《那些生物學家們,現在成了最能理解柯潔的人》 柴狗夫斯基提起AI,大多數人第一時間聯想起的往往就是那於幾年前橫空出世,之後一路橫掃圍棋棋壇,讓無數棋手輸到刷新世界觀的阿爾法狗(AlphaGo) (天才圍棋少年柯潔,同樣敗在了阿爾法狗面前)雖然阿爾法狗用自己恐怖的實力,已經成功讓無數人認識到了在AI面前人腦的局限性,同時也讓AI成為了互聯網領域的最大熱詞。可話又說回來了,圍棋不管再怎麼說,畢竟還是一個相對小眾的棋類遊戲。因此雖然所有人都知道阿爾法狗的圍棋水平極其高超,但除了那些專業棋手和少數高水平的業餘愛好者以外,大部分普通人其實對於AI和人腦之間那種“降維打擊”式的差距,還是比較缺乏實感的。所以在各類論壇上,我們時不時能看到一些讓業內人士感到啼笑皆非的說法。比方說什麼阿爾法狗下圍棋沒有美感、不會打劫啊…… 還有堅信初生牛犢不怕虎者,認為阿爾法狗雖然在專業棋手面前百戰百勝,但說不定面對完全不懂圍棋的門外漢,就可能會自亂陣腳啊…… 這些奇奇怪怪的理論,之所以能在網絡上得到許多人的相信,歸根結底還是因為一個很簡單的原因——局限於圍棋領域的阿爾法狗,事實上並沒有讓大多數普通人明白AI到底有多恐怖。圍棋嘛,贏了就是贏了,這大夥都能看明白,但是到底贏了多少,卻很難和外行人說個清楚。假設人類棋手的實力上限是100,那麼AI到底是以101分的實力贏得,還是100000000的實力贏得,許多人仍舊缺乏概念。但現在好了,因為阿爾法狗的母公司,谷歌旗下的DeepMind運用類似的技術,最近在生物學領域又獲得了巨大的突破,給阿爾法狗“生”了個新弟弟——阿爾法折疊,把無數深耕生物科研領域數十年的學者教授們被嚇得直呼“恐怖如斯”。 這可不是小柴在胡亂吹噓這個新技術。要知道,蛋白質作為組成生命的重要物質,其研究意義與重要性在整個生物學術圈裏都是數一數二的。但眾所周知(根據初中生物知識即可知),蛋白質是由一條或多條多肽鏈折疊組成的,而多肽鏈又是由多個氨基酸脫水縮合形成。這就導致我們在研究蛋白質的生物結構與作用時,不僅要分析出其內部的氨基酸構成,還必須搞清楚其內部多肽鏈的具體折疊形態。而在實際研究中,後面這一步,也就是搞清楚多肽鏈的折疊方式的難度,要遠大於前面那一步的氨基酸排列研究。 舉個例子,國際上有一個專門的相關競賽,名為國際蛋白質結構預測競賽(CASP),每屆參賽的基本上都是海內外頂尖高校的科研小組,由業內知名的專家學者們帶隊參加,某種意義上幾乎可以反映出各國在這一領域的科研實力排名。過去,人類參賽者們基本都是靠X射線、核磁共振、冷凍電鏡等方式,先對蛋白質的結構進行觀測,然後再測繪出相應的3D結構圖。這種方式不僅效率極低,動輒需要一個實驗室團隊花上幾個月甚至幾年的時間,同時在准確度上也有些堪憂。在過去的CASP大賽上,各大高校的參賽隊伍在壓軸題的GDT得分往往只有40多分,而滿分是100分(GDT得分越高,表示模擬的蛋白質結構圖與真實結構更相似)。而前不久谷歌DeepMind派來參賽的阿爾法折疊,卻取得了92.4的平均分,連最難的壓軸題都拿了87分,重演了當初阿爾法在圍棋棋壇上的碾壓式獲勝。 這個分數差異是大到了如此誇張,以至於CASP大賽的評委, 德國普朗克發展生物學研究所科學家安德烈·盧帕斯(Andrei Lupas)決定給阿爾法折疊來一道附加題,用以檢測他們是不是通過泄題漏題等手段作弊了。附加題的內容很簡單,安德烈現場把一種古生菌的膜蛋白交給了阿爾法折疊,要求其測出該膜蛋白的3D結構——值得一提的是,該古生菌的膜蛋白結構正是困擾了安德烈教授研究團隊整整10年的難題之一。 接下來的發展,與其說是科研競賽,倒更像是起點上的網絡爽文橋段。阿爾法折疊很快就交出了一份由由三部分組成的蛋白質圖像,安德烈教授的團隊拿著這份“標准答案”回去與自己實驗室裏積累了十年的觀察數據相互對照,發現幾乎完全一致。說直白點,評委教授團隊用了十年都沒能攻克的難題,被阿爾法折疊就用這麼一小會兒功夫就給徹底解決了,同時也徹底洗刷清了自己身上的“作弊”嫌疑。 在這之後,CASP比賽的創始人,美國馬裏蘭大學的John Moult 教授面對記者直言,“在某種程度上,蛋白質折疊問題已經解決了。”一個困擾了人類科學界50年的問題,就這麼輕輕松松地“被一朝解決”了,而這一切都是因為這位阿爾法狗的新“弟弟”AlphaFold2。如果說這個世界上有誰最能理解當初被阿爾法狗打敗後的棋手心情,那麼一定就是這些在蛋白質研究領域深耕了數十年的生物學家了。曾經在2012年帶隊取得過CASP大賽冠軍的中科院理論物理所博士、現作為騰訊 tFold 項目負責人的王晟,就在接受記者采訪時,直接引用科幻小說《三體》裏丁儀觀察水滴表面的那句話來表達自己激動的心情。當結果出來時,我以為是儀器出了故障,但當我意識到事情的真相時,只能大喊著傻孩子,快跑啊! 當然,世界上沒有不勞而獲的好事,谷歌如今能夠拿出成績如此傲人的阿爾法系列人工智能算法,本質上其實還是因為舍得砸錢,同時還能夠做到在正確方向上砸錢的結果。阿爾法狗與阿爾法折疊的研發企業DeepMind,由於其AI研發過程過於燒錢,本身在2014年就已經走到了企業瀕臨破產,團隊隨時都要解散的境地。但就在這個時候,谷歌站出來接了盤,並在隨後的幾年裏瘋狂地往裏面砸錢,幾十億美金扔進去眼睛都不帶眨一下的。就在現在,網上還能搜到大量前幾年關於谷歌這波操作的討論文章,不少人認為谷歌這波“三年血虧十億美金、四年虧掉近二十億美金”的生意是玩砸了。 但如今看來,這幾十億美金確實結出了一個與其相稱的果實——擁有阿爾法折疊算法的生物蛋白質研究,已經幾乎是完全不同的兩碼事了。主筆 | 阿虛編輯 | 四少更多精彩內容關注公眾號:柴狗夫斯基(chaigou-fsj)未經允許,不得轉載 《那些生物學家們,現在成了最能理解柯潔的人》完,請繼續朗讀精采文章。 喜歡 小編的世界 e4to.com,請記得按讚、收藏及分享!
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