圖檔來源：諾貝爾獎委員會藍鲸新聞10月10日訊（記者 朱俊熹）繼2024年諾貝爾實體學獎之後，又一諾貝爾獎項花落人工智能。當地時間10月9日，瑞典皇家科學院宣布将2024年諾貝爾化學獎授予美國生物化學家David Baker，以及谷歌DeepMind的聯合創始人兼首席執行官Demis Hassabis、總監John Jumper，以表彰他們在蛋白質結構方面做出的重大突破。據諾貝爾獎委員會介紹，現任美國華盛頓大學西雅圖分校教授、霍華德·休斯醫學研究所研究員的David Baker因建構出全新類型的蛋白質而獲獎，"成功完成了幾乎不可能完成的壯舉"。此外，David Baker開發的Rosetta軟體也引入了深度學習技術，成為蛋白質結構預測和設計領域的重要工具，被廣泛用于藥物開發、疫苗設計等方面。48歲的Demis Hassabis在2010年共同創立了AI研究公司DeepMind，并擔任首席執行官至今，上司了AlphaGo、AlphaFold等多個重要項目。39歲的John Jumper于2017年加入DeepMind，現任進階研究科學家，也是AlphaFold項目的負責人。2014年，谷歌以超過5億美元收購了DeepMind，并于2023年将其與另一AI研究部門Google Brain合并，共同組成Google DeepMind。合并後的團隊成為谷歌應對全球AI軍備競賽的核心力量，以通用人工智能為終極目标，涉足AI技術研究、基礎科學研究、遊戲AI等多個領域，擁有著名的AlphaGo、AlphaFold等項目。諾貝爾獎委員會在公告中指出，Demis Hassabis和John Jumper在2020年提出了AI 模型AlphaFold2。借助該模型，能夠預測研究人員發現的幾乎所有2億種蛋白質的結構。自這一突破以來，來自190個國家的200多萬人使用了AlphaFold2，能夠幫助研究人員更好地了解抗生素耐藥性，開發可分解塑膠的酶。今年5月，谷歌DeepMind還推出了最新版本的AlphaFold 3。該模型不僅能預測蛋白質結構，還能夠高精度地預測所有生命分子的結構和互相作用，包括DNA、RNA等。谷歌DeepMind當時表示，AlphaFold 3超越蛋白質進入了更廣泛的生物分子領域，這一飛躍可以開啟更多變革性科學，從開發生物可再生材料到加速藥物設計等等。在得知獲得諾貝爾化學獎消息後，Demis Hassabis對媒體表示，"我一生緻力于推動人工智能的發展，因為我真的相信它有潛力改善數十億人的生活。"John Jumper則發表聲明稱，這一獎項能夠表明人工智能将加快科學研究速度，幫助了解疾病并開發治療方法。就在宣布諾貝爾化學獎的前一天，今年的實體學獎也被授予兩位人工智能領域的先驅，其中包括曾擔任谷歌副總裁兼工程研究員的"AI教父"Geoffrey Hinton。實體學獎公布後，在社交媒體X上，Demis Hassabis很快為這位"好朋友和前谷歌同僚"送上熱烈祝賀，稱贊其為現代人工智能領域的深度學習革命奠定了基礎。幸運的是，一天之後，Demis Hassabis自己也獲得了化學獎。諾貝爾獎委員會将實體學獎頒發給Geoffrey Hinton的理由是，他使用了統計實體學的工具來訓練機器，在利用人工神經網絡實作機器學習方面實作了開創性發現。但獎項公布後，不少人對于将實體學獎項頒發給計算機科學領域的AI研究是否恰當提出質疑，認為AI與傳統實體學并無密切關聯。獲得諾貝爾化學獎的David Baker、Demis Hassabis和John Jumper此前也被廣泛視為今年諾貝爾生理學或醫學獎的熱門人選。去年9月，谷歌DeepMind的Demis Hassabis和John Jumper就因AlphaFold項目而斬獲2023拉斯克獎的基礎醫學研究獎，這也被看作是諾貝爾獎的風向标。但10月7日公布的諾貝爾生理學或醫學獎最終頒發給了另外兩位科學家Victor Ambros和Gary Ruvkun，以表彰他們發現了調控基因活動的基本原理。諾貝爾獎委員會對于為何将化學獎頒發給AI相關研究的闡述更為清晰。據其解釋，蛋白質是生命中精妙的化學工具，能夠控制和驅動所有化學反應，這些化學反應共同構成了生命的基礎。而谷歌DeepMind的AlphaFold能夠根據氨基酸序列預測蛋白質結構，解決了長久以來的研究難題，開辟了廣闊的可能性。可以說，由于數名前員工和現員工的獲獎，谷歌才是今年諾貝爾獎的最大赢家。
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