DeepMind團(tuán)隊(duì)開發(fā)出AlphaGo

Google的團(tuán)隊(duì)題DeepMind團(tuán)隊(duì)開發(fā)的一種人工智慧演算法，似乎已經(jīng)破解了一道難題，新突這問題在生物學(xué)界已經(jīng)困擾了科學(xué)家好幾十年，破解甚至認(rèn)為幾乎不可能解決，決長(zhǎng)界如今卻被人工智慧解開了。期困

DeepMind是擾生一家英國(guó)的人工智慧公司，該公司建立於2010年，物學(xué)最初名稱是蛋白疊問DeepMind科技（DeepMind Technologies Limited），它在2014年被Google公司收購(gòu)。質(zhì)折

有了Google這樣強(qiáng)大的團(tuán)隊(duì)題「金主」做靠山，DeepMind取得許多不錯(cuò)的新突成績(jī)，其中最受矚目的破解就是在2016年AlphaGo首次擊敗南韓圍棋冠軍李世乭，比分為1：4。決長(zhǎng)界之後DeepMind仍不斷開發(fā)出新AI系統(tǒng)，期困挑戰(zhàn)人類的擾生極限。

長(zhǎng)期困擾生物學(xué)界的「蛋白質(zhì)折疊」問題

就在最近，DeepMind在其部落格文章中，宣佈該公司的科學(xué)家，開發(fā)了一種名為AlphaFold 2的人工智慧演算法，解決了生物學(xué)界所謂的蛋白質(zhì)折疊問題。

大量DNA基因被定序完成後，等於人類取得了生命的分子密碼，如果曉得這些密碼的含義，就能了解其所對(duì)應(yīng)的蛋白質(zhì)的功能與作用。不過在我們知道DNA的三聯(lián)碼之後，只能確定胺基酸鏈的排列順序，若要進(jìn)一步預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)與功能，卻是相當(dāng)困難的事情。

因?yàn)榘坊徭溈梢哉郫B扭曲成蓆狀、螺旋狀等各種單元，互相再轉(zhuǎn)折連接起來，多個(gè)立體結(jié)構(gòu)還可能進(jìn)一步結(jié)合在一起共同運(yùn)作，表現(xiàn)出特定的活性與功能。這些就是一直以來困擾著生物學(xué)界的「蛋白質(zhì)折疊」問題。

AlphaFold 2成功預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)

AlphaFold 2人工智慧演算法的目標(biāo)，是只根據(jù)蛋白質(zhì)的組成狀態(tài)，就預(yù)測(cè)出蛋白質(zhì)的形狀。若可以成功預(yù)測(cè)出蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，將會(huì)極大地改善生物醫(yī)學(xué)技術(shù)，並讓醫(yī)生更快地找出許多疾病更有效地治療方法。

蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的關(guān)鍵評(píng)估（CASP），對(duì)於科學(xué)家們一直以來都是非常大的挑戰(zhàn)，而AlphaFold 2人工智慧演算法，已經(jīng)解決了這個(gè)長(zhǎng)久存留在生物學(xué)界的問題。根據(jù)該團(tuán)隊(duì)的研究發(fā)表，在2020年的CASP當(dāng)中，AlphaFold 2預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的平均分為92.4分（滿分為100分）。雖然這結(jié)果還不夠完美，但它已經(jīng)超越了過去幾十年來該領(lǐng)域各種技術(shù)方面的解決方法。

除此之外，研究小組希望AlphaFold 2人工智慧演算法，能大大加快醫(yī)生分析新疾病和開發(fā)潛在治療方法的速度。馬克斯．普朗克發(fā)育生物學(xué)研究所所長(zhǎng)、以及CASP評(píng)估員安德烈．盧普斯，在DeepMind的文章中表示：「AlphaFold驚人的技術(shù)，使我們能夠解決生物學(xué)界近十年來的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)問題。」

參考資料

• DAN ROBITZSKI（2020,DECEMBER 1）.GOOGLE AI SOLVES LONGSTANDING, NEAR-IMPOSSIBLE BIOLOGY PROBLEM. Futurism
• AlphaFold: a solution to a 50-year-old grand challenge in biology（DeepMind）

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