左手下棋右手AI…諾貝爾化學獎得主哈薩比斯也是「AlphaGo之父」 聯合報 好讀周報 https://bityl.co/Sg04 https://bityl.co/Sg00 「AlphaGo之父」哈薩比斯除精通AI，也是西洋棋好手。他更將AI應用在蛋白質結構解密 上，獲諾獎殊榮。（圖／X平台） 文／郭毓璞 2024年，諾貝爾化學獎頒給了能精準預測和設計出新蛋白質的3位科學家，其中一位得主 德米斯‧哈薩比斯（Demis Hassabis）因開發出能精準預測已知兩億種蛋白質結構的人工 智慧（AI）和同事約翰‧詹珀（John Jumper）一起得獎，哈薩比斯是何許人也？也許他 為人所知的另一個稱號「AlphaGo之父」能勾起你對2016年那場人機圍棋大戰的印象。 ●4歲就學棋 13歲已是「大師」 出生在英國北倫敦的哈薩比斯從小就展現驚人的智力天賦，4歲時看到爸爸與舅舅在玩西 洋棋，只花兩周時間學習，他就能在西洋棋比賽中贏過大人，從此一路過關斬將，13歲就 獲得國際西洋棋大師的頭銜，在同年齡段中世界排名第二。 ●11歲接觸AI 用AI下棋打敗弟弟 而與他人生密不可分的除了下棋，還有AI，8歲的他用參加西洋棋比賽贏得的獎金買了第 一台電腦和程式設計的書，發現寫程式能盡情釋放創造力，11歲觸了AI並把它融入一款黑 白棋遊戲的程式設計，打敗了弟弟。 他對於AI與遊戲的熱愛隨著時間與日俱增，17歲時創作了整合AI的電腦遊戲先驅《主題公 園》，20歲從劍橋大學電腦科學系畢業後，第一件事就是創立公司，推出數款遊戲。 然而哈薩比斯並沒有滿足於遊戲領域的成就，由於他無法忘懷大學時想要開發出一款通用 人工智慧（AGI）的夢想，於是他轉而創辦了DeepMind公司，目的是「探索智能，並用它 讓世界更好」。 ●研發AlphaGo 棋藝連棋王都讚嘆 他在DeepMind第一個嘗試解決的問題和他的人生經歷密切相關：一個能夠判定局勢，下出 一手好棋的AI，雖然西洋棋早已被AI征服，但專家普遍認為圍棋不可能被AI攻克，因為圍 棋每一手的可能性實在太多太複雜，根本無法用電腦窮盡運算。而在經過了多年打磨， 2016年哈薩比斯帶領團隊一同研發的AlphaGo橫空出世，在首爾以4：1擊敗了當時的世界 圍棋冠軍李世石，，震驚世界。AlphaGo結合了「樹狀搜索」和新興「類神經網路」等技 術，並引入強化學習訓練方法，讓AI能下出連棋王都為之讚嘆的棋步。 ●利用演算法 解蛋白質結構之謎 沉浸在AlphaGo的勝利沒多久，哈薩比斯就有了下一個遠大目標。他認為蛋白質結構預測 是生物學界的一大難題，但如果DeepMind的研究人員可以寫一個演算法來模仿圍棋大師的 直覺，那他們也可以寫一個演算法，運用自然界蛋白質的序列與已解出的蛋白質結構為訓 練材料，模仿出自然界的蛋白質摺疊方式，從而解開蛋白質結構之謎。 DeepMind團隊很快著手研發一款名為AlphaFold的AI，並參加「蛋白質結構預測批判性評 估」（CASP）競賽，雖然在2018年僅達60%的預測準確率（這已是當年第一名的成績）， 經不斷改進，改版的AlphaFold2在2020年預測的蛋白質結構準確率達到90%，被認為與實 驗室的精度相當，震驚了生物學界。現在科學家只要使用AlphaFold2輸入蛋白質的胺基酸 序列後，AI就會分析這段序列與自然界的基因組資訊，使用深度學習訓練出來的模型，將 長鏈狀胺基酸折疊出三維結構的蛋白質，就像照著說明書拼樂高積木一樣簡單。 ●顛覆生物學 加速藥物研發進程 這個方法澈底顛覆生物學研究，以往蛋白質結構的預測都是歸納物理力學及胺基酸內各個 原子的化學特性推測出來。AlphaFold2的出現，讓生物學家能以前所未有的速度和精確度 預測蛋白質結構，大大加速藥物研發和其他醫學研究進程。哈薩比斯也成為第一位AI生物 學家，並於今年獲諾貝爾化學獎的肯定。哈薩比斯相信，未來AI可幫助人類解決更多重要 的科學問題，並帶來新的科學復興，讓我們拭目以待。 --

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