諾獎得主震撼宣言：AI一年完成10億年“博士研究時間” 解鎖生物學(xué)奧秘,。DeepMind團隊預(yù)測了地球上已知的2億個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，這原本需要花費十億年的博士時間,。LinkedIn聯(lián)合創(chuàng)始人Reid Hoffman轉(zhuǎn)發(fā)了Demis Hassabis關(guān)于這一成就的講話視頻,，引起了廣泛討論。

PhD Time（博士時間）的概念十分新穎,。DeepMind的研究不僅令人印象深刻,，更重要的是如何大規(guī)模地整合這些結(jié)果及其所體現(xiàn)的價值,。AI使信息和知識民主化的程度也是前所未有的。更令人震驚的是,，我們甚至還沒有達到通用人工智能（AGI）階段,。

對于“10億年”的概念，許多網(wǎng)友表示震驚,。一位金融科技從業(yè)者評論稱,，Demis Hassabis和他的AlphaFold團隊取得的成就是革命性的。技術(shù)的最高使命在于將10億年的科學(xué)探索壓縮到一年內(nèi)完成,。當(dāng)其他人利用AI獲取注意力和利潤時,，Hassabis選擇了一條更崇高的道路：運用AI解鎖生物學(xué)奧秘，應(yīng)對人類面臨的重大挑戰(zhàn),。AlphaFold展示了卓越頭腦追求服務(wù)于全人類的知識所能實現(xiàn)的成就,，提醒我們最大的創(chuàng)新應(yīng)擴展人類潛能而非利用弱點。

3月24日,，Demis Hassabis在母校劍橋大學(xué)進行了長達一個多小時的演講,，分享了AI如何驅(qū)動科學(xué)發(fā)現(xiàn)。他認(rèn)為人類正進入“數(shù)字生物學(xué)”時代,，利用AI可以以“數(shù)字速度”重新構(gòu)想藥物發(fā)現(xiàn)原理,。盡管量子計算不斷興起，經(jīng)典計算機系統(tǒng)仍可通過AI推進知識,，幫助揭示現(xiàn)實本質(zhì),。Hassabis回顧了他的AI職業(yè)生涯，并提供了對未來發(fā)展的見解,，包括AGI的開發(fā),。

Demis Hassabis因蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測榮獲2024年諾貝爾化學(xué)獎。他在劍橋大學(xué)畢業(yè)后于2010年與人共同創(chuàng)立了DeepMind,。上世紀(jì)90年代,，他在劍橋皇后學(xué)院攻讀計算機科學(xué)本科。DeepMind開發(fā)了精通流行游戲的AI模型,，并于2014年被谷歌收購,。兩年后，DeepMind擊敗圍棋世界冠軍引起全球關(guān)注,。之后,，Hassabis轉(zhuǎn)向科學(xué)研究，認(rèn)為技術(shù)已經(jīng)成熟,，可以解決有意義的問題,。蛋白質(zhì)折疊就是一個典型例子，DeepMind使用AlphaFold-2預(yù)測了所有2億已知蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),，并公開免費提供給所有人使用,。這項技術(shù)已被200萬研究人員引用超過3萬次,，成為生物學(xué)研究的標(biāo)準(zhǔn)工具。

DeepMind的目標(biāo)是用AI造福人類,，分為兩步：首先解決人工智能,，然后用它解決其他問題。Hassabis認(rèn)為AI幾乎可以應(yīng)用于所有領(lǐng)域,，未來會帶來很多突破,。在談到AGI的發(fā)展路徑時，他表示DeepMind正在推動AI在理解物理規(guī)律方面取得進展,。

LinkedIn,、Manas AI和Inflection AI聯(lián)合創(chuàng)始人Reid Hoffman與Hassabis討論了AI。Hassabis解釋了為何DeepMind能在一年內(nèi)完成10億年的博士研究時間：他們在一年內(nèi)完成了2億蛋白質(zhì)的全部折疊,。Hassabis認(rèn)為最重要的AI應(yīng)用包括人類健康和能源可持續(xù)性,。蛋白質(zhì)折疊對Hassabis來說是一個典型的例子，他從劍橋大學(xué)本科時就接觸到了這個問題,。了解蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)有助于疾病治療和藥物設(shè)計,。普通蛋白質(zhì)有10到300種可能的折疊方式，而2億種蛋白質(zhì)的總折疊方式高達20億到600億,。憑借AI,，DeepMind通過AlphaFold實現(xiàn)了這一目標(biāo)。現(xiàn)在,，全世界可以免費使用這些結(jié)果,。Hassabis等人還成立了Isomorphic公司，繼續(xù)深入開發(fā)所需藥物,。

在對話中,，Hassabis強調(diào)了深度學(xué)習(xí)的重要性。盡管“深藍”在當(dāng)時是人工智能的巔峰,，但它缺乏學(xué)習(xí)新事物的能力,。DeepMind結(jié)合了深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)，讓系統(tǒng)自己學(xué)習(xí)好的模式和走法,。2016年,，AlphaGo在與李世石的對決中走出經(jīng)典的“第37步”，展現(xiàn)了原創(chuàng)性和創(chuàng)造力,。Hassabis希望將這些AI技術(shù)應(yīng)用于科學(xué)領(lǐng)域的“根節(jié)點問題”,。在他看來，如果一個人致力于長期重要任務(wù),，硅谷的分散注意力問題會帶來很多噪音,。AI作為最具變革性的技術(shù)之一,，不應(yīng)僅限于加州的一小部分地區(qū),。