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），“以犒赏在计较卵白质想象方面的孝顺”；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瞻望方面的建树”。
David Baker 是华盛顿大学卵白质想象计划所长处，被誉为卵白质想象领域前驱。2003年起，他奏效想象出全新的Top7等多种创新卵白质，鄙俚应用于药物、疫苗、纳米材料、小型传感器等领域。并在1999年就建议了卵白质结构瞻望算法RoseTTA，早于Deepmind的AlphaFold。
另两位获奖者就更不目生。Demis Hassabis是Google DeepMind融合首创东说念主兼CEO，John M． Jumper现任Google DeepMind总监。两东说念主通过率领团队开荒 AI 模子 AlphaFold 2，科罚了困扰科学界50年的难题：从氨基酸序列瞻望卵白质的复杂结构。
卵白质是人命的基础化学器具，它们末端并推动着系数存一火字学反馈，担任激素、信号物资、抗体和组织构建的关键变装。在卵白质中，氨基酸以长链的体式贯串在一说念，并折叠成三维结构。自上世纪70年代以来，计划东说念主员一直尝试左证氨基酸序列瞻望卵白质结构，无奈进展逐步，直至四年前DeepMind带来的惊东说念主打破。
2020年，Demis Hassabis和John Jumper在初代 AlphaFold 的基础开荒了AlphaFold 2。它险些能够瞻望系数已被计划东说念主员识别的2亿个卵白质的结构，于今已被援用特等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、癌症调养、酶想象和抗生素耐药性计划等领域取得了巨猛进展。履行上在诺奖往常，两东说念主已于前年取得素有“科学界奥斯卡”之称的人命科学打破奖和“诺奖风向标”拉斯克奖，以犒赏他们为基础医学计划作念出的了得孝顺。
瑞典皇家科学院在声明中称，“莫得卵白质，人命无法存在。如今咱们能够瞻望卵白质结构并想象我方的卵白质，这为东说念主类带来了巨大的福祉。”
得知获奖讯息后，Google DeepMind官方第一时候发文“报喜”。
Demis Hassabis也发表声明称：
“取得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，感谢更鄙俚的DeepMind和Google团队，以及系数为这一时刻作念出孝顺的共事。我将我的奇迹生活奉献给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多万计划东说念主员用于鼓动关键责任，从酶想象到药物发现。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随即暗示：“这是AI能够加速科学计划并最终匡助剖析疾病和开荒调养方法的一个要紧讲明。这项责任归功于Google DeepMind的优秀团队，这个奖项也认同了他们的了得孝顺。”
至此，加上此前率先取得物理学奖，并激勉高度计议度的“AI教父”杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E． Hinton），这些本年最受关爱的获奖者背后，共同的杂乱很显然——辛顿是承载Google早期AI无餍的Google Brain的中枢东说念主物，而Demis Hassabis是承载Google频年来AI计划任务的Google Deepmind的灵魂。
怪不得连“诺贝尔派对”齐平直在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的要紧
从时候线上来看，谷歌完全是最早入局东说念主工智能的大公司玩家。
尽管在很多故事版块中，齐将2012年冬天那场发生在好意思国太浩湖旁赌场旅舍里的玄妙竞拍，描绘为Google、微软、百度三家科技巨头与DeepMind之间，围绕Hinton刚开荒、除了几篇论文外莫得任何本体居品的小公司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）”技俩，用算法识别YouTube视频中的猫。由吴恩达率领，Jeff Dean参与，并取得公司首创东说念主Larry Page的狂放救援。
技俩构建了一个领有10亿个贯串的大型神经辘集，使用来自YouTube的1000万段未标驻扎频，在16，000个CPU上进行检修。通过无监督学习，该系统奏效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，吴恩达在技俩后期选拔了巨流勇退，临走前向Google举荐了我方的诚笃Hinton接替责任。Hinton暗示我方不会离开大学，只气象去Google“待一个夏天”。就这么，他成为Google历史上最年长的实习生。
行动深度学习领域的泰斗，Hinton很快就意志到项诡计颓势，指出谷歌猫“运行了诞妄的神经辘集，并使用了诞妄的计较才智。”于是在旋即的“实习期”末端后，Hinton随即召集学生Ilya Sutskever和Alex Krizhevsky组建团队，开荒了新的神经辘集架构AlexNet。并带着仅4颗英伟达GPU检修出来的效果插足了2012年ImageNet图像识别比赛，最终以84%的准确率取得颠覆性到手。
同庚10月，Hinton团队在佛罗伦萨计较机视觉会议上正经先容了冠军算法AlexNet。一支学界团队逆袭打败硬件和研发资源对比悬殊的Google，激勉学术界和产业界绝对震荡。AlexNet论文也成为计较机科学史上最有影响力的论文之一，被引次数特等12万。
接下来，三东说念主的DNNResearch公司注册开荒。后续竞拍的发展就愈加铿锵有劲，当身价被提高到4400万好意思元时，Hinton叫停了拍卖，与两名学生一说念正经加入谷歌，担任Google Brain副总裁和工程计划员。
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，我能够看到咱们何如处理超大型计较。”
在直到2023年5月的十年谷歌生活中，Hinton络续参与大领域东说念主工神经辘集计划，为Bard和ChatGPT等当代AI系统的底层技艺奠定了基础性孝顺。他也参与开荒了开源机器学习软件库TensorFlow，推动了图像识别、言语剖析等AI应用的才智进步，并将深度学习技艺鄙俚应用于Google的各样居品和就业中。
Google对东说念主才和技艺的聚积从未放缓。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其时还挑升包了架私东说念主飞机带Hinton去伦敦”验货“，而且挑升更动了座椅，科罚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也曾在财务方面际遇了贫穷，公司一直在烧钱，却未能找到可络续的生意情势，以至濒临收歇。
谷歌的6亿好意思元收购缓助了DeepMind，不仅保留了中枢技艺团队，还为其提供了强盛的计较资源，包括云计较平台和数据中心救援。这让DeepMind能够驾御更强的算力来检修深度神经辘集，终点是在AlphaGo的开荒中，大幅进步了计较速率和模子精度。除此除外，谷歌还提供了挑升想象的TPU（张量处理单位），进一步优化了深度学习模子的检修和推理遵守，AI基础器具TensorFlow也被鄙俚应用到DeepMind的计划之中，协助加强AlphaGo的泄露。
AlphaGo是DeepMind团队开荒的一款东说念主工智能围棋门径。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的到手，从此一战成名，恐惧内行。
可是在Hassabis眼中，通过棋盘游戏考据AI科罚复杂问题的后劲仅仅运转。更要紧的是用它来指挥通用学习系统，应酬现实寰宇的挑战，从而信得过改善东说念主类生活、创新行业并鼓动科学发展。
于是在几个月内，DeepMind便赶紧雇佣生物学家，组建了一支跨学科团队，专注于科罚卵白质折叠难题，最终在2018年促成了AlphaFold技俩出生。经过屡次迭代，AlphaFold已凭借其打破性的卵白质结构瞻望才智，绝对更正了生物学计划，展现了AI在科学领域的强盛应用远景。
就在本年5月，Google Deepmind再次官宣，与Isomorphic Labs融合推出新一代卵白质瞻望模子AlphaFold 3，相干论文一举登上《Nature》杂志。
与之前的版块比较，AlphaFold 3不仅在卵白质折叠瞻望上取得了进展，还初次罢了了对卵白质、DNA、RNA及配体等人命分子的结构相配相互作用的高精度瞻望。这一打破匡助科学家更深远地剖析疾病机制和人命历程，同期大幅镌汰了研发时候和资本。无论是开荒可再生材料，如故加速药物想象和基因组学计划，AlphaFold 3齐为生物分子领域绽开了更鄙俚的应用空间。
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，供内行科学家进行非生意性计划，进一步推动科学探索的普及。
通过DeepMind，Google不断诱骗着内行顶尖的科研东说念主才，并提供长久的资金救援，使其能够专注于打破性计划，而不消依赖短期的生意陈述。Google还赋予了DeepMind高度的策略自主权，使其能够开脱选拔计划标的。恰是这种孤苦性和长久救援，为DeepMind进行前瞻性计划奠定了坚实基础。
除游戏领域和生物学打破外，DeepMind还开荒了用于谷歌助手的传神语音合成模子WaveNet，进步了语音交互体验。通过视觉-言语-动作模子RT-2增强了机器东说念主在各样环境中的任务履行才智。其计划还波及天气瞻望、核聚变反馈堆等复杂问题，并通过AlphaCode和AlphaDev等技俩推动了计较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等明星公司的赶紧崛起、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。终点在生成式AI居品和开荒者器具的生意化程度上，OpenAI们的快速发展与Google相对逐步的方法酿成了昭着对比。
可是目下的两项诺贝尔奖似乎在领导咱们，Google深厚的科研泥土和技艺聚积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空洞：“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，飞动着三朵小乌云。”
这三朵小乌云区分是算法、算力和数据。
而Google正好在这些关键领域领有显然上风。起首，它掌持了内行起首的精深数据资源，依托YouTube、Google Scholar和Google Search等平台，Google为视觉、语音识别和当然言语处理等AI模子提供了丰富且各样化的检修数据。
其次，Google在计较资源方面具有权贵上风。其自主开荒的TPU硬件大大加速了深度学习模子的检修速率，Google Cloud不仅为里面计划提供了强盛的计较才智，还为内行开荒者提供了器具，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。出生于Google Brain团队的Transformer架构奠定了当代当然言语处理的基础，推动了今天险些系数前沿AI模子的发展。这些技艺不仅推动了学术界的逾越，还鄙俚应用于Google的中枢居品中。
2024年，AI领域依然濒临着算法、算力和数据挑战。尽管很多公司也各稳固某些领域有所打破，但比较之下，似乎同期具备三方面上风并络续灵验勾通的，如故Google。
在与OpenAI、微软等公司的竞争中，Google的“家底”依然富厚，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，省略技艺创新的深度和广度才决定了最终的胜者。
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