10月9日，诺贝尔化学奖的得主之一是Google DeepMind的创始人德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）博士，他因揭秘蛋白质结构获奖。 哈萨比斯于1976年出生于伦敦北部，父亲是希腊人，母亲是新加坡华人。父亲曾从事多种行业，甚至是一名歌手兼作曲家。哈萨比斯的成长经历给我们带来很大的启发。 第一点启示，任天堂游戏开启科技兴趣。10岁之前的暑假，他都在新加坡度过，也是在这里激发了他对科技的兴趣。他回忆起80年代初期，日本涌现的许多酷炫小玩意儿，在新加坡随处可见，但在英国却难以找到。他特别记得买下的任天堂Game and Watch游戏机和他最爱的Donkey Kong游戏。 第二点启示，编程贯穿小学到博士的教育经历。他的家人对科技充满恐惧，因此他的弟弟和妹妹选择了艺术道路：妹妹是作曲家和钢琴家，弟弟学习创意写作。他打趣地说：“我绝对是家里的害群之马。”回忆起小时候，他用国际象棋奖金买了一台电脑，随后便开始拆解探索编程。这些经历为他的博学多识打下了深厚的基础，使他在8岁时得以自学编写计算机程序，13岁成为国际象棋大师，17岁时成为成功的视频游戏设计师，并以双学位毕业于剑桥大学计算机科学专业，随后还获得伦敦大学学院的认知神经科学博士学位。 第三点启示，毕业后走一条孤独的AI科研突破之路。2010年，他和Shane Legg共同创办了人工智能公司DeepMind，担任CEO。2023年，DeepMind和谷歌大脑合并后，Hassabis担任谷歌DeepMind团队CEO。2016年机器人阿法狗击败围棋世界冠军李世石，这场比赛当时吸引了全世界的目光。随后，哈萨比斯以类似的技术应用于生物科学，推出了AlphaFold项目，成功预测了蛋白质的复杂结构，为生物医学研究带来了革命性的进展。这一成果不仅为新药开发和疾病研究提供了强大工具，也加速了科学界对蛋白质功能的理解。 哈萨比斯的工作从围棋到生命科学的跨领域创新，展示了人工智能的广泛应用潜力，推动了多个领域的进步。 关注《田丰说》，每天3分钟，掌握全球AI大机遇。本视频由商汤如影数字人生成。

10月9日，瑞典皇家科学院宣布，2024年诺贝尔化学奖颁给“蛋白质结构预测”，三位对于利用深度学习预测蛋白质结构做出重要贡献的科学家获奖，其中一半给华盛顿大学教授David Baker，一半给Google DeepMind的Demis Hassabis和John M. Jumper，其中Jumper只有39岁，是近89年来最为年轻的诺奖得主。 第一点启示，革命性的科研范式大跃迁。2020年12月，谷歌DeepMind突破性地通过AI，从蛋白质分子的一维分子编码，准确预测出蛋白质分子的三维形状，大大加速新药物研发。蛋白质科学界的新秀 John Jumper 展示了一种新的人工智能工具 AlphaFold2，这款工具出自 Google DeepMind。在 Zoom 会议上，他提交的数据显示，AlphaFold2 的三维蛋白质结构预测模型准确率超过 90%，比最接近的竞争对手高出五倍。 第二点启示，AI快速预测所有分子结构。2024年5月8日，DeepMind在《自然》杂志报告了新工具AlphaFold3，能够预测DNA，小分子，离子与蛋白质组成的复杂结构。相比之前的特定领域的工具，AlphaFold3能够以更高的成功率对蛋白质配体相互作用（protein-ligand interactions）及蛋白质与核酸相互作用进行预测。AlphaFold3还可以对蛋白质翻译后修饰和离子对其结构复合物的影响进行预测。 第三点启示，AI仍有改进空间。谷歌AlphaFold3对RNA的结构预测存在不足，这也正是DeepMind正在持续改进的方向。AlphaFold3的进步不仅将得益于深度学习的发展，还因为经由实验（如冷冻电子显微镜和断层扫描技术的显著进步）提供大量新数据，进一步提升模型的泛化能力。 关注《田丰说》，每天3分钟，掌握全球AI大机遇。本视频由商汤如影数字人生成。