近日，在致力于推动自然科学进步的梵蒂冈罗马教廷教皇科学院，DeepMind的CEO、2024年诺贝尔化学奖得主Demis Hassabis发表了重要演讲。他分享了AI技术的惊人潜力，并指出众多科学难题可以通过创新思维进行重新建模。其中，蛋白质折叠问题是他个人思考了超过20年的生物学“大挑战”。
Hassabis指出，蛋白质折叠问题的核心在于如何通过蛋白质的氨基酸序列（遗传密码）准确预测其在生物体内的三维结构。理解蛋白质的三维结构对生物学研究和新药开发至关重要。这一困扰科学界数十年的难题，在AI技术的协助下终于取得了突破性进展。
他提到，DeepMind的AlphaFold 2已被计算生物学领域的专家视为解决这一长期难题的方案。AlphaFold 2能够预测蛋白质结构，其精度已达到与实验误差竞争的水平。由于它不仅准确而且速度极快，DeepMind已完成了对所有已知2亿种蛋白质的折叠预测，并将这些数据免费开放给全球的生物研究人员和医学工作者。
Hassabis强调，AI不仅解决了蛋白质折叠问题，还在其他领域取得了显著成果。例如，在医学领域，AI模型可以通过视网膜扫描快速识别眼底疾病；在气候领域，AI正在研究用于约束核聚变反应堆等离子体的方法，并开发了更快速、更准确的天气预报系统。此外，AI还在设计具有新特性的材料方面发挥着重要作用。
除了科学研究，DeepMind还在开发创意和生产力工具。他们开发了能够生成图像、视频和音乐的顶尖模型，以及多模态基础模型，如Gemini项目。这些模型能够综合处理文本、图像、音频、视频以及代码，使AI系统更加智能和实用。
Hassabis还透露了DeepMind正在开发基于“代理系统”的AI助手，如Project Astra。这些系统能够计划、推理，并在现实世界中执行操作，帮助用户解决各种事务。
然而，Hassabis也强调，AI的发展必须以负责任和安全的方式进行，真正服务于全人类。他认为，AI技术太重要，影响太深远，不能采用“快速迭代、快速失败”的开发模式。相反，应以科学方法为基础，以极大的谨慎和敬畏来开发AGI。
最后，Hassabis提到了量子计算和AI可能的关系，并表示这是一个有争议但值得探索的话题。他认为，经典计算系统仍具有巨大潜力，而AI技术的发展将不断推动我们对自然界的理解。
