2024年的诺贝尔化学奖授予了三位科学家,其中两位是谷歌DeepMind的重要人物,他们因在蛋白质领域的工作而获奖。诺贝尔奖委员会将蛋白质描述为”生命的化学工具”。

DeepMind首席执行官Demis Hassabis和高级研究科学家John Jumper因创建开源AlphaFold2人工智能模型来计算人类蛋白质结构而获奖。

瑞典皇家科学院的诺贝尔委员会在公告中表示:”借助这个模型,他们能够预测研究人员已识别的几乎所有2亿种蛋白质的结构。”

与Hassabis和Jumper共同获奖的David Baker因”计算蛋白质设计”而获奖。

诺贝尔委员会指出,Baker在2003年成功设计出了一种”与众不同”的全新蛋白质,并在过去20年里为制药、疫苗、纳米材料和微型传感器开发了新的蛋白质。诺贝尔化学委员会主席Heiner Linke说:”今年认可的发现之一涉及构建令人惊叹的蛋白质。另一个是实现了50年来的梦想:从氨基酸序列预测蛋白质结构。这两项发现都开启了巨大的可能性。”

根据诺贝尔委员会的说法,AlphaFold2的科学应用包括帮助研究人员理解抗生素耐药性和开发降解塑料的酶。诺贝尔委员会在X平台上表示:”曾经需要数年时间完成的工作,现在只需几分钟,这要归功于今年的化学奖得主。”

人工智能技术的发展在今年的获奖名单中发挥了显著作用,昨天的诺贝尔物理学奖授予了两位被认为是人工智能”基础”建立者的科学家。这一宣布已经引起了一些物理学家的批评,他们认为这个奖项分类不当——这种观点得到了被称为”人工智能教父”的物理学奖得主之一Geoffrey Hinton的呼应。

Hinton在获奖后接受《纽约时报》采访时表示:”如果有计算机科学诺贝尔奖,我们的工作显然更适合那个奖项。但是没有这样的奖项。”当被《纽约时报》称赞这番言论时,Hinton补充说,这也是一个”暗示”。