Post #373

Джон Джампер – лауреат Нобелевской премии о будущем Искусственного интеллекта (ИИ) ✅ Джон Джампер, специалист в области теоретической химии, в сотрудничестве с Google DeepMind (с генеральным директором Демисом Хассабисом) руководил разработкой системы ИИ под названием AlphaFold 2, которая смогла предсказывать структуры белков с точностью до атома, достигая точности, сравнимой с кропотливыми лабораторными методами, и делая это во много раз быстрее – получая результаты за часы, а не за месяцы. ☝️За три года AlphaFold 2 решила грандиозную задачу в биологии, существовавшую 50 лет. В 2024 году Джампер и Хассабис разделили Нобелевскую премию по химии. Джамперу было на тот момент 39 лет. 🖌️ Джон Джампер: «Я буду шокирован, если мы не увидим все большего влияния ИИ на науку». См.: Heaven W.D. What’s next for AlphaFold: A conversation with a Google DeepMind Nobel laureate / https://www.technologyreview.com/2025/11/24/1128322/whats-next-for-alphafold-a-conversation-with-a-google-deepmind-nobel-laureate/ 💻 За AlphaFold 2 последовал AlphaFold Multimer, который мог предсказывать структуры, содержащие более одного белка, а затем AlphaFold 3, самая быстрая версия на сегодняшний день. Google DeepMind также предоставил AlphaFold для работы с UniProt, обширной базой данных белков, используемой и обновляемой миллионами исследователей по всему миру. На данный момент она предсказала структуры около 200 миллионов белков, почти всех известных науке. ☝️Основные тезисы: 1. ИИ ускоряет процесс научного анализа. 2. Несмотря на то, что ИИ галлюцинирует, его преимущества превалируют. 3. ИИ не заменяет эксперимент, но значительно его дополняет. 4. Успех постоянно развивается. 5. Происходит объединение системы AlphaFold с другими системами ИИ, что ускоряет все процессы научного анализа. «У нас есть машины, которые могут читать научные данные. Они могут заниматься научным рассуждением. И мы можем создавать удивительные, сверхчеловеческие системы для предсказания структуры белков». ✅ Среди многих специалистов есть еще предубеждение, что ИИ не может заменить ученого и не может представлять научные открытия. Однако уже сейчас настраивается такой симбиоз ИИ и ученого, что уже трудно разделить степень участия каждого из них в создании нового научного результата. В связи с этим появляется значительное число проблем и фундаментального, и прикладного характера. Многие страны уже начинают сталкиваться с такой ситуацией. Об этом в следующих постах.