人工智能|没错，战胜柯洁的AI，已经开始解决困扰科学家50年的生物难题( 二 ) 自动驾驶|创业|实验室|副总裁

和AlphaGo分析了大量人类对弈后学习围棋技术去挑战柯洁一样，AlphaFold也是通过机器学习的方式完成这项工作的。研究人员给它输入了包含约17万个蛋白质结构的数据库以供学习、分析，然后去参加了今年的CASP挑战赛。
在这次比赛中，AlphaFold的表现超过了预期，其总体中位数得分高达
92.4 GDT。这个指标是衡量预测准确性的标准，满分为100分，而通过正常的实验所能获得的比较有竞争力的分数也只有90 GDT，可见AlphaFold的实力的确非常强。确切地说，AlphaFold预测的蛋白质结构偏差只有1.6埃，而这个长度大约也就是一个原子的直径而已。

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来自欧洲分子生物学实验室的基因组学研究人员Ewan Birney惊叹地说：“在看到这个结果的时候，我几乎从椅子上摔了下来。我知道CASP有多么严苛，它基本上要求计算模型必须挑战从0开始一直到蛋白质折叠的任务。看到这些模型能够以这样的精确度完成模拟，我真的特别服气。虽然还有很多方面需要去理解，但这绝对是科学的一次重大突破。”
需要提及的是，关于AlphaFold和它的模拟过程的研究目前还没有正式经过同行的评审以及科学杂志的发表，DeepMind的相关团队表示他们正在进行这方面的工作。不过这丝毫不影响AlphaFold给科学家们带来震撼，尤其是该领域的专家们，即使没有看到正式的论文或报告，也仍然给予了极高的评价。

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（图片说明：开发人员正在利用AlphaFold进行蛋白质折叠模拟）
英国皇家学会主席、结构生物学家Venki Ramakrishnan就表示说：“在蛋白质折叠领域，这项计算性的工作取得了惊人的突破，而按照相关领域的专业人士推测，这样的成就原本可能在几十年后才有可能实现。”
在我们普通人担心被人工智能抢工作的今天，连科学家们都面临着人工智能的挑战。凭借着强大的计算能力，人工智能确实可以在很大程度上弥补人类的不足。
未来我们真的会被人工智能取代，把工作完全交给它们来做吗？每一个人都有自己的看法，不过我认为短时间内不会出现这么极端的情况。也许在未来，人类和人工智能的互相配合和取长补短，才是更好地发展方向。我们需要人工智能的帮助，人工智能也会需要我们人类。