转自：硅星东说念主

　　作家 | Jessica

　　2024年的诺贝尔化学奖一半授予大卫·贝克（David Baker），“以赏赐在计议卵白质想象方面的孝敬”；另一半则共同授予德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·M·詹珀（John M． Jumper），“以赏赐他们在卵白质结构瞻望方面确实立”。

　　David Baker 是华盛顿大学卵白质想象接洽所长处，被誉为卵白质想象界限前驱。2003年起，他奏效想象出全新的Top7等多种创新卵白质，平庸应用于药物、疫苗、纳米材料、小型传感器等界限。并在1999年就建议了卵白质结构瞻望算法RoseTTA，早于Deepmind的AlphaFold。

　　另两位获奖者就更不生分。Demis Hassabis是Google DeepMind解救首创东说念主兼CEO，John M． Jumper现任Google DeepMind总监。两东说念主通过指挥团队拓荒 AI 模子 AlphaFold 2，处分了困扰科学界50年的难题：从氨基酸序列瞻望卵白质的复杂结构。

　　卵白质是人命的基础化学用具，它们散伙并推动着扫数生失掉学反映，担任激素、信号物资、抗体和组织构建的枢纽脚色。在卵白质中，氨基酸以长链的体式聚合在通盘，并折叠成三维结构。自上世纪70年代以来，接洽东说念主员一直尝试把柄氨基酸序列瞻望卵白质结构，无奈进展迟缓，直至四年前DeepMind带来的惊东说念主冲突。

　　2020年，Demis Hassabis和John Jumper在初代 AlphaFold 的基础拓荒了AlphaFold 2。它简直能够瞻望扫数已被接洽东说念主员识别的2亿个卵白质的结构，于今已被援用卓著2万次，被来自190个国度200多万东说念主使用，在推动包括疟疾疫苗、癌症调整、酶想象和抗生素耐药性接洽等界限取得了巨猛进展。施行上在诺奖畴前，两东说念主已于前年得回素有“科学界奥斯卡”之称的人命科学冲突奖和“诺奖风向标”拉斯克奖，以赏赐他们为基础医学接洽作念出的特出孝敬。

　　瑞典皇家科学院在声明中称，“莫得卵白质，人命无法存在。如今咱们能够瞻望卵白质结构并想象我方的卵白质，这为东说念主类带来了巨大的福祉。”

　　得知获奖讯息后，Google DeepMind官方第一时代发文“报喜”。

　　Demis Hassabis也发表声明称：

　　“得回诺贝尔奖是我一世的荣誉。感谢瑞典皇家科学院，感谢John Jumper和AlphaFold团队，感谢更平庸的DeepMind和Google团队，以及扫数为这一时刻作念出孝敬的共事。我将我的做事糊口奉献给AI的越过，因为它领有无与伦比的后劲，能够改善数十亿东说念主的生活。AlphaFold也曾被200多万接洽东说念主员用于鼓吹枢纽使命，从酶想象到药物发现。我但愿翌日咱们能将AlphaFold视为AI加速科学发现巨大后劲的第一个实证。”

　　John Jumper随即默示：“这是AI能够加速科学接洽并最终匡助意会疾病和拓荒调整方法的一个紧要评释。这项使命归功于Google DeepMind的优秀团队，这个奖项也招供了他们的凸起孝敬。”

　　至此，加上此前率先得回物理学奖，并激励高度斟酌度的“AI教父”杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E． Hinton），这些本年最受转圜的获奖者背后，共同的错乱很较着——辛顿是承载Google早期AI贪念的Google Brain的中枢东说念主物，而Demis Hassabis是承载Google比年来AI接洽任务的Google Deepmind的灵魂。

　　怪不得连“诺贝尔派对”皆平直在Google园区举办了。

　　在诺贝尔奖一语气发给AI科学家背后，Google也“赢麻了”。

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　　Google的热切

　　从时代线上来看，谷歌十足是最早入局东说念主工智能的大公司玩家。

　　尽管在好多故事版块中，皆将2012年冬天那场发生在好意思国太浩湖旁赌场栈房里的奥秘竞拍，态状为Google、微软、百度三家科技巨头与DeepMind之间，围绕Hinton刚成立、除了几篇论文外莫得任何本质产物的小公司DNNResearch的自制竞争。但过后回看，这场竞拍的结局其实早已注定。因为它的发祥之一，恰是来自6个月前Google的推动。

　　2012年6月，Google Brain公开启动“谷歌猫（The Cat Neurons）”技俩，用算法识别YouTube视频中的猫。由吴恩达指挥，Jeff Dean参与，并得回公司首创东说念主Larry Page的纵情扶植。

　　技俩构建了一个领有10亿个聚合的大型神经集会，使用来自YouTube的1000万段未标持重频，在16，000个CPU上进行查考。通过无监督学习，该系统奏效自主学会了识别猫脸，准确率达74.8%，并能识别东说念主脸等其他物体。

　　不外，吴恩达在技俩后期聘用了巨流勇退，临走前向Google举荐了我方的老诚Hinton接替使命。Hinton默示我方不会离开大学，只欢快去Google“待一个夏天”。就这么，他成为Google历史上最年长的实习生。

　　算作深度学习界限的泰斗，Hinton很快就意志到项蓄意弱势，指出谷歌猫“运行了特别的神经集会，并使用了特别的计议能力。”于是在片晌的“实习期”散伙后，Hinton立时召集学生Ilya Sutskever和Alex Krizhevsky组建团队，拓荒了新的神经集会架构AlexNet。并带着仅4颗英伟达GPU查考出来的遵循进入了2012年ImageNet图像识别比赛，最终以84%的准确率取得颠覆性获胜。

　　同庚10月，Hinton团队在佛罗伦萨计议机视觉会议上负责先容了冠军算法AlexNet。一支学界团队逆袭打败硬件和研发资源对比悬殊的Google，激励学术界和产业界透澈震动。AlexNet论文也成为计议机科学史上最有影响力的论文之一，被引次数卓著12万。

　　接下来，三东说念主的DNNResearch公司注册成立。后续竞拍的发展就愈加振振有词，当身价被提高到4400万好意思元时，Hinton叫停了拍卖，与两名学生通盘负责加入谷歌，担任Google Brain副总裁和工程接洽员。

　　其时的Hinton在一篇声明中写说念：“我会不绝在多伦多大学兼职任教，但在Google，我能够看到咱们若那处理超大型计议。”

　　在直到2023年5月的十年谷歌糊口中，Hinton不绝参与大范围东说念主工神经集会接洽，为Bard和ChatGPT等当代AI系统的底层技巧奠定了基础性孝敬。他也参与拓荒了开源机器学习软件库TensorFlow，推动了图像识别、言语意会等AI应用的能力进步，并将深度学习技巧平庸应用于Google的万般产物和办事中。

　　Google对东说念主才和技巧的聚首从未放缓。在收购DNNResearch仅两年后，当年参与竞拍的敌手之一， Hassabis创立的DeepMind也被它纳入囊中。

　　据悉，Google其时还专诚包了架私东说念主飞机带Hinton去伦敦”验货“，况兼专诚修订了座椅，处分他背痛不可坐飞机的问题。而其时被Google挤走的Facebook在错失DeepMind后，则转而高价挖走了“深度学习三巨头”之一的Yann LeCun。

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　　Deepmind的故事

　　来到DeepMind这边，其实被Google收购前，DeepMind也曾在财务方面碰到了贫困，公司一直在烧钱，却未能找到可持续的贸易样式，致使濒临歇业。

　　谷歌的6亿好意思元收购拯救了DeepMind，不仅保留了中枢技巧团队，还为其提供了将强的计议资源，包括云计议平台和数据中心扶植。这让DeepMind能够期骗更强的算力来查考深度神经集会，异常是在AlphaGo的拓荒中，大幅进步了计议速率和模子精度。除此以外，谷歌还提供了专诚想象的TPU（张量处理单位），进一步优化了深度学习模子的查考和推理遵循，AI基础用具TensorFlow也被平庸应用到DeepMind的接洽之中，协助加强AlphaGo的推崇。

　　AlphaGo是DeepMind团队拓荒的一款东说念主工智能围棋才气。它通过分析数百万局棋谱，用自我对弈进行强化学习，掌捏了复杂的围棋策略，能够超越东说念主类顶尖围棋选手。2016年，AlphaGo在与围棋寰球冠军李世石的比赛中取得了4比1的获胜，从此一战成名，惶恐大家。

　　然而在Hassabis眼中，通过棋盘游戏考据AI处分复杂问题的后劲仅仅启动。更紧要的是用它来蛊惑通用学习系统，搪塞现实寰球的挑战，从而着实改善东说念主类生活、立异行业并鼓吹科学发展。

　　于是在几个月内，DeepMind便速即雇佣生物学家，组建了一支跨学科团队，专注于处分卵白质折叠难题，最终在2018年促成了AlphaFold技俩降生。经过屡次迭代，AlphaFold已凭借其冲突性的卵白质结构瞻望能力，透澈窜改了生物学接洽，展现了AI在科学界限的将强应用前程。

　　就在本年5月，Google Deepmind再次官宣，与Isomorphic Labs解救推出新一代卵白质瞻望模子AlphaFold 3，联系论文一举登上《Nature》杂志。

　　与之前的版块比较，AlphaFold 3不仅在卵白质折叠瞻望上取得了进展，还初度竣事了对卵白质、DNA、RNA及配体等人命分子的结构过甚相互作用的高精度瞻望。这一冲突匡助科学家更深刻地意会疾病机制和人命经由，同期大幅责难了研发时代和老本。无论是拓荒可再生材料，如故加速药物想象和基因组学接洽，AlphaFold 3皆为生物分子界限怒放了更平庸的应用空间。

　　不仅如斯，团队还基于AlphaFold 3推出了一个名为AlphaFold Server的免费平台，供大家科学家进行非贸易性接洽，进一步推动科学探索的普及。

　　通过DeepMind，Google不休诱导着大家顶尖的科研东说念主才，并提供恒久的资金扶植，使其能够专注于冲突性接洽，而不消依赖短期的贸易讲述。Google还赋予了DeepMind高度的战术自主权，使其能够解放聘用接洽标的。恰是这种零丁性和恒久扶植，为DeepMind进行前瞻性接洽奠定了坚实基础。

　　除游戏界限和生物学冲突外，DeepMind还拓荒了用于谷歌助手的传神语音合成模子WaveNet，进步了语音交互体验。通过视觉-言语-动作模子RT-2增强了机器东说念主在万般环境中的任求实践能力。其接洽还触及天气瞻望、核聚变反映堆等复杂问题，并通过AlphaCode和AlphaDev等技俩推动了计议机算法的进一步发展。

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　　Google的“家底”依然深厚

　　在今天的东说念主工智能竞争中，OpenAI和Anthropic等明星公司的速即崛起、ChatGPT、Claude之于Gemini的“碾压”，一度让东说念主们对Google的AI策略产生了质疑。异常在生成式AI产物和拓荒者用具的贸易化程度上，OpenAI们的快速发展与Google相对迟缓的规范酿成了光显对比。

　　然而咫尺的两项诺贝尔奖似乎在指示咱们，Google深厚的科研泥土和技巧蕴蓄仍是其他公司难以复制的上风。

　　在2006年之前，深度学习的近况不错用开尔文男爵的那句名言来空洞：“深度学习的大厦也曾基本建成，只不外在阳光灿烂的太空下，飘荡着三朵小乌云。”

　　这三朵小乌云辩认是算法、算力和数据。

　　而Google偶合在这些枢纽界限领有较着上风。起初，它掌捏了大家起初的雄壮数据资源，依托YouTube、Google Scholar和Google Search等平台，Google为视觉、语音识别和当然言语处理等AI模子提供了丰富且万般化的查考数据。

　　其次，Google在计议资源方面具有权贵上风。其自主拓荒的TPU硬件大大加速了深度学习模子的查考速率，Google Cloud不仅为里面接洽提供了将强的计议能力，还为大家拓荒者提供了用具，匡助他们快速构建和部署复杂的AI应用。

　　在算法研发界限，Google也处于行业前沿。降生于Google Brain团队的Transformer架构奠定了当代当然言语处理的基础，推动了今天简直扫数前沿AI模子的发展。这些技巧不仅推动了学术界的越过，还平庸应用于Google的中枢产物中。

　　2024年，AI界限依然濒临着算法、算力和数据挑战。尽管好多公司也各安适某些界限有所冲突，但比较之下，似乎同期具备三方面上风并持续有用勾搭的，如故Google。

　　在与OpenAI、微软等公司的竞争中，Google的“家底”依然建壮，在AI竞赛中也并未被打败。东说念主工智能的后劲远未被充分挖掘，而在这场长跑中，概况技巧创新的深度和广度才决定了最终的胜者。

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包袱剪辑：刘亮堂