YouTube以围棋AI AlphaGo声名大噪的DeeoMind，宣布成功以AI攻克50年未解的「蛋白质折叠」难题，可望对疾病研究、环境保护等领域带来新突破。
还记得以AlphaGo声名大噪的DeepMind吗？现在这间顶尖的AI公司又再立下一个新里程碑，成功开发出一款AI软体，攻克存在50年以上的科学难题，能够准确预测蛋白质的折叠结构，无论对制药、疾病学等领域都是非常大的进展。
DeepMind开发出的最新版本AlphaFold，成功获得每两年一度「蛋白质结构预测关键评量（CASP）」认可，能够在短时间之内，准确预测出蛋白质折叠结构，误差范围达到0.16奈米内。若按照以往的作法，要确认蛋白质折叠结构往往得花上数个月、甚至数年时间。
CASP是于1994年首度举办的一项活动，希望找出预测蛋白质结构的方法，但直到AlphaFold出现以前，没有挑战者能够提出获得认可的解决方案。
花数周训练AI，攻克难倒全球科学家50年问题
蛋白质是生物运转的重要齿轮，而蛋白质折叠是指蛋白质获得功能性结构的过程，依照结构的不同，蛋白质的功能也迥然不同，若能预测蛋白质折叠的结构，就能对其运作有更深度的理解，有助于开发疾病解药，或者找出分解特定工业污染的酶。
1972诺贝尔化学奖得主克里斯蒂安．安芬生（Christian Anfinsen）曾在一项假设中估计，若要从胺基酸序列预测蛋白质架构，可能的折叠方式多如天文数字。而另一位生物学家塞瑞斯．列文塔尔（Cyrus Levinthal）则指出，蛋白质折叠存在10的300次方种可能性，若想暴力破解（brute force calculation），花费时间可能比宇宙的年岁还长。
AlphaFold曾在2018年首度参与挑战，当年虽缴出所有挑战者中最好的成果，依旧没有达到过关标准，经过两年时间调整，这次活动上才正式获得评审认可，成为世上第一个能够准确预测蛋白质折叠的解决方案。
DeepMind的技术是利用资料库中约17万种蛋白质训练AlphaFold，使其比较各个结构与胺基酸序列，使用了约100个至200个GPU的运算能力，并花费数个礼拜的时间进行训练。
「我一直希望能够活着看到这一天。」共同创办CASP的马里兰大学教授约翰．摩尔特（John Moult）表示，「先前我对此不是很有把握。」
Google执行长桑德尔．皮蔡也在推特上祝贺，「DeepMind惊人的蛋白质折叠技术突破，能够帮助我们更好地理解构成生命的基本元素，对于科学家研究疾病、环境永续等难题都有助益。」
游戏得第一还不够，DeepMind也想对世界有实质贡献
2014年被Google收购的DeepMind，最著名的事迹莫过于开发出击败李世乭、柯洁等顶尖围棋高手的AlphaGo。其后又与游戏公司暴雪合作，利用即时战略游戏《星海争霸II》训练AI挑战人类玩家。
纵使DeepMind的AI在各种游戏叱咤风云，这间英国AI公司的终极愿景依旧是透过人工智慧技术，攻克现实世界中的各种待解问题。先前也曾与Google在印度测试能够筛检眼疾的AI技术，甚至协助控制Google资料中心的冷却系统，进而节省40%用电。
「DeepMind的终极目标一直是打造通用人工智慧，加快科学发展的脚步，帮助我们进一步认识世界。」DeepMind执行长德米斯．哈萨比斯（Demis Hassabis）表示，经过4年发展，他们的系统已经足够准确，现在演算法有能力应用于科学问题。
对于下一步，《MIT科技评论》指出，DeepMind计画将AlphaFold使用在疾病研究上，如疟疾、嗜睡病、利什曼病等，这些寄生虫引发的疾病都牵涉到许多未知的蛋白质结构。
DeepMind首席科学家约翰．强波（John Jumper）强调，他们不想成为徒有虚名的公司，希望能在生物学上做出一些贡献。