划重点
012024年诺贝尔化学奖授予大卫·贝克、德米斯·哈萨比斯和约翰·M·琼珀,以表彰他们在蛋白质结构预测方面的贡献。
02大卫·贝克掌握了生命基本构件的设计技巧,并设计并创造了全新的蛋白质。
03德米斯·哈萨比斯和约翰·琼珀成功地利用人工智能预测了几乎所有已知蛋白质的结构。
04谷歌DeepMind CEO德米斯·哈萨比斯表示,他创办DeepMind的初衷是创建一个完美的科研环境,汇聚来自世界各地的顶尖人才。
05DeepMind的AI研究受到了其私营公司性质的影响,但 Hassabis认为,只要以正确的方式进行基础研究,就能做出伟大的科学成果。
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2024年诺贝尔化学奖授予大卫·贝克(David Baker)“以表彰其在计算机辅助蛋白质设计方面的贡献”,另一半则由德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)和约翰·M·琼珀(John M. Jumper)共同获得,“以表彰他们在蛋白质结构预测方面的贡献”。德米斯·哈萨比斯和约翰·琼珀成功地利用人工智能预测了几乎所有已知蛋白质的结构。大卫·贝克则掌握了生命基本构件的设计技巧,并设计并创造了全新的蛋白质
谷歌DeepMind CEO Demis Hassabis 获奖啦!🎉 他和DeepMind另外一个同事 John Jumper(70年来最年轻的诺贝尔化学奖获得者,生于1985年) 共同获得了 2024 年诺贝尔化学奖,获奖理由是“蛋白质结构预测”。谷歌彻底赢麻了!
凌晨两点(瑞典与美国有时差),身在加州的 Hassabis 接到了来自诺贝尔奖官网的电话。他表示,当时大脑一片空白,激动得难以思考
“这真是太超现实了!我简直不敢相信!” Hassabis 说道。看来,即使是 AI 大神,面对诺贝尔奖的荣誉,也难掩激动之情!
DeepMind 的“野心”:
Hassabis 一直致力于推动 AI 技术的发展,他认为 AI 是帮助科学家探索宇宙的终极工具。AlphaFold 的成功,正是他这一理念的最佳体现
“我毕生致力于 AI 研究的原因在于,我对科学和知识探索充满热情。我一直认为,如果我们能够以正确的方式构建 AI,它就能成为帮助科学家的终极工具,帮助我们探索周围的宇宙。我希望 AlphaFold 是这方面的第一个例子。”
AI 与科学家的关系:
• Hassabis 认为,AI 系统可以帮助科学家分析数据、寻找模式和结构化数据,但 AI 无法提出正确的问题或假设
• AI 只是工具,人类科学家才是提出问题、设计实验、得出结论的主体
• AI 可以将科学家从繁琐的工作中解放出来, 让他们能够专注于更重要的研究问题
DeepMind:AI 研究的“理想国”?
Hassabis 表示,他创办 DeepMind 的初衷,就是想创建一个 “完美” 的科研环境,汇聚来自世界各地的顶尖人才,包括机器学习、AI、工程、物理、生物,甚至哲学等各个领域的专家,并为他们提供充足的资源和计算能力。
“ 我们试图从一开始就将其设计成一个完美的环境,真正进行前沿尖端的研究工作,并将来自许多不同学科的世界专家聚集在一起,显然包括机器学习和人工智能,当然,还有工程学,但也有物理学、生物学,甚至像哲学这样的学科。所以,将所有这些融合在一起,形成一个不可思议的大熔炉,并为他们提供资源,计算资源和其他东西。伟大的事物将由此诞生。我们过去在贝尔实验室等地已经看到了这一点。我受到了那些地方黄金时代故事的启发。我想尝试... ... 你知道,自己创造类似的东西。”
DeepMind 的成功,也证明了 Hassabis 的远见卓识!
DeepMind 的 AI 研究,是否会受到其私营公司性质的影响?
Hassabis 认为,无论在哪个机构,只要以正确的方式进行基础研究,就能做出伟大的科学成果。 他表示,很多新的科学领域和研究方向都需要大量的资源,例如算力,而私营部门可以为这些研究提供资金支持。
DeepMind 的“野心” :赢得多个诺贝尔奖!
纽约大学助理教授 Saining Xie 爆料,Hassabis 曾在一次内部会议上表示,DeepMind 的目标是赢得多个诺贝尔奖!🤯 现在,这个“野心” 已经部分实现了!
我在 DeepMind 实习期间,戴密斯会见了所有实习生。当被问及公司的目标时,我清楚地记得他说,"赢得多个诺贝尔奖"。当时我很震惊,但仅仅 7 年后的今天,这一使命的一部分已经完成。我急切地想看到其余部分的发展
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