颜宁获聘新职，担任深圳湾实验室主任 “归去来兮”的她，到底在做些什么？(8)

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2023-03-23 15:08:39 长安街知事

对比一下，生物学家们花了几十年时间，实验解析的蛋白质，大约是18万种。

好家伙，计算科学家搞出来的AI，不但抢了围棋大师、艺术家的饭碗，现在又来抢结构生物学家的饭碗了。所以网上不少人阴阳怪气，说颜宁现在回国，是因为被抢了饭碗，在美国混不下去了。

真是如此吗？

不论是CASP大赛，还是AlphaFold，它们要做的事情，都是在提高预测蛋白质结构的准确度。我们前面说了，要了解蛋白质的结构、过程和功能，需要不断地去“猜”和“测”。除非能保证百分之一百猜对，少0.1都不行，否则，还是需要通过观测去验证。而百分之一百，不要说看不见的微观世界了，就算是看得见的宏观世界，有无数定理规律可循，还是无法做到“百分之一百”。对不对，还是要试试才知道。而AlphaFold的准确度中位数，只有92.4，在没有蓝本的自由建模类项目中，只有87。科学家们也通过不断地使用，发现了它的不少缺陷，和可以改进的地方。

比如说，运行AlphaFold神经网络所需要的参数和权重，需要大量的数据进行训练。这些数据来源于各大蛋白质数据库中，几十万个实验确定的蛋白质结构。有些复杂的结构，实验还没有解析出来，人工智能也就学习不到，也就预测不出来。而且，你白拿人家的研究成果来训练AI，总不好还拿它挣钱吧？必须免费啊！当然，这对DeepMind来说是个缺点，对别人估计不是。

再比如说，蛋白发挥功能是一个动态变化的过程。你光知道“门禁”长什么样没用，还要知道它是怎么工作的。算结构，相当于算一幅静态画面，算过程，相当于预测一部电影的走向，一帧都不能出错。这个难度，就要大多了，还是老老实实，把电影看一遍吧。

所以，至少在很长很长的时间，计算不能代替观测。结构生物学家，还是有很多事情要做的。被AlphaFold抢饭碗，主要是那些本身就是做结构预测模型的学者，以及帮助不断试错、重复实验的“实验室打工人”。预测结构更准确了，需要的实验次数就减少了，他们的工作量也就少了。不过，哪怕是这一批人，也未必会失业。现在搞科研，是需要研究的东西多，做研究的人少。减少大量的重复劳动之后，他们可以把精力和资源，投入其他领域，进行创造性工作。我个人觉得，至少在科研这个方面，AI提高效率，目前来看，是利远大于弊的。

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