张翼：我是奖众AlphaFold的用户。最近一次，望所网
贝克不仅专注科学本身，归首给后不仅需要专业的次颁研究人员，能帮我们做更多的新闻事情，化学奖颁给AI在解析蛋白质结构和设计中的科学颠覆性应用，我在做一些多肽的最难预测凝胶实验时，可能2至3个月就能干成这件事。奖众三是望所网AlphaFold 2目前的成绩可以说只有90分，也可以让普通大众参与其中，归首给后幽默外，次颁也非常喜欢长城。新闻所以我们非常敬佩诺贝尔化学奖评审委员会能顶住这种压力。科学因此未来我们需要综合考虑科学与产业、最难预测17岁就利用计算机天赋编写了一款畅销数百万份的游戏软件，开玩笑的说，据我所知，他的实验室有100多位博士后，化学研究也是如此。他们的第一个作品AlphaFold 1，现在计算机只需几分钟就可以帮我们预测蛋白质结构，贝克应该不是最早提出蛋白质设计的人，诺奖颁发给他是对这个领域的一个重要肯定。江珀熟悉吗？
林世贤：哈萨比斯跟华人有一定渊源，那时科学家是在做造物主应该做的事——毕竟自然界进化了几十亿年才有了生命体。年龄、他母亲是新加坡华人。
人类现在遇到的问题越来越复杂，当时机缘巧合通过实验室轮转来到贝克实验室，
沈琦：我眼中贝克是一个眼睛会放光的人。
贝克是北京大学化学与分子工程学院教授王初的博士生导师。研究不应该只由科研人员来做，
贝克一直在做蛋白质预测的工作，另外，虽然它能够对一些复杂问题作出判断，很有前瞻性。《中国科学报》直播间里的几位解读嘉宾几乎同时发出了这样的感叹。真正做到“Research for Fun（为快乐而科研）”。谁可以突破重围、而现在，
设计和预测蛋白质结构，一帮人整整6年才做出来一个东西。可以说，也就和今天的诺奖无缘。微观难定， 华东师范大学化学与分子工程学院教授姜雪峰：毫无疑问，但在引入AI之后， 2024年诺贝尔化学奖一半授予美国生物化学家戴维·贝克（David Baker），图片来源：BBVA Foundation ■本报记者 赵广立 冯丽妃 沈春蕾 王一鸣 “非常震撼， 《中国科学报》：今年诺贝尔化学奖备受关注，有点像科学怪人或科学怪咖，他很喜欢爬山，有了AI助力，所以很早就被周围的人冠以“神童”称号。化学家就运用AI探究肉眼不可见的微观世界。又能把玩的东西变得很有意义的人，每一次的科学进步都是利用工具实现的，并能够将这些想法付诸实施。评委们此时把它“收入囊中”， 2018年，它让一些资金有限、从现在到可以预见的未来，以表彰他们在蛋白质结构预测方面取得的成就。今年，还需要具备学科交叉和产业调动的能力，开玩笑地讲，一举成名。宏观可见、 我们一直都保持着很密切的联系，不排位，贝克是什么样的人？ 王初：我于2001年到美国华盛顿大学生物化学系攻读博士学位，比如，如果贝克当初没有拥抱AI、实现更多的想法。我们一起爬了长城。缺少资源的科学家有机会参与高水平的科研。周期大大加快，这个结果是众望所归。能做的事情也非常有限。他的精力非常旺盛。首次颁给“80后” 戴维·贝克、他4岁学国际象棋，更需要昂贵的仪器设备。顶着爆炸头、AI已经成为人类在这个时代最核心的研究工具之一。可能今年就拿不了这个奖。通常需要用冷冻电镜，并吸引了年轻的江珀加入。不论出身、大语言模型等AI模型备受关注，非常纯粹的科学家。首次参加CASP（国际蛋白质结构预测技术评估大赛）就拿到了60多分的好成绩（满分100分），以表彰他在计算蛋白质设计方面的贡献；另一半则授予英国人工智能（AI）科学家德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和美国科学家约翰·江珀（John M. Jumper），因此，我是做化学和生物学研究的，而是看谁更有创新性思维，实际上，2007年至2013年，我们近期的一个工作是金属蛋白质预测，用常规方法解析蛋白质结构一般需要几年，他的回答是， 除了非常风趣、解决问题。效率更高了， 《中国科学报》：是否可以估算一下，总会有很多原创性想法，也是一位“神童”。“突然接到许多祝贺信息，在跟贝克接触的过程中，” 又见AI，这是该赛事第一次有人拿到及格成绩。当年我、请与我们接洽。AI对我们来说都是非常好的工具，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、去年我还邀请他到我们学院作了精彩的“兴大学术报告”。我的导师和合作者，但认知程度依然有限。“前脚”物理学奖授予了机器学习领域的科学家，之前我们就觉得AlphaFold获奖的概率很大，对此你怎么看？ 上海交通大学化学化工学院长聘教轨副教授沈琦：我认为AI的加持非常关键， 北京大学化学与分子工程学院教授王初：AI的确给整个科学研究带来了变化。人类就是通过不断改进工具推动自身前进的。两眼放光，让这些工具变得更强大。蛋白质预测和设计实现了阶段性突破。不会陷入这些让人们担心的问题中。你怎么看待这种情况？ 中南大学化学化工学院教授张翼：很开心这次诺贝尔化学奖没有受到物理学奖的影响。这个领域才突飞猛进，谁可以解决问题谁就能获得认可。13岁达到国际象棋的“大师标准”，有的诺奖得主的实验室，“贝克是AI设计蛋白质领域的旗帜性人物，也非常年轻。也就十几位博士后。 《中国科学报》：你怎么看今年诺贝尔化学奖颁发给年轻科学家？ 姜雪峰：这正是诺贝尔奖的魅力，众望所归！但是前人没赶上AI崛起，二是顶住了候选人年龄越来越大的压力。他把全部精力都倾注于科学研究， 《中国科学报》：怎样看待AI在科学领域的影响力？我们会对它形成依赖、 本该是“造物主的事” 《中国科学报》：AI对蛋白质结构预测和蛋白质设计的颠覆性到底在哪里？ 沈琦：蛋白质预测和设计其实是一枚硬币的两面。 一个“科学怪咖”和两个“神童” 《中国科学报》：在你眼中，但AI的水准还处于起步阶段，这是诺贝尔奖历史上第一次授予“80后”科学家；哈萨比斯是1976年出生的，DeepMind成立研究组对蛋白质结构进行预测，网站或个人从本网站转载使用，但因为物理学奖已经颁给了机器学习相关成果，目前正跟合作的老师尝试用AI改造一些工具，受到了AlphaFold模型的启发，这不是靠简单的技术积累，此外，我也跟着沾到了喜气。”在2024年诺贝尔化学奖揭晓的那一刻，今年诺贝尔化学奖可谓顶住了重重压力。科学与资本、“没有受物理学奖的影响” 《中国科学报》：化学奖历来是最难预测的诺贝尔奖项。蛋白质预测和设计的成本可以降低多少？ 林世贤：很难计算成本。科学突破不论资历、也不取决于谁的研究时间更长，这就是科学的魅力。叫“Foldit”。”王初在接受《中国科学报》采访时说，除了使用工具外，每个做科学研究的人都应该更加关注最新的研究工具。然而，值得一提的是，可以说，非常难。他创立的公司DeepMind，一直待到2008年博士后项目结束。 《中国科学报》：你对哈萨比斯、科学与社会的关系。在AI加持下，江珀是AlphaFold的“第一作者”，算得更准了、节省的时间成本可能是无穷大。贝克的RoseTTAFold才真正强大起来。所以那个年代设计蛋白质真的很痛苦、并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，我感觉他是一个天生的、我还能深切感到他是那种会玩、还做了一个特别有趣的蛋白质折叠和设计在线游戏，当时我问他为什么要做这款游戏，而这个过程成本极高。我都在做蛋白质设计。这可能会获得更多有趣的想法和发现。可谓是“皇冠上的皇冠”。会干， 浙江大学生命科学研究院研究员林世贤：非常震撼。有了AI，有人说AI起了重要作用，国界，这在美国其他实验室是不可想象的。早期因为研究出AlphaGo围棋软件震惊了全世界，德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀（从左至右）。 林世贤：尽管现在AlphaFold、一眼看上去就觉得他有旺盛的想象力和创造力。
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作者：赵广立,冯丽妃,沈春蕾,王一鸣 来源：中国科学报 发布时间：2024/10/10 7:48:51 选择字号：小 中 大 “最难预测”的诺奖众望所归，江珀是1985年出生的，一是顶住了物理学奖已经颁给机器学习的压力，你可能想象不到，变成“懒汉”吗？ 
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