诺奖得主震撼宣言：AI一年完成10亿年博士研究时间！

　　【新智元导读】诺奖得主Demis Hassabis表示，通过AI，DeepMind团队在一年里，完成了10亿年的博士研究时间！10亿年的科学探索被压缩到了一年之内，或许这才代表了AI技术的最高使命。

　　它预测了地球上已知的2亿个蛋白质结构，而按照以前的方法，这本要花费十亿年的博士时间。

　　LinkedIn联创、致力于用AI治疗癌症的ReidHoffman转发了Hassabis讲话的这段视频，引起了网友们的热烈反响。

　　显然，DeepMind团队关于蛋白质的研究令人印象极其深刻，但要说真正有价值的，还不只是纯粹的计算本身，而是如何大规模地综合这些结果，以及它们所体现的价值。

　　一位金融科技从业者评论道，Demis Hassabis和他的AlphaFold团队所取得的这个成就，堪称为革命性的。

　　当其他人还在利用AI来获取注意力、获利时，Hassabis却走了更崇高的一条道路：运用AI来解锁生物学的最深刻奥秘，应对人类面临的最大挑战。

　　在AlphaFold，我们正真看到了当卓越的头脑追求服务于全人类的知识，而非服务于少数人的财富时，可能实现怎样的成就。

　　这个深刻的提醒告诉我们：最大的创新应该用来扩展人类潜能，而非利用人类弱点。

　　3月24日，在母校剑桥大学，Demis Hassabis给出了长达一个多小时的演讲，分享了AI是如何驱动科学发现的。

　　他认为，人类正在进入「数字生物学」时代，利用人工智能人类可以以「数字速度」，重新构想药物发现的原理。

　　他还表示，尽管量子计算不断兴起，经典计算机系统仍然有潜力通过AI推进知识，并可能让我们揭示现实的本质。

　　在剑桥大学巴贝奇讲堂的演讲中，他告诉听众，差不多30年前，作为学生他就在这里听了第一场讲座。

　　Hassabis回顾了他迄今为止的AI职业生涯和研究，并且还提供了关于AI未来发展的迷人见解，包括AGI的开发。

　　Demis Hassabis，因为蛋白质结构预测，荣获2024年诺贝尔化学奖

　　DeepMind公司于2014年被谷歌收购，两年后，当DeepMind拿下了「AI圣杯」，引起了全球关注：击败了围棋世界冠军。

　　「我觉得我们准备好了，我们掌握了足够成熟的技术，能够将其应用到游戏之外，尝试解决真正有意义的问题。」

　　蛋白质折叠——即从氨基酸序列预测蛋白质的三维结构——就是一个典型的例子。

　　科学家们已经为此工作了至少50年，直到2020年11月，DeepMind的AlphaFold-2解决了这一问题。

　　随后，DeepMind使用AlphaFold-2预测了所有2亿已知的蛋白质结构，并将系统和这些结构公开免费提供，供任何人使用。

　　Demis说道：「这就像是把十亿年的博士时间压缩到了一年。想想看，科学进展可以被加速到什么程度。这项技术现在已经被来自世界各地的200万研究人员使用，已经被引用超过3万次，成为生物学研究中的标准工具。」

　　DeepMind的目标是用AI造福人类，并将目标分解为两步骤：第一步解决人工智能，第二步用它解决其他所有问题。

　　在谈到通用AI（AGI）的发展路径时，Demis表示在理解现实世界物理规律的各方面，谷歌DeepMind正在推动AI取得进展。

　　在交流中， Hassabis解释了为什么他认为DeepMind将10亿年的博士研究时间压缩到一年:

　　生命中的一切都依赖于蛋白质，人类有必要了解蛋白质的结构，这样才可以知道它们的功能。

　　而如果知道蛋白质的3D结构，可以设计药物和分子，与蛋白质表面的正确部分结合。

　　根据经验，过去发现蛋白质结构，需要四五年时间，几乎需要博士生的整个求学生涯。

　　科学界已知的蛋白质有2亿种，DeepMind在一年内就完成了它们的折叠。

　　Hassabis等还成立了新公司Isomorphic，现在试图继续深入下游，开发所需的药物。

　　在对话中，Hassabis强调，在当时的「深蓝」和AI专家系统方法中，缺少了一些非常基本的东西。

　　尽管「深蓝」在当时是人工智能的巅峰，但它看起来并不智能。这是因为，它缺乏学习新事物的能力。

　　它虽然能在下棋上达到世界冠军水平，却并不能玩井字棋，我们还要重新编程。而且，它也不像人的思维那样，具备普遍性。

　　在2010年，Hassabis等人成立了DeepMind，之所以这样取名，部分缘由是下注深度学习和神经网络这些刚被发明出来的技术。

　　其中，深度学习是用来构建环境或模型，在当时就是游戏；而强化学习是用来进行规划、行动，完成目标，也就在在游戏中取得最大化分数，最终取胜。

　　很多人认为，计算机无法下围棋。但它不仅能下围棋，还在经典的「第37步」中，展示出了原创性和创造力。

　　围棋有10的170次方种局面，比宇宙中的原子还多，根本没办法用穷举法找到围棋的解法。

　　而且，也很难把人类天才棋手的走法，封装成一套启发式方法和规则，来指导机器下围棋。

　　而DeepMind团队，则让系统自己来学习：什么是好的模式，好多走法，以及有价值的高概率获胜位置。

　　就这样，2016年，AlphaGo在和李世石的对决中，走出了经典的「第37步」。

　　人类已经玩了数千年的围棋，由所有接触的人类棋手探索过之后，这个37步仍然是从未见过的新颖走法。

　　当时，所有专业解说员都惊得险些从椅子上摔下来，他们以为是电脑操作员误触了电脑。

　　然而，在一百步后，第37步的作用开始显现出来——它正好处于决定整个游戏的关键位置。

　　而在Hassabis看来，人类致力的每一个领域，都会有大量「第37步」的情况，而他希望把这些AI技术应用在科学大领域的「根节点问题」上。

　　最后，Hassabis表示，如果你们正在进行一项20年的使命，并且一直在按计划进行，这就太不可思议了。（如今，他们已进行了15年）

　　在他看来，硅谷有一个问题：这里有惊人的资金、支持系统和人才数量，但却很分散自己的注意力。

　　但是，AI慢慢的变成了迄今最具变革性的技术，会像电力、火一样，那么，它就绝不应该仅限于一个位于加州的一百平方英里的地方。

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