AlphaFold2能夠預測大約2億種已知蛋白質的複雜結構，可以幫助研究人員更好地瞭解抗生素抗藥性、構建分解塑膠的酶的圖像等。全球已有超過200萬人使用該模型。今年5月，DeepMind在《自然》期刊上介紹了新一代模型AlphaFold3。據悉，該模型可預測所有生命分子的結構和相互作用，包括蛋白質、DNA、RNA等。
今年諾獎的AI色彩濃厚
哈薩比斯接受諾獎官方電話採訪時說，獲獎喜訊令他不敢置信，“大腦一片空白”。作為70多年來最年輕的化學諾獎得主，江珀同樣興奮不已。他表示，自己原本認為獲獎機會衹有10%，因此決定蒙頭大睡，直到結果揭曉。但這個計劃最終失敗，因為他根本睡不著。江珀還表示，現代社會事情發展得很快，“從論文到諾獎只需要3至4年”。
今年諾獎的AI色彩濃厚，8日揭曉的物理學獎聚焦為AI技術奠基的人工神經網絡，得主之一是“AI教父”欣頓。欣頓發表獲獎感言時再次強調對AI技術可能失控的擔憂。但哈薩比斯顯然更加樂觀。他表示，至少在可以預見的未來，AI將是提高科學家工作效率的工具。哈薩比斯強調，AI擅長分析數據，但不知道如何提出正確的問題或作出假設，這部分工作還是要依靠人類。 |
