AlphaFold2能够预测大约2亿种已知蛋白质的复杂结构，可以帮助研究人员更好地瞭解抗生素抗药性、构建分解塑胶的酶的图像等。全球已有超过200万人使用该模型。今年5月，DeepMind在《自然》期刊上介绍了新一代模型AlphaFold3。据悉，该模型可预测所有生命分子的结构和相互作用，包括蛋白质、DNA、RNA等。
今年诺奖的AI色彩浓厚
哈萨比斯接受诺奖官方电话采访时说，获奖喜讯令他不敢置信，“大脑一片空白”。作为70多年来最年轻的化学诺奖得主，江珀同样兴奋不已。他表示，自己原本认为获奖机会只有10%，因此决定蒙头大睡，直到结果揭晓。但这个计划最终失败，因为他根本睡不着。江珀还表示，现代社会事情发展得很快，“从论文到诺奖只需要3至4年”。
今年诺奖的AI色彩浓厚，8日揭晓的物理学奖聚焦为AI技术奠基的人工神经网络，得主之一是“AI教父”欣顿。欣顿发表获奖感言时再次强调对AI技术可能失控的担忧。但哈萨比斯显然更加乐观。他表示，至少在可以预见的未来，AI将是提高科学家工作效率的工具。哈萨比斯强调，AI擅长分析数据，但不知道如何提出正确的问题或作出假设，这部分工作还是要依靠人类。 |
