谷歌 DeepMind 科學家憑 AlphaFold 摘獲諾獎

就在他們認爲自己今年與諾貝爾化學獎無緣時，來自谷歌 DeepMind 人工智能研究團隊的兩位科學家接到了電話，就在他們被宣佈爲獲獎者的幾分鐘之前。

谷歌 DeepMind 的首席執行官德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和該項目的美國主管約翰·江珀（John Jumper）共同獲得了該獎項，原因是他們在AlphaFold2方面的工作，AlphaFold2 是一個可以預測蛋白質結構的人工智能模型。這兩人與華盛頓大學的科學家大衛·貝克（David Baker）共同獲獎，大衛·貝克一直藉助氨基酸和計算能力來創造新型蛋白質。

哈薩比斯和江珀都表示，他們在消息公佈前剛剛收到瑞典獎項組織的消息；緊急電話和短信最終聯繫到了哈薩比斯的妻子和 DeepMind 團隊的另一名成員。“我們接到電話的時間很晚，我們原本以爲這事不會發生了，”哈薩比斯在週三宣佈後谷歌舉行的新聞發佈會上說。“我本想睡個懶覺，”江珀補充道。“我昨晚沒睡好。”

AlphaFold 項目於 2020 年首次亮相，此後已預測了研究人員所確定的 2 億種蛋白質的結構。哈薩比斯和傑普因 AlphaFold2 獲得該獎項，此版本已被 190 個國家的 200 多萬人使用。在新聞發佈會上，這兩人表示正在開發的 AlphaFold3 版本將免費向科學界發佈。

今年早些時候頒發的諾貝爾物理學獎也對人工智能方面的開創性工作予以了認可，它揭示了‘一種我們使用計算機的全新方式’。多倫多大學的傑弗裡·辛頓和普林斯頓大學的約翰·霍普菲爾德因利用物理學來訓練神經網絡（這是受人類大腦工作方式啓發的系統）而共同獲獎，從而實現了推動人工智能取得大部分成就的機器學習。

欣頓，素有“人工智能教父”之稱，曾在谷歌工作過一段時間，但於 2023 年離職，理由是擔憂人工智能所帶來的風險。週二，他指出了積極的影響，比如在醫療保健方面的進步，也指出了消極方面以及人工智能快速發展所帶來的全然未知的情況。據《紐約時報》的報道，他說：“我們沒有經歷過有比我們更聰明的東西的情況。”

諾貝爾委員會稱 AlphaFold2 爲“驚人的突破”。在新聞發佈會上，哈薩比斯和江普承認，他們的工作只是人工智能輔助技術的開端，這種技術能夠將醫療治療的開發時間從數年縮短至數月，並將幫助研究人員理解哈薩比斯所說的“生物學的基本機制”。

“我在某種程度上認爲人工智能有可能是加速科學發展和科學知識的積累的終極工具，”哈薩比斯說。

哈薩比斯和容珀將與貝克均分 1100 萬瑞典克朗（約合 106 萬美元）的獎金。

這兩人稱讚了谷歌的團隊以及許多其他科學家，他們的研究建立在這些科學家所做的基礎工作之上。Jumper 說：“這真讓人感到自慚形穢。”“每次我們訓練人工智能，每個數據點都是那些正在攻讀博士學位或者已經獲得博士學位的人多年努力的成果……每天看到科學界在 AlphaFold 基礎上所做的工作都很棒，我迫不及待地想看到下一個突破。”

雖然人工智能是 AlphaFold 的重要組成部分，有助於識別人類無法發現的模式，但 Hassabis 指出，該項目投入了大量的人力工作。他說：“這可不單單是‘人工智能做到了這一點’。”“這是一個迭代的過程。我們開展了開發工作，進行了研究，試圖在科學界對於蛋白質的理解以及我們如何將這些直覺融入我們的架構之間找到恰當的組合。”

人工智能就是那個能讓我們做成這項不可思議工作的工具箱，”哈薩比斯說道