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[北美] 金融时报:一个全新时代的来临:上一周人工智能横扫了诺贝尔奖 [复制链接]

2012年度奖章获得者 2013年度奖章获得者

发表于 2024-10-14 07:21 |显示全部楼层
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金融时报:一个全新时代的来临:上一周人工智能横扫了诺贝尔奖

上周,当妻子在Skype上接到多通紧急电话要求提供他的电话号码时,德米斯·哈萨比斯爵士(Sir Demis Hassabis)才知道自己赢得了诺贝尔化学奖。

哈萨比斯是谷歌DeepMind的联合创始人兼首席执行官,该公司是硅谷搜索巨头的人工智能部门。  

哈萨比斯与他的同事约翰·朱默(John Jumper)及美国生物化学家大卫·贝克尔(David Baker)共同获得了这一奖项。

他们使用名为AlphaFold的人工智能软件,破解了生物学中长达50年的未解难题,预测所有已知蛋白质的结构。  

在攻克这一长期挑战后,哈萨比斯的团队将目标转向气候变化和医疗保健。

他告诉《金融时报》记者,“我希望我们能够帮助解决一些疾病问题,”。  

他的团队正在与礼来(Eli Lilly)和诺华(Novartis)合作进行六项药物开发项目,涉及癌症和阿尔茨海默病等疾病领域。

哈萨比斯表示,他预计将在两年内将候选药物推向临床试验阶段。  

哈萨比斯还专注于利用人工智能更准确地模拟气候,并跨越AI研究的终极前沿:

发明具有人类智能水平的机器智能。  

曾是神经科学家和电子游戏设计师的哈萨比斯表示,“回顾十年后,我希望AI能在各个领域迎来新的科学发现黄金时代。这正是我当初进入AI领域的原因。我将AI视为加速科学研究的终极工具。”  

周三,DeepMind团队获得了诺贝尔奖的认可。

就在前一天,谷歌前同事及资深AI科学家杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)与物理学家约翰·霍普菲尔德(John Hopfield)因在神经网络领域的贡献而获得了诺贝尔物理学奖。

神经网络是现代AI系统的基础技术,支持医疗保健,社交媒体,自动驾驶汽车以及AlphaFold本身。  

AI突破引领研究新时代

这些奖项表明了研究领域的新时代已经到来,突出了计算工具和数据科学在破解复杂科学难题中的重要性,并且能够在更短时间内取得成果,涵盖从物理、数学到化学和生物学的广泛领域。  

哈萨比斯指出:“诺贝尔奖委员会将两个奖项同时颁发给AI,本身就是一种声明,非常有意思。”  

这些奖项也反映了AI的潜力和可能的风险。  

霍普菲尔德和辛顿在20世纪80年代初期成为该领域的先驱。

76岁的辛顿于去年离开谷歌,表示不再计划继续研究,而是转向推动政府促进AI系统安全的研究。  

与之形成鲜明对比的是,DeepMind团队的获奖工作主要在过去五年内完成,他们对AI对社会的积极影响充满乐观。  

伦敦大学学院(University College London)Gatsby研究中心主任萨哈尼(Maneesh Sahani)表示,“AI对科学乃至现代社会的广泛影响现在非常清晰”。Gatsby中心专注于机器学习和理论神经科学,辛顿曾是该中心1998年的创始主任,而哈萨比斯也曾在2009年在那里担任博士后研究员,并于2010年从UCL创立了DeepMind。  

AlphaFold推动科学发展

牛津大学结构生物信息学教授迪恩(Charlotte Deane)表示,AlphaFold的最新版本在医学和生物学等多个领域产生了深远影响,因为它们与生命体息息相关。  

曾因蛋白质合成研究获得2009年诺贝尔化学奖的生物学家拉马克里希南(Venki Ramakrishnan)表示:“当他们刚开始时,许多人持怀疑态度,但他们的程序很快超越了其他所有程序,成功预测了蛋白质结构,这彻底改变了这个领域。”  

超过200万名科学家已使用AlphaFold进行研究,包括分析疟疾寄生虫以开发疫苗,提高植物的抗气候变化能力,以及研究人类体内最大的蛋白质复合体之一,核孔的结构。  

伦敦国王学院(King’s College London)神经科学教授兼AI初创公司Stanhope AI首席执行官莫兰(Rosalyn Moran)称:“构建工具是科学的基础性工作,他们往往是科学中的无名英雄。这是我认为这个奖项最令人兴奋的部分。”  

AI的局限性与挑战

AlphaFold仍存在局限性。例如其开发者报告称,该系统可能在细胞中无序区域“幻觉般”地预测出虚假的结构秩序。

AI在科学研究中的另一挑战在于,一些领域的实验数据可能不如蛋白质分析那样丰富。  

在物理学诺贝尔奖的获奖工作中,辛顿和霍普菲尔德利用物理学和神经科学的基本概念,开发了能够处理大规模信息网络模式的AI工具。  

辛顿发明的玻尔兹曼机(Boltzmann Machine)能够从具体示例中学习,而非依赖指令。

该系统能识别出它已被训练过的类别的新示例,如猫的图片。  

这种学习软件,即神经网络,现在构成了大多数AI应用的基础,如人脸识别软件和大型语言模型,这些模型支持了ChatGPT和谷歌的Gemini。

辛顿的前学生伊利亚·苏茨克维(Ilya Sutskever)是ChatGPT开发公司OpenAI的联合创始人兼首席科学家。  

辛顿在本周的新闻发布会上表示:“我不太清楚自己究竟属于哪个领域,但我想理解大脑的工作原理。在试图理解大脑的过程中,我意外地帮助创造了一种效果出奇好的技术。”  

这些AI奖项也凸显了科学发现的互联性和共享数据与专业知识的必要性。然而,这在OpenAI和谷歌等商业机构内越来越罕见。  

神经科学和物理学原理推动了现代AI模型的发展,而生物学家生成的数据则帮助发明了AlphaFold软件。  

伦敦国王学院分子生物物理学教授艾萨克森(Rivka Isaacson)表示:“像我这样的科学家过去需要耗费多年时间,通过实验方法破解蛋白质结构。然而,这些实验结果被用于训练AlphaFold,推动了技术的发展。”  

她补充说,AI技术使科学家能够跳过一些步骤,更深入地研究蛋白质功能和动态,提出新的问题,并有可能开辟全新的研究领域。  

哈萨比斯强调,AI仍然只是分析工具,而非能够独立开展原创研究的代理。

他说:“人类的智慧在于提出问题、进行猜想和假设,我们的系统无法做到这一点。现在AI只是在分析数据。”








来源:

https://www.ft.com/content/9e8d9087-a71f-42a9-a7d9-c4575d05471c

Madhumita Murgia and Michael Peel in London October 11 2024
仰望星空:南风车星系M83
M63南风车星系,在长蛇座,直径12万光年,距离地球一千五百万光年,是南半球看到最明亮和最近的棒旋星系之一。图中还看到距离我们22亿光年的PGC 88914星系。
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2012年度奖章获得者 2013年度奖章获得者

发表于 2024-10-14 07:22 |显示全部楼层
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本文要点:

1. DeepMind的哈萨比斯和朱默因开发AlphaFold获得诺贝尔化学奖,这一突破改变了蛋白质结构研究领域。

2. 辛顿和霍普菲尔德因神经网络研究获得诺贝尔物理学奖,表彰其对现代AI系统的贡献。

3. AlphaFold被广泛应用于疾病研究、疫苗开发和气候变化领域,推动了科学研究的进步。

4. AI技术仍有局限性,如预测出虚假的结构,并面临数据不足的挑战。

5. 辛顿强调AI安全的重要性,并呼吁政府推动相关研究。

6. 这些奖项突显了科学发现之间的互联性,并强调了共享数据和专业知识的重要性。

7. AI仍需与人类智慧结合,无法取代科学家的创新思维。

8. DeepMind通过AlphaFold和其他AI技术,展示了AI在推动科学发现中的巨大潜力。
仰望星空:南风车星系M83
M63南风车星系,在长蛇座,直径12万光年,距离地球一千五百万光年,是南半球看到最明亮和最近的棒旋星系之一。图中还看到距离我们22亿光年的PGC 88914星系。

发表于 2024-10-14 07:24 |显示全部楼层
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DeepMind是现阶段最靠近AI的。不像其他的那些聊天机器人。

发表于 2024-10-14 07:28 |显示全部楼层
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花街和联储需要炒作AI,连诺奖都配合,世风日下

发表于 2024-10-14 07:39 |显示全部楼层
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应该颁一个奖给spaceX

2012年度奖章获得者 2013年度奖章获得者

发表于 2024-10-14 07:45 来自手机 |显示全部楼层
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xddt 发表于 2024-10-14 07:39
应该颁一个奖给spaceX

哈哈,spacx 是技术公司,不是理论基础研究部门。

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发表于 2024-10-14 08:40 |显示全部楼层
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昨天看到X上一个帖子说,以前生物学界大佬带着一堆打工的硕博,几个月测出一种特定蛋白质的结构,然后就可以发一篇高质量论文。大家各自吹牛逼,各自欢喜。

现在Deep Mind把测定蛋白质的速度从上面这种效率,推进到每秒9个。所以朱默博士说要搞定所有蛋白质的结构,注意是所有。这在曾经是不可想象的,如今却不是吹牛逼。

AI时代已来,深刻改变即将到来。
https://www.speedtest.net/result/15802148264.png

发表于 2024-10-14 08:50 |显示全部楼层
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Al是科技突破点  有极强的归纳能力 现阶段必须炒作发展它 甚至经济都依靠它 所有的驱动和指向 都希望关注它 诺奖大多向它倾斜 向这个领域的科学家倾斜 但人们并不能预测它最终的结果

发表于 2024-10-14 09:06 来自手机 |显示全部楼层
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WayneOZ 发表于 2024-10-14 07:40
昨天看到X上一个帖子说,以前生物学界大佬带着一堆打工的硕博,几个月测出一种特定蛋白质的结构,然后就可 ...

目前还是忽悠外行为主

AI能准确预测的蛋白,影响力往往没那么大
Nobody on the Gold Coast

发表于 2024-10-14 09:25 来自手机 |显示全部楼层
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WayneOZ 发表于 2024-10-14 08:40
昨天看到X上一个帖子说,以前生物学界大佬带着一堆打工的硕博,几个月测出一种特定蛋白质的结构,然后就可 ...

冷冻电镜女工遭遇了的AlphaFold

颜宁回国。

发表于 2024-10-14 10:27 来自手机 |显示全部楼层
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貌似不用搞这么复杂,直接AI 预测诺贝尔奖就好了
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发表于 2024-10-14 12:05 |显示全部楼层
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应该新设一个AI 学科的诺贝尔奖

发表于 2024-10-14 12:35 |显示全部楼层
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凯瑟琳琳 发表于 2024-10-14 09:25
冷冻电镜女工遭遇了的AlphaFold

颜宁回国。

给了帽子,钱,团队,不回国等着被裁吗?

发表于 2024-10-14 12:38 |显示全部楼层
此文章由 对你爱不完 原创或转贴,不代表本站立场和观点,版权归 oursteps.com.au 和作者 对你爱不完 所有!转贴必须注明作者、出处和本声明,并保持内容完整
火爆啊

发表于 2024-10-14 12:42 来自手机 |显示全部楼层
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patent 发表于 2024-10-14 11:35
给了帽子,钱,团队,不回国等着被裁吗?

给我钱,我也回国
前提是我的有能力,,

发表于 2024-10-14 12:49 来自手机 |显示全部楼层
此文章由 凯瑟琳琳 原创或转贴,不代表本站立场和观点,版权归 oursteps.com.au 和作者 凯瑟琳琳 所有!转贴必须注明作者、出处和本声明,并保持内容完整
patent 发表于 2024-10-14 12:35
给了帽子,钱,团队,不回国等着被裁吗?

回国前一年经费已经只有几万块了。

她是tenure吧,不至于被裁。
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发表于 2024-10-14 13:57 来自手机 |显示全部楼层
此文章由 cutebaby 原创或转贴,不代表本站立场和观点,版权归 oursteps.com.au 和作者 cutebaby 所有!转贴必须注明作者、出处和本声明,并保持内容完整
时代变了

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