Systemy sztucznej inteligencji stały się obecnie tak wyrafinowane, że są przyznano nagrody Nobla za osiągnięcia akademickie, a teraz sztuczna inteligencja zdobyła drugą nagrodę Nobla, ale tym razem za przewidywanie białek.
ZOBACZ GALERIĘ – 2 ZDJĘCIA
Geoffrey Hinton, informatyk, którego prace nad głębokim uczeniem się stanowią podstawę wszystkich obecnie stosowanych modeli sztucznej inteligencji, został uhonorowany Nagrodą Nobla wraz z profesorem Uniwersytetu Princeton, Johnem Hopfieldem. Obaj badacze otrzymali Nagrodę Nobla w dziedzinie fizyki za wkład w technologie głębokiego uczenia się, które stały się podstawową technologią, którą obecnie szeroko nazywamy sztuczną inteligencją.
Teraz sztuczna inteligencja dokonała tego ponownie, przyznając Nagrodę Nobla Demisowi Hassabisowi, współzałożycielowi i dyrektorowi generalnemu Google DeepMind, oraz Johnowi M. Jumperowi, dyrektorowi DeepMind, za stworzenie sztucznej inteligencji zdolnej do dokładnego przewidywania struktur białko Połowę Nagrody Nobla przyznano Hassabisowi i Jumperowi, a drugą połowę Davidowi Bakerowi, profesorowi biochemii na Uniwersytecie Waszyngtońskim, docenionemu za pracę nad obliczeniowym projektowaniem białek. Każdy ze zwycięzców dzieli się pulą o wartości 1 miliona dolarów.
Dlaczego to stworzenie jest ważne? Możliwość dokładnego przewidywania struktur białek ma wiele poważnych implikacji, ponieważ oznacza, że badacze będą w stanie lepiej zrozumieć zdrowie ludzkie, powstawanie życia i tworzenie leków ratujących życie, takich jak lek na raka – a wszystko to poprzez zrozumienie, w jaki sposób struktury białek praca.
„[Proteins] ewoluowały w toku ewolucji, aby rozwiązać problemy, z którymi borykały się organizmy podczas ewolucji. Ale dziś stawiamy czoła nowym problemom, takim jak covid. Gdybyśmy mogli zaprojektować białka, które byłyby równie dobre w rozwiązywaniu nowych problemów, jak te, które wyewoluowały w trakcie ewolucji, w rozwiązywaniu starych problemów, byłoby to naprawdę, naprawdę potężne,Baker powiedział MIT Technology Review w 2022 roku