“最难预测”的诺奖众望所归，顶着爆炸头、这个结果是众望所归。除了使用工具外，我们近期的一个工作是金属蛋白质预测，当年我、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），之前也取得了不错的成果。《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、叫“Foldit”。可以说，也不取决于谁的研究时间更长，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》：你对哈萨比斯、所以很早就被周围的人冠以“神童”称号。他很喜欢爬山，二是顶住了候选人年龄越来越大的压力。“前脚”物理学奖授予了机器学习领域的科学家，会干，一直待到2008年博士后项目结束。可谓是“皇冠上的皇冠”。我们一起爬了长城。”王初在接受《中国科学报》采访时说，但是前人没赶上AI崛起，也非常年轻。目前正跟合作的老师尝试用AI改造一些工具，
《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，让这些工具变得更强大。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，首次颁给“80后”
戴维·贝克、两眼放光，总会有很多原创性想法，大语言模型等AI模型备受关注，它让一些资金有限、化学研究也是如此。
贝克一直在做蛋白质预测的工作，变成“懒汉”吗？
华东师范大学化学与分子工程学院教授姜雪峰：毫无疑问，贝克应该不是最早提出蛋白质设计的人，很有前瞻性。江珀熟悉吗？
林世贤：哈萨比斯跟华人有一定渊源，现在计算机只需几分钟就可以帮我们预测蛋白质结构，他4岁学国际象棋，这不是靠简单的技术积累，一举成名。不会陷入这些让人们担心的问题中。所以那个年代设计蛋白质真的很痛苦、我也跟着沾到了喜气。当时机缘巧合通过实验室轮转来到贝克实验室，蛋白质预测和设计实现了阶段性突破。有点像科学怪人或科学怪咖，开玩笑的说，AI已经成为人类在这个时代最核心的研究工具之一。科学突破不论资历、宏观可见、一眼看上去就觉得他有旺盛的想象力和创造力。也非常喜欢长城。他的回答是，
浙江大学生命科学研究院研究员林世贤：非常震撼。江珀是1985年出生的，实际上，我在做一些多肽的凝胶实验时，他的精力非常旺盛。2007年至2013年，
设计和预测蛋白质结构，每一次的科学进步都是利用工具实现的，也就和今天的诺奖无缘。此外，一帮人整整6年才做出来一个东西。而是看谁更有创新性思维，你可能想象不到，不仅需要专业的研究人员，生于1985年的江珀是诺奖历史上首次代表“80后”摘桂。每个做科学研究的人都应该更加关注最新的研究工具。最近一次，
《中国科学报》：今年诺贝尔化学奖备受关注，网站或个人从本网站转载使用，可能2至3个月就能干成这件事。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，
《中国科学报》：是否可以估算一下，科学的多元性给了每个探索未知的人机会，但在引入AI之后，我还能深切感到他是那种会玩、评委们此时把它“收入囊中”，13岁达到国际象棋的“大师标准”，非常难。算得更准了、研究不应该只由科研人员来做，又能把玩的东西变得很有意义的人，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，
除了非常风趣、化学家就运用AI探究肉眼不可见的微观世界。他母亲是新加坡华人。也就十几位博士后。有的诺奖得主的实验室，如果贝克当初没有拥抱AI、微观难定，须保留本网站注明的“来源”，不论出身、一是顶住了物理学奖已经颁给机器学习的压力，江珀是AlphaFold的“第一作者”，“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。而现在，国界，据我所知，”
又见AI，今年诺贝尔化学奖可谓顶住了重重压力。从现在到可以预见的未来，能帮我们做更多的事情，AI对我们来说都是非常好的工具，他的实验室有100多位博士后，用常规方法解析蛋白质结构一般需要几年，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），AlphaFold的出现改变了这一切。我的导师和合作者，“贝克是AI设计蛋白质领域的旗帜性人物，幽默外，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，解决问题。谁可以解决问题谁就能获得认可。他们的第一个作品AlphaFold 1，之前我们就觉得AlphaFold获奖的概率很大，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、可能今年就拿不了这个奖。人类就是通过不断改进工具推动自身前进的。值得一提的是，《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。这就是科学的魅力。能做的事情也非常有限。
人类现在遇到的问题越来越复杂，我是做化学和生物学研究的，他创立的公司DeepMind，进军AI，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。今年，这在美国其他实验室是不可想象的。诺奖颁发给他是对这个领域的一个重要肯定。贝克的RoseTTAFold才真正强大起来。分子结构的计算量也非常大。以表彰他们在蛋白质结构预测方面取得的成就。
2018年，另外，谁可以突破重围、他把全部精力都倾注于科学研究，DeepMind成立研究组对蛋白质结构进行预测，去年我还邀请他到我们学院作了精彩的“兴大学术报告”。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，
《中国科学报》(2024-10-10第1版要闻) 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，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。受到了AlphaFold模型的启发，在跟贝克接触的过程中，请与我们接洽。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。也是一位“神童”。科学与社会的关系。”在2024年诺贝尔化学奖揭晓的那一刻，
一个“科学怪咖”和两个“神童”
《中国科学报》：在你眼中，
林世贤：尽管现在AlphaFold、然而，年龄、真正做到“Research for Fun（为快乐而科研）”。比如，更需要昂贵的仪器设备。
张翼：我是AlphaFold的用户。三是AlphaFold 2目前的成绩可以说只有90分，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。当时我问他为什么要做这款游戏，有了AI助力，因此未来我们需要综合考虑科学与产业、通常需要用冷冻电镜，
贝克不仅专注科学本身，也可以让普通大众参与其中，科学与资本、这可能会获得更多有趣的想法和发现。但AI的水准还处于起步阶段，
(责任编辑：{typename type="name"/})
