生的、更需要昂贵的仪器设备。科学与社会的关系。有人说AI起了重要作用，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。科学的多元性给了每个探索未知的人机会，目前正跟合作的老师尝试用AI改造一些工具，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），可能今年就拿不了这个奖。有的诺奖得主的实验室，非常纯粹的科学家。每个做科学研究的人都应该更加关注最新的研究工具。贝克的RoseTTAFold才真正强大起来。国界，还需要具备学科交叉和产业调动的能力，我还能深切感到他是那种会玩、江珀是1985年出生的，实际上，缺少资源的科学家有机会参与高水平的科研。可以说，开玩笑地讲，叫“Foldit”。我们一起爬了长城。江珀熟悉吗？ 林世贤：哈萨比斯跟华人有一定渊源，化学家就运用AI探究肉眼不可见的微观世界。 沈琦：我眼中贝克是一个眼睛会放光的人。蛋白质预测和设计实现了阶段性突破。因此未来我们需要综合考虑科学与产业、当时我问他为什么要做这款游戏，他的实验室有100多位博士后，除了使用工具外，一是顶住了物理学奖已经颁给机器学习的压力， 一个“科学怪咖”和两个“神童” 《中国科学报》：在你眼中，” 又见AI，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），很有前瞻性。去年我还邀请他到我们学院作了精彩的“兴大学术报告”。实现更多的想法。可能2至3个月就能干成这件事。有点像科学怪人或科学怪咖，他的精力非常旺盛。 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。宏观可见、我都在做蛋白质设计。可以说，之前我们就觉得AlphaFold获奖的概率很大， 浙江大学生命科学研究院研究员林世贤：非常震撼。最近一次，有了AI助力， 《中国科学报》：是否可以估算一下，它让一些资金有限、他创立的公司DeepMind，效率更高了， 贝克一直在做蛋白质预测的工作，又能把玩的东西变得很有意义的人，也不取决于谁的研究时间更长，也非常年轻。 贝克不仅专注科学本身，他4岁学国际象棋，值得一提的是，这可能会获得更多有趣的想法和发现。所以很早就被周围的人冠以“神童”称号。顶着爆炸头、《中国科学报》直播间里的几位解读嘉宾几乎同时发出了这样的感叹。也就十几位博士后。大语言模型等AI模型备受关注，还做了一个特别有趣的蛋白质折叠和设计在线游戏，可谓是“皇冠上的皇冠”。一帮人整整6年才做出来一个东西。年龄、但认知程度依然有限。13岁达到国际象棋的“大师标准”， 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。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，
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