**AI在生物學上的分析令人驚嘆**
諾貝爾化學獎表彰人工智能在人類真實世界中的幫助
今年的諾貝爾物理學獎得主之一，傑弗里·辛頓（Geoffrey Hinton），曾在神經網絡的研究中取得突破，這是人工智能的基礎。他警告說，機器有一天可能會變得比人類更聰明。也許如此。但今年的諾貝爾化學獎表彰了一個真實的例子，展示了人工智能如何透過蛋白質結構的驚人發現來幫助人類，這些發現具有深遠的應用意義。這是一個值得細味的發展。
蛋白質是生物學的主角。正如諾貝爾委員會指出，蛋白質「控制和推動所有化學反應，這些反應共同構成生命的基礎。蛋白質也作為激素、信號物質、抗體和不同組織的構建塊。」在人類身體中，它們對組織和器官的結構、功能和調節是必不可少的。所有蛋白質都始於一鏈多達20種氨基酸，這些氨基酸按照DNA編碼的序列串聯在一起。每條鏈折疊成獨特的結構，這些形狀決定了蛋白質如何與其他分子互動。
在1950年代末，劍橋大學的約翰·肯德魯（John Kendrew）和馬克斯·佩魯茲（Max Perutz）成功使用一種稱為X射線晶體學的方法，製作了第一個蛋白質的三維模型。為此，他們於1962年獲得了諾貝爾化學獎。在隨後的半個世紀裡，記錄蛋白質結構的任務依然艱巨而緩慢。一個單一的蛋白質結構可能需要博士生四到五年才能弄清楚。在AI出現之前，該領域的中央資料庫包含約185,000個實驗解決的蛋白質結構。
今年的諾貝爾化學獎授予了三位徹底改變該領域的科學家。華盛頓大學的大衛·貝克（David Baker）創建了全新的蛋白質種類。來自DeepMind的德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和約翰·朱珀（John Jumper）開發了一種AI和機器學習模型，能夠預測蛋白質的結構，解碼組成每個蛋白質的氨基酸。這個模型，AlphaFold，能夠在幾分鐘內完成過去需要數年才能完成的工作。
AlphaFold已經預測了超過兩億個蛋白質結構，幾乎涵蓋了科學已知的所有目錄蛋白，包括人類、植物、細菌、動物和其他生物的蛋白質。AlphaFold蛋白質結構數據庫免費提供這些數據。
要設計新藥物和疫苗，科學家需要知道蛋白質的外觀或行為。AlphaFold的結果是一種預測，能夠加速生物醫學研究。
在未來的歲月裡，AI的危險必須得到解決，並考慮安全措施。但目前，AlphaFold展示了AI如何能夠增強現有知識，造福人類。諾貝爾委員會指出，得益於這些進步，「研究人員現在可以更好地理解抗生素抗性並創建能夠分解塑料的酶的圖像。」而未來還會有更多成果。
**評論與啟發**
這篇文章凸顯了人工智能在科學研究中的潛力，尤其是對生物學的深遠影響。AI不僅加速了蛋白質結構的解密，還有助於推動新藥物的開發，這對於醫學進步至關重要。然而，這也帶來了新的挑戰，例如如何平衡創新與倫理考量。我們需要確保科技的應用不僅是為了商業利益，更是為了人類的整體福祉。未來的研究應該著重於如何在安全的框架下，最大化AI在各領域的應用。這不僅是技術問題，更涉及到政策制定者和社會各界的共同努力。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯
