2024年，诺贝尔物理学奖授予人工神经网络，诺贝尔化学奖授予研究AlphaFold和计算蛋白质设计。这彰显了人工智能在打破学科界限、通过跨学科合作推动科学发现中的变革性作用，预示着科学发展的新纪元正在展现。这不仅是对这几位科学家个人努力的肯定，更是对全球人工智能研究与发展的一次巨大鼓舞。人工智能缘何成为今年诺奖“大赢家”？

2024年10月21日，中国人民大学高瓴人工智能学院开展专题讲座，邀请沙特阿卜杜拉国王科技大学教授、计算机科学系主任，智慧医疗卓越中心主任高欣教授为大家解读AlphaFold获诺奖。讲座由高瓴人工智能学院长聘副教授许洪腾主持。

讲座开始，高欣教授深入解读了AlphaFold的突破性进展及其获得诺贝尔奖背后的意义。高欣指出，一是科学研究领域的边界日益模糊。随着人工智能技术的不断发展，各科学领域之间的界限正逐渐变得模糊，大多领域边界的打破将依靠人工智能的成功应用和突破性进展来完成。AlphaFold的成功正是这一趋势的生动体现，展现了跨领域合作如何催生新的科学突破。二是生物学、生物医学和健康领域正成为人工智能最具潜力的应用场景。在诸多人工智能应用领域中，AI+健康领域具备最广阔的前景。AlphaFold的成就表明，AI在生命科学和健康领域的应用将带来前所未有的机遇。三是基础科学需要长期投入和耐心。AlphaFold的成功离不开长远的战略目光以及对基础科学的长期投入和研究耐心，只有坚持不懈地进行基础研究，才能为科学突破奠定坚实的基础。四是跨学科研究将成为未来的重要发展方向。展望未来，高欣认为，人工智能不仅为科学研究提供了强大工具，同时科学的进步也不断推动AI技术的革新，实现双向赋能。

高欣对诺奖的讲解从介绍蛋白质的多级结构开始，讲到蛋白质有一维序列结构、二维局部结构、特定三维结构和四维的复合物的结构，而Protein Structure特指蛋白质三维结构。接着，他讲解了蛋白质结构的解析工作（Protein Structure Determination）和预测工作（Protein Structure Prediction），从而引出了AlphaFold 2这个“集大成的系统工程”。高欣强调，AlphaFold 2在数据、特征、模型与验证上都有重大突破，在工业酶和药物的设计上有广泛应用前景。

最后，高欣介绍了这些工作背后有突出贡献的华人学者，并再次启发同学们向交叉学科领域迈进，要有战略目光与长期的投入和耐心，在两个学科同时成为顶尖人才。

提问环节，关于AI技术再次冲击诺奖的增长点，高欣表示，应该会与大模型有关。因为大模型提供了一种新的逻辑，即通过强化学习处理海量的多模态数据来获得知识，并基于此进行多指标的反馈。这种逻辑在各行各业都带来了颠覆性的结果，因此可以认为是能够冲击诺奖的重要节点。

许洪腾表示，AI在蛋白质设计上的应用很有可能再取得一次诺贝尔生理学或医学奖。高欣教授对此表示认同，他指出，AI技术不仅推动人们生活习惯的改变，而且使药企的技术和商业格局发生变化，并加速了爆款药的研发，在这方向有着巨大的应用价值。

最后，许洪腾针对David Baker的研究思路提出问题，高欣教授总结了Baker的研究思路，并指出其最重要的成果在于提出了“Magic Number”和对能量函数的高度优化。