**AI對生物學的分析令人驚嘆**
諾貝爾化學獎表彰人工智能對人類的實際幫助
今年的諾貝爾物理學獎得主之一，Geoffrey Hinton，曾開創了人工智能的神經網絡工作，他警告說機器有一天可能會比人類更聰明。或許如此，但今年的諾貝爾化學獎則表彰了人工智能如何以驚人的發現幫助人類理解蛋白質結構，這些發現具有深遠的應用價值。這是一個值得珍視的發展。
蛋白質是生物學的主角。正如諾貝爾委員會指出，蛋白質「控制並推動所有化學反應，這些反應共同構成生命的基礎。蛋白質亦作為激素、信號物質、抗體及不同組織的構建塊存在。」在人類身體中，它們對組織和器官的結構、功能及調節至關重要。所有蛋白質都從一條由多達20種氨基酸組成的鏈開始，這些氨基酸以DNA編碼的序列排列。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John Kendrew和Max Perutz成功地使用一種稱為X射線晶體學的方法製作了第一個蛋白質的3D模型。為此，他們獲得了1962年的諾貝爾化學獎。在隨後的半個世紀中，記錄蛋白質結構的過程一直艱鉅而緩慢。解決一個蛋白質結構可能需要博士生四到五年的時間。在人工智能出現之前，這一領域的中心資料庫僅包含大約185,000個實驗解決的蛋白質結構。
今年的諾貝爾化學獎頒發給三位在這一領域革命性工作的科學家。華盛頓大學的David Baker創建了全新的蛋白質類型。來自Alphabet（Google母公司）的英國公司DeepMind的Demis Hassabis和John Jumper開發了一個可以預測蛋白質結構的人工智能和機器學習模型，解碼構成每個蛋白質的氨基酸。這個模型，AlphaFold，可以在幾分鐘內完成曾經需要數年才能完成的工作。
AlphaFold已經預測了超過2億個蛋白質結構，幾乎涵蓋了科學已知的所有蛋白質，包括人類、植物、細菌、動物及其他生物的蛋白質。AlphaFold蛋白質結構數據庫免費提供這些數據。
為設計新藥和疫苗，科學家需要了解蛋白質的外觀或行為。AlphaFold的結果是一個可以加速生物醫學研究的預測。未來，人工智能的危險必須面對並考慮安全措施。
但目前，AlphaFold顯示出人工智能可以提升現有知識以造福人類。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，並創建可以分解塑料的酶的圖像。」未來還會有更多發現。
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**評論**
這篇文章突顯了人工智能在科學研究中的潛力，特別是在生物學領域，展示了其如何加速和改變研究的方式。AlphaFold的出現不僅提升了蛋白質結構分析的效率，還為新藥和疫苗的研發鋪平了道路。這代表著科學界向前邁出了一大步，將複雜的研究簡化，使其更易於應用和探索。
然而，這也引發了一些值得深思的問題。隨著人工智能在科學中的角色日益重要，如何確保其應用不偏離初衷？如何在利用AI助力研究的同時，保持對其潛在風險的警惕？這是科學界和社會需要共同面對和解決的挑戰。
在這個科技迅速發展的時代，AI的應用無疑為人類帶來了巨大的機會，但也要求我們審慎地思考和規劃其未來的發展方向。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯
