本周是人工智能领域诺贝尔奖的重要一周。
瑞典皇家科学院刚刚宣布了 2024 年诺贝尔化学奖获奖者，他们是 DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis、DeepMind 主任 John Jumper 以及在西雅图的华盛顿大学蛋白质设计研究所所长 David Baker。该奖项主要为了表彰他们在预测和设计生命基石蛋白质结构方面做出的突破性工作。
2024 年诺贝尔化学奖得主：大卫·贝克 (David Baker)、德米斯·哈萨比斯 (Demis Hassabis) 和约翰·江珀 (John Jumper)
此前一天，人工智能先驱 Geoff Hinton 和 John Hopfield 因其在机器学习和人工智能领域的奠基性工作而获得诺贝尔物理学奖。
除了获得该奖项所带来的全球声望之外，诺贝尔化学奖还附带 1100 万瑞典克朗（100 万美元）的现金奖励，其中一半将归 David Baker 所有，另一半由 Hassabis 和 Jumper 平分。
据公开资料显示，Hassabis 于 1976 年出生于伦敦，在很小的时候他就在多个领域展现出了独特的天赋。十几岁时，Hassabis 就已成为了国际象棋大师 。他还是英国视频游戏开发商 Bullfrog Productions 的首席程序员，并以一等荣誉毕业于剑桥大学计算机科学专业，之后与 Shane Legg 和 Mustafa Suleyman 一起创立了 DeepMind，微软今年早些时候从 AI 初创公司 Inflection AI 挖走了 Mustafa Suleyman 。
2014 年，谷歌以 5 亿多美元的价格收购了 DeepMind，三年后，Jumper 以研究科学家的身份加入该公司。同样值得注意的是，今年 3 月，Hassabis 因“人工智能服务”被授予英国爵士勋章。
那么，为什么这么重磅的奖项会颁发给 Hassabis 和 Jumper 这两位 AI 领域从业者？
AI 在化学领域的价值
众所周知，蛋白质是生命的基石，这也是 DeepMind 在 AlphaFold 上所做的工作具有革命性的原因。尽管它的潜力多年来一直被吹捧，但这家谷歌子公司在 2020 年才正式推出了该人工智能模型，并通过仅使用蛋白质的基因序列来预测蛋白质的三维结构，在很大程度上解决了困扰科学家多年的难题。
蛋白质的形状决定了它的工作方式，而弄清楚它的形状历来是一个缓慢、劳动密集的过程，通常需要多年的实验室实验。借助 AlphaFold，DeepMind 能够将这一过程加速到几个小时，覆盖现有的 2 亿种蛋白质中的大部分。这一举措的影响不容小觑，因为这种数据对于药物研发、疾病诊断和生物工程等至关重要。
诺贝尔化学奖委员会主席 Heiner Linke 在一份声明中表示：“今年获得认可的发现之一与神奇蛋白质的构造有关。另一项发现则是为了实现一个 50 年来的梦想：根据氨基酸序列预测蛋白质结构。这两项发现都开辟了巨大的可能性。”
“四年前的 2020 年，Demis Hassabis 和 John Jumper 成功破解了密码。通过熟练使用人工智能，他们能够预测自然界中几乎所有已知蛋白质的复杂结构，”Linke 说。
去年，化学奖授予了三位科学家，以表彰他们在量子点方面的研究成果。量子点是一种直径只有几纳米的微小粒子，可以释放出非常明亮的彩色光，其在日常生活中的应用包括电子和医学成像。
