諾貝爾化學獎，為何也青睞人工智能？

10月9日，2024年諾貝爾化學獎揭曉。戴維·貝克、戴密斯·哈薩比斯和約翰·喬普共享這一獎項。戴維·貝克在“計算蛋白質(zhì)設(shè)計”領(lǐng)域貢獻突出，其余兩人則在“蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測”方面成就斐然。這也是繼物理學獎之后，今年諾貝爾獎再一次授予人工智能的相關(guān)成果及科學家。

人工智能“梅開二度”

作為全球最重磅的科技獎項之一，每年諾貝爾獎頒獎前，各類預(yù)測層出不窮。在今年諾貝爾化學獎揭曉前，此次獲獎的三位科學家已呼聲極高。獎項結(jié)果稱得上眾望所歸。

“尤其是戴維·貝克，他是計算蛋白質(zhì)設(shè)計領(lǐng)域的拓荒者，并且持續(xù)性做出國際先進的研究成果，我認為他們獲獎實至名歸。”清華大學生物醫(yī)學交叉研究院助理教授、北京生命科學研究所研究員徐純福認為，在今年諾貝爾物理學獎已經(jīng)頒發(fā)給機器學習科學家的情況下，諾貝爾化學獎仍然頒發(fā)給了三位從事計算研究的科學家，有些令人意外，但這也側(cè)面體現(xiàn)了相關(guān)獲獎成果極其重要的科學價值。

浙江大學生命科學研究院研究員林世賢也對該獎項結(jié)果十分激動，“獲獎成果和我的研究領(lǐng)域息息相關(guān)，對我們研究者也是一種激勵。”他還特別提到，獲獎?wù)咧坏募s翰·喬普只有39歲，這對廣大青年科研工作者是一種莫大的鼓舞。

蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測一直是計算生物學和結(jié)構(gòu)生物學所關(guān)心的重要問題。清華大學生命科學學院教授楊茂君介紹，早期蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測主要依靠同源蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，但是實驗解析的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)量占總蛋白數(shù)量的比例很低，因此預(yù)測效率不高、準確度有限。后期，隨著機器學習興起，人工智能迅速發(fā)展，科學家開始嘗試將人工智能應(yīng)用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測領(lǐng)域，開發(fā)出結(jié)構(gòu)預(yù)測工具AlphaFold以及后續(xù)版本，實現(xiàn)了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測精度和效率的飛躍，幾乎解決了單一蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的問題，有望對藥物研發(fā)等帶來重要變革，是人工智能應(yīng)用于生命健康研究領(lǐng)域的極具代表性的重要成果。

科學家應(yīng)用AI要揚長避短

此次諾貝爾化學獎，除了是對獲獎?wù)叩谋碚?，也是對人工智能在基礎(chǔ)科學研究領(lǐng)域深入應(yīng)用的重要認可。

楊茂君認為，這項技術(shù)更重要的是定義了一個理論上可以解決所有科學問題的范式，即從實際問題出發(fā)，將其轉(zhuǎn)變?yōu)锳I可以處理的輸入數(shù)據(jù)，再經(jīng)過深度學習網(wǎng)絡(luò)，最終輸出結(jié)果。

“在所有通過輸入得出輸出的問題上，AI理論上都可以作為有力的工具，這反映了AI在科學研究領(lǐng)域的廣闊潛力。”在楊茂君看來，這一技術(shù)的應(yīng)用范圍并不限于生物、化學、物理等領(lǐng)域，其應(yīng)用范圍主要取決于如何將客觀世界的問題（或數(shù)據(jù)）抽象成AI可以學習和處理的形式，以及現(xiàn)實世界是否有足夠多的真實數(shù)據(jù)，訓(xùn)練和構(gòu)建深度學習網(wǎng)絡(luò)。

“AI在蛋白質(zhì)設(shè)計領(lǐng)域的應(yīng)用突破可以說是天時地利人和，水到渠成。”楊茂君解釋，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的一級序列足夠簡單，且蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)輸出也有標準的表達形式，并且在過去幾十年，結(jié)構(gòu)生物學領(lǐng)域累積了大量真實蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

徐純福也表示，AI在生物、化學、醫(yī)藥等健康領(lǐng)域的潛力才剛剛嶄露一角，未來還大有發(fā)展空間。

“就拿我最熟悉的蛋白質(zhì)計算設(shè)計來講，雖然今年相關(guān)成果獲獎了，但計算方法在功能蛋白質(zhì)的設(shè)計方面還面臨很大挑戰(zhàn)。”他表示，如果進一步改進AI算法，能夠更準確設(shè)計酶、抗體等重要的功能蛋白質(zhì)，將有可能產(chǎn)生具有真正影響力的全新的蛋白質(zhì)。

徐純福同時認為，AI對科學研究重要性日益凸顯，科學家一方面要積極擁抱改變了的研究范式，同時還要真正意識到AI的局限性。

“AI不是萬能的，科學家們需要揚長避短，推動AI在基礎(chǔ)科研更有效應(yīng)用。”他同時提醒，科學家要更負責任地應(yīng)用AI，不用AI做違背科學倫理、有害人類健康的科學研究。

（科技日報記者 都芃  張佳星 對本文亦有貢獻）