转自：硅星东说念主

　　作家 | Jessica

　　2024年的诺贝尔化学奖一半授予大卫·贝克（David Baker），“以犒赏在诡计卵白质联想方面的孝敬”；另一半则共同授予德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·M·詹珀（John M． Jumper），“以犒赏他们在卵白质结构展望方面的建树”。

　　David Baker 是华盛顿大学卵白质联想推敲所长处，被誉为卵白质联想领域前驱。2003年起，他到手联想出全新的Top7等多种创新卵白质，庸碌应用于药物、疫苗、纳米材料、袖珍传感器等领域。并在1999年就提议了卵白质结构展望算法RoseTTA，早于Deepmind的AlphaFold。

　　另两位获奖者就更不生疏。Demis Hassabis是Google DeepMind长入创举东说念主兼CEO，John M． Jumper现任Google DeepMind总监。两东说念主通过携带团队开采 AI 模子 AlphaFold 2，处分了困扰科学界50年的难题：从氨基酸序列展望卵白质的复杂结构。

　　卵白质是人命的基础化学器用，它们为止并推动着总共死活一火学响应，担任激素、信号物资、抗体和组织构建的要津脚色。在卵白质中，氨基酸以长链的体式聚集在沿途，并折叠成三维结构。自上世纪70年代以来，推敲东说念主员一直尝试把柄氨基酸序列展望卵白质结构，无奈进展慢慢，直至四年前DeepMind带来的惊东说念主冲破。

　　2020年，Demis Hassabis和John Jumper在初代 AlphaFold 的基础开采了AlphaFold 2。它险些能够展望总共已被推敲东说念主员识别的2亿个卵白质的结构，于今已被援用迥殊2万次，被来自190个国度200多万东说念主使用，在推动包括疟疾疫苗、癌症治疗、酶联想和抗生素耐药性推敲等领域取得了巨猛进展。实践上在诺奖当年，两东说念主已于旧年得到素有“科学界奥斯卡”之称的人命科学冲破奖和“诺奖风向标”拉斯克奖，以犒赏他们为基础医学推敲作念出的特出孝敬。

　　瑞典皇家科学院在声明中称，“莫得卵白质，人命无法存在。如今咱们能够展望卵白质结构并联想我方的卵白质，这为东说念主类带来了巨大的福祉。”

　　得知获奖音讯后，Google DeepMind官方第一时代发文“报喜”。

　　Demis Hassabis也发表声明称：

　　“得到诺贝尔奖是我一世的荣誉。感谢瑞典皇家科学院，感谢John Jumper和AlphaFold团队，感谢更庸碌的DeepMind和Google团队，以及总共为这一时刻作念出孝敬的共事。我将我的行状生存奉献给AI的逾越，因为它领有无与伦比的后劲，能够改善数十亿东说念主的生活。AlphaFold也曾被200多万推敲东说念主员用于激动要津使命，从酶联想到药物发现。我但愿畴昔咱们能将AlphaFold视为AI加速科学发现巨大后劲的第一个实证。”

　　John Jumper随即示意：“这是AI能够加速科学推敲并最终匡助默契疾病和开采治疗方法的一个首要表示。这项使命归功于Google DeepMind的优秀团队，这个奖项也招供了他们的特出孝敬。”

　　至此，加上此前率先得到物理学奖，并激发高度商权衡的“AI教父”杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E． Hinton），这些本年最受情切的获奖者背后，共同的交加很光显——辛顿是承载Google早期AI琢磨的Google Brain的中枢东说念主物，而Demis Hassabis是承载Google频年来AI推敲任务的Google Deepmind的灵魂。

　　怪不得连“诺贝尔派对”齐顺利在Google园区举办了。

　　在诺贝尔奖一语气发给AI科学家背后，Google也“赢麻了”。

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　　Google的紧迫

　　从时代线上来看，谷歌全齐是最早入局东说念主工智能的大公司玩家。

　　尽管在好多故事版块中，齐将2012年冬天那场发生在好意思国太浩湖旁赌场货仓里的秘要竞拍，描述为Google、微软、百度三家科技巨头与DeepMind之间，围绕Hinton刚诞生、除了几篇论文外莫得任何本色居品的小公司DNNResearch的公说念竞争。但过后回看，这场竞拍的结局其实早已注定。因为它的发祥之一，恰是来自6个月前Google的推动。

　　2012年6月，Google Brain公开启动“谷歌猫（The Cat Neurons）”样式，用算法识别YouTube视频中的猫。由吴恩达携带，Jeff Dean参与，并得到公司创举东说念主Larry Page的纵情辅助。

　　样式构建了一个领有10亿个聚集的大型神经收罗，使用来自YouTube的1000万段未标庄重频，在16，000个CPU上进行进修。通过无监督学习，该系统到手自主学会了识别猫脸，准确率达74.8%，并能识别东说念主脸等其他物体。

　　不外，吴恩达在样式后期遴荐了大水勇退，临走前向Google举荐了我方的真诚Hinton接替使命。Hinton示意我方不会离开大学，只舒服去Google“待一个夏天”。就这么，他成为Google历史上最年长的实习生。

　　手脚深度学习领域的泰斗，Hinton很快就意志到项方针劣势，指出谷歌猫“运行了空幻的神经收罗，并使用了空幻的诡计能力。”于是在少顷的“实习期”赶走后，Hinton随即召集学生Ilya Sutskever和Alex Krizhevsky组建团队，开采了新的神经收罗架构AlexNet。并带着仅4颗英伟达GPU进修出来的遵循插足了2012年ImageNet图像识别比赛，最终以84%的准确率取得颠覆性顺利。

　　同庚10月，Hinton团队在佛罗伦萨诡计机视觉会议上崇敬先容了冠军算法AlexNet。一支学界团队逆袭打败硬件和研发资源对比悬殊的Google，激发学术界和产业界透彻震憾。AlexNet论文也成为诡计机科学史上最有影响力的论文之一，被引次数迥殊12万。

　　接下来，三东说念主的DNNResearch公司注册诞生。后续竞拍的发展就愈加贼胆心虚，当身价被提高到4400万好意思元时，Hinton叫停了拍卖，与两名学生沿途崇敬加入谷歌，担任Google Brain副总裁和工程推敲员。

　　其时的Hinton在一篇声明中写说念：“我会络续在多伦多大学兼职任教，但在Google，我能够看到咱们若何处理超大型诡计。”

　　在直到2023年5月的十年谷歌生存中，Hinton络续参与大范畴东说念主工神经收罗推敲，为Bard和ChatGPT等当代AI系统的底层技艺奠定了基础性孝敬。他也参与开采了开源机器学习软件库TensorFlow，推动了图像识别、话语默契等AI应用的能力提高，并将深度学习技艺庸碌应用于Google的种种居品和劳动中。

　　Google对东说念主才和技艺的荟萃从未放缓。在收购DNNResearch仅两年后，当年参与竞拍的敌手之一， Hassabis创立的DeepMind也被它纳入囊中。

　　据悉，Google其时还特意包了架私东说念主飞机带Hinton去伦敦”验货“，况兼特意更正了座椅，处分他背痛不可坐飞机的问题。而其时被Google挤走的Facebook在错失DeepMind后，则转而高价挖走了“深度学习三巨头”之一的Yann LeCun。

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　　Deepmind的故事

　　来到DeepMind这边，其实被Google收购前，DeepMind也曾在财务方面遭逢了难题，公司一直在烧钱，却未能找到可络续的买卖模式，以致濒临歇业。

　　谷歌的6亿好意思元收购接济了DeepMind，不仅保留了中枢技艺团队，还为其提供了刚劲的诡计资源，包括云诡计平台和数据中心辅助。这让DeepMind能够诳骗更强的算力来进修深度神经收罗，颠倒是在AlphaGo的开采中，大幅提高了诡计速率和模子精度。除此除外，谷歌还提供了特意联想的TPU（张量处理单位），进一步优化了深度学习模子的进修和推理遵循，AI基础器用TensorFlow也被庸碌应用到DeepMind的推敲之中，协助加强AlphaGo的进展。

　　AlphaGo是DeepMind团队开采的一款东说念主工智能围棋口头。它通过分析数百万局棋谱，用自我对弈进行强化学习，掌持了复杂的围棋策略，能够超越东说念主类顶尖围棋选手。2016年，AlphaGo在与围棋寰宇冠军李世石的比赛中取得了4比1的顺利，从此一战成名，战栗寰球。

　　然则在Hassabis眼中，通过棋盘游戏考证AI处分复杂问题的后劲仅仅运行。更首要的是用它来指引通用学习系统，嘱咐现实寰宇的挑战，从而真的改善东说念主类生活、创新行业并激动科学发展。

　　于是在几个月内，DeepMind便连忙雇佣生物学家，组建了一支跨学科团队，专注于处分卵白质折叠难题，最终在2018年促成了AlphaFold样式出身。经过屡次迭代，AlphaFold已凭借其冲破性的卵白质结构展望能力，透彻篡改了生物学推敲，展现了AI在科学领域的刚劲应用远景。

　　就在本年5月，Google Deepmind再次官宣，与Isomorphic Labs长入推出新一代卵白质展望模子AlphaFold 3，筹论说文一举登上《Nature》杂志。

　　与之前的版块比拟，AlphaFold 3不仅在卵白质折叠展望上取得了进展，还初次终领路对卵白质、DNA、RNA及配体等人命分子的结构偏激相互作用的高精度展望。这一冲破匡助科学家更深化地默契疾病机制和人命进程，同期大幅裁减了研发时代和资本。非论是开采可再生材料，如故加速药物联想和基因组学推敲，AlphaFold 3齐为生物分子领域翻开了更庸碌的应用空间。

　　不仅如斯，团队还基于AlphaFold 3推出了一个名为AlphaFold Server的免费平台，供寰球科学家进行非买卖性推敲，进一步推动科学探索的普及。

　　通过DeepMind，Google不断诱导着寰球顶尖的科研东说念主才，并提供恒久的资金辅助，使其能够专注于冲破性推敲，而无须依赖短期的买卖陈说。Google还赋予了DeepMind高度的策略自主权，使其能够解放遴荐推敲意见。恰是这种孤独性和恒久辅助，为DeepMind进行前瞻性推敲奠定了坚实基础。

　　除游戏领域和生物学冲破外，DeepMind还开采了用于谷歌助手的传神语音合成模子WaveNet，提高了语音交互体验。通过视觉-话语-动作模子RT-2增强了机器东说念主在种种环境中的任务践诺能力。其推敲还触及天气展望、核聚变响应堆等复杂问题，并通过AlphaCode和AlphaDev等样式推动了诡计机算法的进一步发展。

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　　Google的“家底”依然深厚

　　在今天的东说念主工智能竞争中，OpenAI和Anthropic等明星公司的连忙崛起、ChatGPT、Claude之于Gemini的“碾压”，一度让东说念主们对Google的AI策略产生了质疑。颠倒在生成式AI居品和开采者器用的买卖化程度上，OpenAI们的快速发展与Google相对慢慢的表率酿成了显著对比。

　　然则目前的两项诺贝尔奖似乎在教导咱们，Google深厚的科研泥土和技艺积聚仍是其他公司难以复制的上风。

　　在2006年之前，深度学习的近况不错用开尔文男爵的那句名言来笼统：“深度学习的大厦也曾基本建成，只不外在阳光灿烂的太空下，飘零着三朵小乌云。”

　　这三朵小乌云远离是算法、算力和数据。

　　而Google恐怕在这些要津领域领有光显上风。起始，它掌持了寰球率先的稠密数据资源，依托YouTube、Google Scholar和Google Search等平台，Google为视觉、语音识别和当然话语处理等AI模子提供了丰富且种种化的进修数据。

　　其次，Google在诡计资源方面具有显耀上风。其自主开采的TPU硬件大大加速了深度学习模子的进修速率，Google Cloud不仅为里面推敲提供了刚劲的诡计能力，还为寰球开采者提供了器用，匡助他们快速构建和部署复杂的AI应用。

　　在算法研发领域，Google也处于行业前沿。出身于Google Brain团队的Transformer架构奠定了当代当然话语处理的基础，推动了今天险些总共前沿AI模子的发展。这些技艺不仅推动了学术界的逾越，还庸碌应用于Google的中枢居品中。

　　2024年，AI领域依然靠近着算法、算力和数据挑战。尽管好多公司也各安谧某些领域有所冲破，但比拟之下，似乎同期具备三方面上风并络续灵验联接的，如故Google。

　　在与OpenAI、微软等公司的竞争中，Google的“家底”依然康健，在AI竞赛中也并未被打败。东说念主工智能的后劲远未被充分挖掘，而在这场长跑中，简略技艺创新的深度和广度才决定了最终的胜者。

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