AI解決生物科研難題劍指諾獎 - 大公網
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圖:谷歌DeepMind的研究人員使用蛋白質三維結構的人工智能系統AlphaFold。網絡圖片
【大公報訊】人工智能(AI)帶來的新技術突破,被認為有望進入諾貝爾獎殿堂。去年9月,谷歌旗下人工智能公司DeepMind的兩名科學家,憑藉能夠預測蛋白質三維結構的人工智能系統AlphaFold,摘得了「諾貝爾獎風向標」拉斯克獎中的「基礎醫學研究獎」。
過去半個世紀以來,預測蛋白質結構是生物科學的最重大挑戰之一,不僅耗時長,而且實驗費用龐大。AlphaFold是一款預測蛋白質結構的人工智能系統,由DeepMind創辦人、人工智能專家哈薩比斯(Demis Hassabis)與美國芝加哥大學化學博士喬普(John Jumper)負責牽頭,能夠迅速精確預測蛋白質的3D結構和信息。AlphaFold成功解決了生物科研難題,有助查明疾病原理和加快藥物研發,在2020年被《科學》雜誌評為十大科研成果之一。目前,來自120個國家的科學家使用了AlphaFold系統,完成了62萬多項工作。2023年9月,哈薩比斯與喬普憑藉AlphaFold的「革命性技術」,摘得了拉斯克獎中的基礎醫學研究獎。
AlphaFold有望應用的領域是新藥開發。不過,該系統迄今未自行「創造」出一種可進行人體臨床試驗的藥物。有預測稱,AlphaFold很有可能在十年內跨越這個重要里程碑,即找到一種可治療某種疾病的具體方法。今年5月,DeepMind與谷歌旗下另一實驗室(Isomorphic Labs)共同開發的新模型AlphaFold 3,已做到可準確預測所有生命分子的結構,包括蛋白質、DNA和RNA等,以及它們之間的相互作用。
2013年化學獎得主萊維特稱,諾貝爾獎的目的之一是表彰榜樣,因此獎項需要頒給個人。2006年化學獎得主科恩伯格則表示,AlphaFold技術代表了化學科學的重大進步,如果能夠明確科學家是開創者和重要推動力,那麼就有望獲得諾貝爾獎。人工智能否真正成為諾貝爾獎級別技術?今後還要看它為人類帶來多少真正的價值。
(福布斯、《自然》)
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