打造“AlphaGo”的Google DeepMind CEO能否获诺贝尔化学奖引关注
以“AlphaFold”人工智能推动蛋白质结构研究突破性发展
“10年内由人工智能辅助的研究将获诺贝尔奖”
“人工智能技术为基础科学实验室和产业现场开启了发现新事物的新时代。以惊人精度预测蛋白质结构的能力，使我们在理解生物学机制和加速药物开发方面取得了前所未有的进展。”（James Rothman，2013年诺贝尔生理学或医学奖得主）
又到了“诺贝尔奖的季节”。今年的诺贝尔奖将于7日从生理学或医学奖拉开序幕，8日公布物理学奖，9日化学奖，10日文学奖，11日和平奖。14日将公布经济学奖。
诺贝尔奖的起源在科学领域。虽然文学、和平、经济等领域也备受关注，但对那些对人类生活产生重大影响的科学发现或发明的关注从未减弱。
今年诺贝尔奖的热点话题是人工智能（AI）的迅速崛起。虽然目前没有专门针对AI本身的诺贝尔奖奖项，但“诺贝尔奖已无法再回避AI”的观点正在扩散。由于AI能力的急速提升，它在科学研究中的重要性也急剧上升。
导火索来自以预测诺贝尔奖得主而闻名的科睿唯安（Clarivate）。该机构在今年诺贝尔化学奖候选人中提出了三个领域，其中，在“对三维蛋白质结构和功能的预测及设计作出贡献”的候选人名单中，出现了与AI相关人士的名字——开发出可为新一代抗癌药等新药研发作出贡献的AI的Google DeepMind首席执行官（CEO）Demis Hassabis和研究员John Jumper。曾因打造在与Lee Sedol九段的人机围棋大战中获胜的AlphaGo而广为人知的Google DeepMind，如今已逼近诺贝尔奖的领域。
诺贝尔奖无法直接授予AI本身。如果要为AI研究颁奖，虽然也有Geoffrey Hinton教授等引领AI开发的人物，但从诺贝尔奖评选的立场看，更合适的是那些真正开发出可在科学一线加以应用的AI的人。
在这方面，Hassabis CEO的成就无疑最为突出。其核心成果是能够预测蛋白质结构的AI——名为“AlphaFold”的系统。2021年发表的论文《利用AlphaFold实现高度精确的蛋白质结构预测（Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold）》已被引用超过1.6万次。美国有线电视新闻网（CNN）补充称，在科学论文中，被引用超过1万次的论文仅有500余篇。自2018年首次问世以来，AlphaFold今年进化为“AlphaFold 3”，再次令科学界震惊。
2013年诺贝尔生理学或医学奖得主James Rothman博士表示，人工智能对科学研究产生的影响令人惊叹。“AlphaFold以惊人精度准确预测蛋白质三维结构的能力，为生命科学家和医学研究者提供了革命性工具，并引发了医学研究方法的范式转变。”
Demis Hassabis CEO和研究员John Jumper凭借AlphaFold的开发，获得了由Sergey Brin、Mark Zuckerberg等硅谷领袖共同设立、用于表彰对科学发展作出贡献者的“突破奖”（Breakthrough Prize）。突破奖主要面向诺贝尔奖覆盖不足的领域，在这里同样肯定了Hassabis的能力。
AlphaFold在诺贝尔奖领域受到关注并非始于今年。美国财经媒体《福布斯》在去年诺贝尔奖得主公布后指出，由于诺贝尔奖并未设立计算机科学、数学或工程学奖项，AI科学家要获得诺贝尔奖几乎是不可能的。但如果AI科学家利用AI在物理学、化学、生理学或医学、文学、和平、经济学领域取得重大进展，情况可能会发生变化。《福布斯》评价称，研究AlphaFold的Hassabis CEO有资格获得诺贝尔奖。
在研究一线，计算机的应用日益增多已是现实。许多学者要么在实验室自行安装超级计算机，要么借助超大型超级计算机的算力开展研究。事实上，2013年诺贝尔化学奖就授予了开发出可在计算机上对大型分子的化学反应进行计算和研究的模拟程序的研究团队。
当年获得诺贝尔奖的斯坦福大学教授James Labbitt今年1月发表了一篇题为《AlphaFold正在加速基于人工智能的药物发现：高效发现新的CDK20小分子抑制剂》的论文。研究团队主张，只要对AlphaFold的结论进行少许修正，就可以用来识别能够有效杀死肝癌细胞的新“命中”分子。这项研究仅耗时30天。如果没有AI，究竟需要多长时间才能完成，已无法想象。
对于这项研究，Hassabis表示，若AI的威力得以展现，他感到非常高兴。他称，科学家们迅速将AlphaFold应用于研究，让他深受感动，“这正是我们向研究群体免费提供AI的原因”。
当然，也有观点认为，向AI开发相关人士颁发诺贝尔奖还为时过早。诺贝尔奖传统上是对数十年研究成果进行评价。AI研究大多是在近几年才展开的，将AI应用于科学研究也是一个全新的领域，这一点可能会让一向保守的诺贝尔奖评选委员会感到负担。
挪威科学与技术大学教授Inga Strümke指出：“AI能够完成任何人类都无法完成的计算并给出答案，但在解释这些答案为何正确方面却并不擅长。”
不过，变化已经开始。Clarivate研究员David Pendlebury在强调“通过计算机计算进行研究已成为科研一线的主流”后预测称：“在10年之内，在AI支持下完成的研究将会获得诺贝尔奖。”
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