详细内容或原文请订阅后点击阅览
AlphaFold 的下一步：与 Google DeepMind 诺贝尔奖获得者的对话
2017 年，刚获得理论化学博士学位的 John Jumper 听到传言称 Google DeepMind 已经不再构建具有超人技能的 AI 游戏，而是开始启动一个预测蛋白质结构的秘密项目。他申请了一份工作。仅仅三年后，Jumper 就庆祝了一场惊人的胜利……
来源:MIT Technology Review _人工智能这样想吧，他说。以前在实验室中寻找蛋白质的结构可能要花费 10 万美元：“如果我们只需要 10 万美元就能完成一件事，那么它就已经完成了。”
与此同时，研究人员正在寻找尽可能多地利用这项技术的方法，Jumper 说：“我们正在努力找出如何使结构预测成为问题的更重要部分，因为我们有一把很好的大锤子可以用来敲击它。”
也就是说，他们想把一切都做成钉子？ “是的，让我们把东西做成钉子，”他说。 “我们如何让这个速度提高了一百万倍的东西成为我们流程中更重要的一部分？”
接下来是什么？
Jumper 的下一步是什么？他希望将 AlphaFold 深厚但狭隘的力量与法学硕士的广泛影响力融合起来。
“我们拥有可以阅读科学知识的机器。它们可以进行一些科学推理，”他说。 “我们可以构建令人惊叹的超人系统来预测蛋白质结构。如何让这两种技术协同工作？”
这让我想起了一个名为 AlphaEvolve 的系统，它是由 Google DeepMind 的另一个团队构建的。 AlphaEvolve 使用 LLM 生成问题的可能解决方案，并使用第二个模型来检查它们，过滤掉垃圾。研究人员已经使用 AlphaEvolve 在数学和计算机科学领域取得了一些实际发现。
名为 AlphaEvolve 的系统这就是Jumper 的想法吗？ “我不会对方法说太多，但如果我们没有看到法学硕士对科学产生越来越多的影响，我会感到震惊，”他说。 “我认为这是一个令人兴奋的悬而未决的问题，我几乎不会说什么。当然，这都是猜测。”
Jumper 获得诺贝尔奖时年仅 39 岁。他下一步该怎么办？
“这让我很担心，”他说。 “我相信我是 75 年来最年轻的化学奖获得者。”