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🏆 认识Demis Hassabis和AlphaFold：一个关于AI、生命和宇宙奥义的故事
背景：
2024年10月9日，谷歌 DeepMind 联合创始人兼CEO Demis Hassabis 和总监 John Jumper 获得了 2024 年诺贝尔化学奖，以表彰他们开发 AlphaFold 的工作。这一AI 系统根据氨基酸序列预测蛋白质的三维结构。大卫·贝克（David Baker）也因其在计算蛋白质设计方面的工作而共同获奖。
这件事的意义是多重而深刻的。
🧫 如果你对AI 领域稍有探索， 首先会恭喜这是实至名归的奖项——AlphaFold 对全世界无论在科学、商业和医学上推动具有颠覆性。 [1]
- 它迄今预测了几乎所有2亿中蛋白质结构
- 被200多万的研究人员使用
- 我们对生物、疾病和生命过程有了更深的理解
- 大幅加速了药物发现和研发过程
从商业视角来看，年轻的企业家为何也能获得诺贝尔奖？这是否表明科学思维能在更广泛的领域带来商业成功？更进一步， AI是否正在突破学科之间的边界，推动跨领域的创新和融合？
作为Deepmind和Demis的长期研究者，Hans精选了一批重要的视频资料（附上原始出处），一起探索AlphaFold的神奇力量以及它所揭示的深远影响：AI 正在重塑科学发现的方式与人类文明的进程。
✨ 一句话解读蛋白质折叠和AlphaFold
我们知道生命来自细胞的运作和代谢构建的网络，而细胞由蛋白质组成。可以把蛋白质想象成一条长长的链条，通过复杂的折叠和打结形成独特的三维形状，而这种形状决定了它们的功能和意义。
如果把蛋白质拆开，它由 20 种氨基酸构成（有点像乐高积木一样），氨基酸之间相互作用和组合方式，被称为蛋白质折叠，这也是 AlphaFold 名字的由来。尽管我们已知 2 亿种蛋白质结构和形状，虽然这个数字还在快速增加，但它只是我们生命复杂性的一小部分。
用珍妮特·桑顿的话说， 「没有折叠就没有生命。」
🌌 TED 对谈：AI 如何揭开自然和宇宙的奥秘？
m.okjike.com
在这浓缩的 2024年5月TED访谈中， 你能速览到Deepmind 过去几十年的成就，并以 Demis Hassabis第一人称视角，重新理解AI 作为预测机器[2]的价值，特别是AlphaFold主要里程碑。
例如， 「一个博士生要4～5年才能发现一个蛋白质结构，而Alpha Fold 不到一年内预测2亿个蛋白质结构」
🧵 与珍妮特·桑顿女士一起了解 AlphaFold
www.youtube.com
Hans 短评：英国皇家学院这档科普节目，邀请了生物学界的超级领军人物桑顿女士向我们传授蛋白质预测的过去与现在。 她于1999年当选英国皇家学会院士、2012因生物信息学领域的贡献被授予司令夫人勋章； 在其深厚、深入浅出的个人解读中，我们将空前的思维乐趣。
「这根绳子就像是一个展开的蛋白质分子。科学界的折叠挑战就是提取（氨基酸组成）结构信息。」
「折叠后的结构，决定它们如何发挥作用。这就是它们如此重要的原因。 例如痴呆症就是蛋白质在大脑中的折叠所致。可以说，没有折叠，就没有生命。」
「核心的关键，可能连一个孩子也能理解： 如果我给你一根绳子， 你能预测它将可以如何折叠，并呈现出何等结构吗？ 这就是AlphaFold 的价值所在了。」
🔬 Science Magzine：蛋白质折叠革命
youtu.be
Hans 短评：3分钟了解蛋白质折叠的原理和应用。例如， 在分子生物学层面，折叠如何制造出小笼子把对抗流感病毒的分子运输出去。
🧬 AlphaFold 2 解决50年之久的生物学大挑战
youtu.be
请欣赏 Lex Friedman 精彩解读，他说「让我沉浸在巨大的欢乐之中吧」。
✂️ Kurzgezagt ：基因工程将会改变一切（CRISPR）
youtu.be
Hans 短评：跟随Youtube 上最伟大的科普频道之一的Kurzgezagt ，来重新认识基因编辑和基因工程的力量；站在AlphaFold视角基础上，重新想象AI加持生物技术后的广泛影响。你可能会意识到，这真代表了《即将到来的浪潮》的真正含义 。[3]
🎙️ Hannah Fry对话Demis Hassabis：《难以置信的高效AI》
youtu.be
Hans 短评：在这最新的Demis 深度访谈，透露了大量Deepmind 发展对于Google的意义，以及Gemini的独特性、AI对社会各个层面影响的深度思考。
正如Demis Hassabis 所言， 「在短期内AI 被夸大和炒作太多，人们对它能实现的事情期待过高； 但另一方面， 它又被严重低估，大多数人还无法察觉它的影响将是多么巨大。」 （我在即刻AIGC大目录《勇敢的新语》引用了其中一些洞察 [4]）
💊 Daphne Koller 谈论药物研发和人工智能
www.youtube.com
Hans 推荐语：在知名硅谷创始人和投资人Reid Hoffman的对谈节目《Possible》中， 达芙妮·科勒这位斯坦福计算科学教授，作也前在线教育平台Coursera ，现Insitro 创始人分享了她们如何利用机器学习来有效研究和开发新药的。
科勒认为：
「AlphaFold 的成功无疑有助于整个领域的亲近。 它是人工智能在生物学领域的依次真正巡回演出。 它根本解决了大量前人收效甚微的研究方式， 这种新技术的出现一下就改变了格局。
一旦你理解了蛋白质的结构，就可以开始思考分子如何蛋白质相互作用的方式，并创造出能达到适当效果的化学物质。 」
⚫ AlphaGo - The Movie | 获奖纪录片全集
www.youtube.com
「如果你认真下围棋，你有可能获得这种神奇的体验，体会到它是世界上独一无二的。
围棋不仅是一个几千年的游戏，它帮助人们理解到底什么是理解——也许这才是真正的人类。」
Hans：这是Demis 和AlphaFold 故事真正开始的地方。Greg Kohs这部获奖纪录片，叙述了深度神经网络如何解释智能、学习甚至宇宙运行的奥秘，精彩绝伦。 Enjoy～
⛰️ 后记：
Demis Hassabis 于1976年7月27号，出生英国伦敦。很早就表现出对国际象棋的天赋，13岁达到国际水准。 进入剑桥大学后， 在皇后学院学习计算机科学；并在伦敦大学学院攻读认知神经科学博士。2009年完成一项突破性研究，外显记忆的神经过程特别是海马体受损如何影响记忆和想象力。
博士毕业后，与彼得-达扬（Peter Dayan） 合作，扩大了研究领域。在《 自然》 等顶级科学杂志上合著了多篇有影响力的论文，对记忆、想象力和失忆症等领域做出了重大贡献。
2010年和与 Mustafa Suleyman 和 Shane Legg 共同创办了 DeepMind。通过强化学习和深度学习技术开发出了一系列世界瞩目的系统， AlphaGo 和AlphaFold等。直到2014年以4亿英镑的架构被Google 收购，研究领域继续拓展到能源、健康服务、通用学习算法等。[5]
Demis Hassabis在得知获得诺贝尔化学奖这一消息后发表声明：
「获得诺贝尔奖是我一生的荣耀。感谢瑞典皇家科学院，感谢 John Jumper 和 AlphaFold 团队，感谢 DeepMind 和谷歌团队，感谢我过去和现在的所有同事，是他们让这一刻成为可能。我的职业生涯一直致力于推动人工智能的发展，因为人工智能具有改善数十亿人生活的无与伦比的潜力。AlphaFold 已经被 200 多万名研究人员用于推进从酶设计到药物发现等关键工作。我希望我们能把 AlphaFold 看作是人工智能加速科学发现的惊人潜力的第一个证明点。」
📶 注释和参考
[1] Demis Hassabis & John Jumper 荣获诺贝尔化学奖
deepmind.google
[2] AI和大脑本质上都是预测机器
m.okjike.com
[3] 即刻AIGC 大目录第9期，《即将到来的浪潮》 m.okjike.com
[4] 即刻AIGC 大目录第12期，《勇敢的新语》 m.okjike.com
[5] Demis Hassabis: A Leader in Artificial Intelligence
www.perplexity.ai
背景：
2024年10月9日，谷歌 DeepMind 联合创始人兼CEO Demis Hassabis 和总监 John Jumper 获得了 2024 年诺贝尔化学奖，以表彰他们开发 AlphaFold 的工作。这一AI 系统根据氨基酸序列预测蛋白质的三维结构。大卫·贝克（David Baker）也因其在计算蛋白质设计方面的工作而共同获奖。
这件事的意义是多重而深刻的。
🧫 如果你对AI 领域稍有探索， 首先会恭喜这是实至名归的奖项——AlphaFold 对全世界无论在科学、商业和医学上推动具有颠覆性。 [1]
- 它迄今预测了几乎所有2亿中蛋白质结构
- 被200多万的研究人员使用
- 我们对生物、疾病和生命过程有了更深的理解
- 大幅加速了药物发现和研发过程
从商业视角来看，年轻的企业家为何也能获得诺贝尔奖？这是否表明科学思维能在更广泛的领域带来商业成功？更进一步， AI是否正在突破学科之间的边界，推动跨领域的创新和融合？
作为Deepmind和Demis的长期研究者，Hans精选了一批重要的视频资料（附上原始出处），一起探索AlphaFold的神奇力量以及它所揭示的深远影响：AI 正在重塑科学发现的方式与人类文明的进程。
✨ 一句话解读蛋白质折叠和AlphaFold
我们知道生命来自细胞的运作和代谢构建的网络，而细胞由蛋白质组成。可以把蛋白质想象成一条长长的链条，通过复杂的折叠和打结形成独特的三维形状，而这种形状决定了它们的功能和意义。
如果把蛋白质拆开，它由 20 种氨基酸构成（有点像乐高积木一样），氨基酸之间相互作用和组合方式，被称为蛋白质折叠，这也是 AlphaFold 名字的由来。尽管我们已知 2 亿种蛋白质结构和形状，虽然这个数字还在快速增加，但它只是我们生命复杂性的一小部分。
用珍妮特·桑顿的话说， 「没有折叠就没有生命。」
🌌 TED 对谈：AI 如何揭开自然和宇宙的奥秘？
m.okjike.com
在这浓缩的 2024年5月TED访谈中， 你能速览到Deepmind 过去几十年的成就，并以 Demis Hassabis第一人称视角，重新理解AI 作为预测机器[2]的价值，特别是AlphaFold主要里程碑。
例如， 「一个博士生要4～5年才能发现一个蛋白质结构，而Alpha Fold 不到一年内预测2亿个蛋白质结构」
🧵 与珍妮特·桑顿女士一起了解 AlphaFold
www.youtube.com
Hans 短评：英国皇家学院这档科普节目，邀请了生物学界的超级领军人物桑顿女士向我们传授蛋白质预测的过去与现在。 她于1999年当选英国皇家学会院士、2012因生物信息学领域的贡献被授予司令夫人勋章； 在其深厚、深入浅出的个人解读中，我们将空前的思维乐趣。
「这根绳子就像是一个展开的蛋白质分子。科学界的折叠挑战就是提取（氨基酸组成）结构信息。」
「折叠后的结构，决定它们如何发挥作用。这就是它们如此重要的原因。 例如痴呆症就是蛋白质在大脑中的折叠所致。可以说，没有折叠，就没有生命。」
「核心的关键，可能连一个孩子也能理解： 如果我给你一根绳子， 你能预测它将可以如何折叠，并呈现出何等结构吗？ 这就是AlphaFold 的价值所在了。」
🔬 Science Magzine：蛋白质折叠革命
youtu.be
Hans 短评：3分钟了解蛋白质折叠的原理和应用。例如， 在分子生物学层面，折叠如何制造出小笼子把对抗流感病毒的分子运输出去。
🧬 AlphaFold 2 解决50年之久的生物学大挑战
youtu.be
请欣赏 Lex Friedman 精彩解读，他说「让我沉浸在巨大的欢乐之中吧」。
✂️ Kurzgezagt ：基因工程将会改变一切（CRISPR）
youtu.be
Hans 短评：跟随Youtube 上最伟大的科普频道之一的Kurzgezagt ，来重新认识基因编辑和基因工程的力量；站在AlphaFold视角基础上，重新想象AI加持生物技术后的广泛影响。你可能会意识到，这真代表了《即将到来的浪潮》的真正含义 。[3]
🎙️ Hannah Fry对话Demis Hassabis：《难以置信的高效AI》
youtu.be
Hans 短评：在这最新的Demis 深度访谈，透露了大量Deepmind 发展对于Google的意义，以及Gemini的独特性、AI对社会各个层面影响的深度思考。
正如Demis Hassabis 所言， 「在短期内AI 被夸大和炒作太多，人们对它能实现的事情期待过高； 但另一方面， 它又被严重低估，大多数人还无法察觉它的影响将是多么巨大。」 （我在即刻AIGC大目录《勇敢的新语》引用了其中一些洞察 [4]）
💊 Daphne Koller 谈论药物研发和人工智能
www.youtube.com
Hans 推荐语：在知名硅谷创始人和投资人Reid Hoffman的对谈节目《Possible》中， 达芙妮·科勒这位斯坦福计算科学教授，作也前在线教育平台Coursera ，现Insitro 创始人分享了她们如何利用机器学习来有效研究和开发新药的。
科勒认为：
「AlphaFold 的成功无疑有助于整个领域的亲近。 它是人工智能在生物学领域的依次真正巡回演出。 它根本解决了大量前人收效甚微的研究方式， 这种新技术的出现一下就改变了格局。
一旦你理解了蛋白质的结构，就可以开始思考分子如何蛋白质相互作用的方式，并创造出能达到适当效果的化学物质。 」
⚫ AlphaGo - The Movie | 获奖纪录片全集
www.youtube.com
「如果你认真下围棋，你有可能获得这种神奇的体验，体会到它是世界上独一无二的。
围棋不仅是一个几千年的游戏，它帮助人们理解到底什么是理解——也许这才是真正的人类。」
Hans：这是Demis 和AlphaFold 故事真正开始的地方。Greg Kohs这部获奖纪录片，叙述了深度神经网络如何解释智能、学习甚至宇宙运行的奥秘，精彩绝伦。 Enjoy～
⛰️ 后记：
Demis Hassabis 于1976年7月27号，出生英国伦敦。很早就表现出对国际象棋的天赋，13岁达到国际水准。 进入剑桥大学后， 在皇后学院学习计算机科学；并在伦敦大学学院攻读认知神经科学博士。2009年完成一项突破性研究，外显记忆的神经过程特别是海马体受损如何影响记忆和想象力。
博士毕业后，与彼得-达扬（Peter Dayan） 合作，扩大了研究领域。在《 自然》 等顶级科学杂志上合著了多篇有影响力的论文，对记忆、想象力和失忆症等领域做出了重大贡献。
2010年和与 Mustafa Suleyman 和 Shane Legg 共同创办了 DeepMind。通过强化学习和深度学习技术开发出了一系列世界瞩目的系统， AlphaGo 和AlphaFold等。直到2014年以4亿英镑的架构被Google 收购，研究领域继续拓展到能源、健康服务、通用学习算法等。[5]
Demis Hassabis在得知获得诺贝尔化学奖这一消息后发表声明：
「获得诺贝尔奖是我一生的荣耀。感谢瑞典皇家科学院，感谢 John Jumper 和 AlphaFold 团队，感谢 DeepMind 和谷歌团队，感谢我过去和现在的所有同事，是他们让这一刻成为可能。我的职业生涯一直致力于推动人工智能的发展，因为人工智能具有改善数十亿人生活的无与伦比的潜力。AlphaFold 已经被 200 多万名研究人员用于推进从酶设计到药物发现等关键工作。我希望我们能把 AlphaFold 看作是人工智能加速科学发现的惊人潜力的第一个证明点。」
📶 注释和参考
[1] Demis Hassabis & John Jumper 荣获诺贝尔化学奖
deepmind.google
[2] AI和大脑本质上都是预测机器
m.okjike.com
[3] 即刻AIGC 大目录第9期，《即将到来的浪潮》 m.okjike.com
[4] 即刻AIGC 大目录第12期，《勇敢的新语》 m.okjike.com
[5] Demis Hassabis: A Leader in Artificial Intelligence
www.perplexity.ai
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