文字| 《中国科学报》记者 赵广利 冯丽飞 沉春雷 王一鸣
David Baker、Demis Hassabis 和 John Jumper（从左到右） 照片来源：BBVA 基金会
“太震撼了，所有人都预料到了！”
在2024年诺贝尔化学奖揭晓的那一刻，《中国科学报》直播间的几位解读嘉宾几乎同时表达了这样的情感。
2024年诺贝尔化学奖的一半将授予美国生物化学家大卫·贝克（David Baker），以表彰他对计算蛋白质设计的贡献；另一半将授予英国人工智能（AI）科学家德米斯·哈萨（Demis Hassa）德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和美国科学家约翰·M·跳跃（John M. Jumper），以表彰他们在蛋白质结构预测方面取得的成就。值得指出的是，1985年出生的江颇是诺贝尔奖史上第一位“80后”获得者。
获奖者之一贝克是北京大学化学与分子工程学院教授王楚的博士生导师。当晚，他突然遭遇“信息轰炸”。 “突然收到很多贺电，我也很开心！”王楚在接受中国科学报采访时表示：“大卫是人工智能设计蛋白质领域的旗帜性人物，授予他诺贝尔奖也是对这一领域做出的巨大贡献的重要肯定。”
又见AI，“不受物理奖影响”
《中国科学报》：诺贝尔化学奖一直是最难以预测的诺贝尔奖奖项。今年，“前脚”宣布的2024年诺贝尔物理学奖颁给了机器学习领域的科学家，“后脚”上的诺贝尔化学奖则颁给了设计和预测蛋白质结构的人工智能。今年你有何感想？
中南大学化学化工学院教授张毅：我很高兴这次诺贝尔化学奖没有受到物理学奖的影响。我们之前觉得AlphaFold获奖的概率很大，但由于物理奖已经颁发了与机器学习相关的成果，所以我们非常佩服诺贝尔化学奖评选委员会能够顶住这种压力。可以说，这个结果也在所有人的意料之中。
浙江大学生命科学研究所研究员林世贤：非常震惊。今年的诺贝尔化学奖承受了很大的压力。首先，物理奖被授予机器学习的压力。化学奖被授予人工智能在分析蛋白质结构和设计方面的颠覆性应用。可以说是“皇冠”。二是要承受考生年龄日益增大的压力。约翰·荣格出生于1985年，今年只有39岁。这可能是诺贝尔奖历史上首次授予“80岁”的“波斯特”科学家。 Demis Hassabis出生于1976年，也很年轻；第三，评委此时加入了AI，非常具有前瞻性。
《中国科学报》：今年的诺贝尔化学奖备受关注。有人说AI发挥了重要作用。您对此有何看法？
上海交通大学药学院常务副教授沉琪：我认为AI的加入非常关键。我什至说过，如果David Baker没有拥抱AI、进入AI，他可能不会获得这个奖项。
David Baker一直在做蛋白质结构预测工作，之前也取得了不错的成果。但引入人工智能后，这个领域取得了快速进展，大卫·贝克的RoseTTAFold变得真正强大。据我所知，大卫·贝克并不是第一个提出蛋白质设计的人，但他的前辈们并没有赶上人工智能的兴起，所以他们错过了今天的诺贝尔奖。
北京大学化学与分子工程学院教授王楚：人工智能确实给我们整个科学研究带来了改变。我的专业是化学和生物学。在AI的帮助下，它可以帮助我们做更多的事情，实现更多的想法。
我们最近的工作之一是金属蛋白预测，这也是受到 AlphaFold 模型的启发。我们目前正在和我们的合作老师一起尝试用AI来改造一些工具，让这些工具变得更加强大。
设计和预测蛋白质结构应该是“上帝的工作”
《中国科学报》：人工智能对蛋白质结构预测和蛋白质设计有多大颠覆性？
沉琪：蛋白质结构预测和蛋白质设计实际上是同一枚硬币的两个侧面。我从2007年到2013年从事蛋白质设计，当时蛋白质预测和设计最基本的逻辑就是根据氨基酸序列预测蛋白质的三维结构。靠什么？这取决于蛋白质的相互作用。包括最初的RoseTTAFold，蛋白质都是根据力场参数设计的。
当时，我正在研究蛋白质设计，与我的导师和合作者一起，一群人花了整整六年的时间才想出一些东西。所以当时设计蛋白质真的很痛苦，也非常困难。开玩笑地说，当时的科学家可以说是在做造物主应该做的事情——毕竟大自然已经进化了数十亿年，创造出了生物体。
现在周期已经大大加快了，可能2到3个月就可以做到这一点。可以说，在人工智能的支持下，计算变得更加准确和高效，蛋白质预测和设计取得了阶段性突破。
《中国科学报》：有了AI，蛋白质预测和设计的成本能降低多少？
林世贤：成本很难计算。例如，使用传统方法进行蛋白质结构分析通常需要数年时间。它不仅需要专业的研究人员，还需要昂贵的仪器设备。现在计算机可以帮助我们在短短几分钟内预测蛋白质的结构，节省的时间成本可能是无限的。
张毅：我是AlphaFold的用户。当我对肽进行一些凝胶实验时，我通常需要使用冷冻电子显微镜，而这个过程非常昂贵。另外，在计算分子结构时，计算量也非常大。然而AlphaFold的出现改变了一切。它给一些资金有限、资源匮乏的科学家提供了参与高水平科学研究的机会。
中国科学报：我们应该如何看待人工智能在科学领域的影响？我们会不会变得依赖它，变得“懒惰”呢？
华东师范大学化学与分子工程学院教授姜雪峰：毫无疑问，人工智能已经成为这个时代人类最核心的研究工具之一。事实上，我们取得的每一项科学进步都是通过使用工具来实现的。制造和使用工具也是人类与动物的本质区别。人类通过不断改进工具来推动自己前进。
化学研究也是如此。宏观世界是可见的，但微观世界却很难确定。化学家利用人工智能探索肉眼看不见的微观世界。因此，每个做科学研究的人都应该更加关注最新的研究工具。
从历年来的诺贝尔化学奖可以看出，我们人类遇到的问题正变得越来越复杂。除了使用工具之外，我们还需要具备跨学科和行业动员的能力。因此，未来我们需要综合考虑科学与产业、科学与资本、科学与社会的关系。
林世贤：虽然目前AlphaFold、大型语言模型等AI模型受到极大关注，但AI的水平还处于初级阶段，能做的事情非常有限。虽然它可以对一些复杂的问题做出判断，但其认知水平仍然有限。从现在到可预见的未来，人工智能对我们来说将是一个非常好的工具，不会陷入这些人们担心的问题。
一个“科学极客”和两个“神童”
中国科学报：在您眼中，大卫·贝克是一个什么样的人？
王楚：我来到华盛顿大学生物化学系攻读博士学位。 2001年，一次偶然的机会，我通过实验室轮转来到了David Baker的实验室，并一直呆在那里直到2008年博士后项目结束。
在接触大卫·贝克的过程中，我感觉他是一个天生的、非常纯粹的科学家，他把所有的精力都投入到了科学研究中。他总是有很多原创的想法，并且能够将这些想法付诸行动。
我们一直保持着密切的联系，去年我还邀请他来我院做了精彩的“兴达学术报告”。最近一次，我们还一起去爬长城。他非常喜欢爬山和长城。
David不仅专注于科学本身，他还制作了一款特别有趣的蛋白质折叠和设计在线游戏，名为“Foldit”。当时我就问他为什么要做这个游戏。他的回答是，研究不仅应该由科研人员来做，还应该让普通大众参与进来，也许会得到更多有趣的想法和发现。
沉琪：我觉得大卫·贝克是一个眼睛闪闪发光的人。他留着爆炸头，眼睛闪闪发光。有点像什么？就像弗兰肯斯坦或者弗兰肯斯坦一样，乍一看似乎他有很大的想象力和创造力。
在我和他的接触中，我除了觉得他很风趣、幽默之外，还能深深感受到他是那种会玩、会做事、让自己玩的东西变得有意义的人，真正能够“研究乐趣”的人。另外，他精力充沛。你可能想象不到，他的实验室里有一百多个博士后，这在其他美国实验室是难以想象的。有些诺奖得主实验室只有十几个博士后。
中国科学报：您对另外两位获奖者熟悉吗？
林世贤：Demis Hassabis和中国人有一定的联系。他的母亲是新加坡华人。他4岁开始学习国际象棋，13岁就获得了国际象棋大师的标准称号。17岁时，他利用自己的计算机天赋编写了一款销售数百万份的游戏软件，因此被称为“国际象棋大师”。很早就被周围人称为“神童”。标题。他创办的公司Deepmind早期就因开发出AlphaGo围棋软件震惊世界，一举名声大噪。
2018年，Deepmind成立了一个预测蛋白质结构的研究小组，并吸引了年轻的John Jungper加入（John Jungler是AlphaFold的第一作者，也是一个“神童”）。他们的第一个作品AlphaFold1首次参加CASP比赛，就获得了60多分（满分100分）的好成绩。这是第一次有人在这项比赛中取得及格成绩。
中国科学报：您对今年诺贝尔化学奖授予青年科学家有何看法？
江雪峰：这就是诺贝尔奖的魅力。对于科学突破，不分资历、排名，谁能解决问题，谁就会得到认可。这不是简单的技术积累，也不是谁研究时间长，而是谁更有创新思维，谁能突破重围、解决问题。科学的多样性为每个人提供了探索未知的机会，无论其起源、年龄或国界如何。这就是科学的魅力。
