左手下棋右手AI…诺贝尔化学奖得主哈萨比斯也是「AlphaGo之父」 联合报 好读周报 https://bityl.co/Sg04 https://bityl.co/Sg00 「AlphaGo之父」哈萨比斯除精通AI，也是西洋棋好手。他更将AI应用在蛋白质结构解密 上，获诺奖殊荣。（图／X平台） 文／郭毓璞 2024年，诺贝尔化学奖颁给了能精准预测和设计出新蛋白质的3位科学家，其中一位得主 德米斯‧哈萨比斯（Demis Hassabis）因开发出能精准预测已知两亿种蛋白质结构的人工 智慧（AI）和同事约翰‧詹珀（John Jumper）一起得奖，哈萨比斯是何许人也？也许他 为人所知的另一个称号「AlphaGo之父」能勾起你对2016年那场人机围棋大战的印象。 ●4岁就学棋 13岁已是「大师」 出生在英国北伦敦的哈萨比斯从小就展现惊人的智力天赋，4岁时看到爸爸与舅舅在玩西 洋棋，只花两周时间学习，他就能在西洋棋比赛中赢过大人，从此一路过关斩将，13岁就 获得国际西洋棋大师的头衔，在同年龄段中世界排名第二。 ●11岁接触AI 用AI下棋打败弟弟 而与他人生密不可分的除了下棋，还有AI，8岁的他用参加西洋棋比赛赢得的奖金买了第 一台电脑和程式设计的书，发现写程式能尽情释放创造力，11岁触了AI并把它融入一款黑 白棋游戏的程式设计，打败了弟弟。 他对於AI与游戏的热爱随着时间与日俱增，17岁时创作了整合AI的电脑游戏先驱《主题公 园》，20岁从剑桥大学电脑科学系毕业後，第一件事就是创立公司，推出数款游戏。 然而哈萨比斯并没有满足於游戏领域的成就，由於他无法忘怀大学时想要开发出一款通用 人工智慧（AGI）的梦想，於是他转而创办了DeepMind公司，目的是「探索智能，并用它 让世界更好」。 ●研发AlphaGo 棋艺连棋王都赞叹 他在DeepMind第一个尝试解决的问题和他的人生经历密切相关：一个能够判定局势，下出 一手好棋的AI，虽然西洋棋早已被AI征服，但专家普遍认为围棋不可能被AI攻克，因为围 棋每一手的可能性实在太多太复杂，根本无法用电脑穷尽运算。而在经过了多年打磨， 2016年哈萨比斯带领团队一同研发的AlphaGo横空出世，在首尔以4：1击败了当时的世界 围棋冠军李世石，，震惊世界。AlphaGo结合了「树状搜索」和新兴「类神经网路」等技 术，并引入强化学习训练方法，让AI能下出连棋王都为之赞叹的棋步。 ●利用演算法 解蛋白质结构之谜 沉浸在AlphaGo的胜利没多久，哈萨比斯就有了下一个远大目标。他认为蛋白质结构预测 是生物学界的一大难题，但如果DeepMind的研究人员可以写一个演算法来模仿围棋大师的 直觉，那他们也可以写一个演算法，运用自然界蛋白质的序列与已解出的蛋白质结构为训 练材料，模仿出自然界的蛋白质摺叠方式，从而解开蛋白质结构之谜。 DeepMind团队很快着手研发一款名为AlphaFold的AI，并参加「蛋白质结构预测批判性评 估」（CASP）竞赛，虽然在2018年仅达60%的预测准确率（这已是当年第一名的成绩）， 经不断改进，改版的AlphaFold2在2020年预测的蛋白质结构准确率达到90%，被认为与实 验室的精度相当，震惊了生物学界。现在科学家只要使用AlphaFold2输入蛋白质的胺基酸 序列後，AI就会分析这段序列与自然界的基因组资讯，使用深度学习训练出来的模型，将 长链状胺基酸折叠出三维结构的蛋白质，就像照着说明书拼乐高积木一样简单。 ●颠覆生物学 加速药物研发进程 这个方法澈底颠覆生物学研究，以往蛋白质结构的预测都是归纳物理力学及胺基酸内各个 原子的化学特性推测出来。AlphaFold2的出现，让生物学家能以前所未有的速度和精确度 预测蛋白质结构，大大加速药物研发和其他医学研究进程。哈萨比斯也成为第一位AI生物 学家，并於今年获诺贝尔化学奖的肯定。哈萨比斯相信，未来AI可帮助人类解决更多重要 的科学问题，并带来新的科学复兴，让我们拭目以待。 --

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