主要观点总结
本文介绍了2024年诺贝尔化学奖的获得者及其研究，特别是关于蛋白质结构预测的重大突破。DeepMind的AlphaFold系统以及其在蛋白质结构预测、药物设计和生物医学研究中的应用。同时，文章还提到了人工智能在各个领域的应用和发展趋势。
关键观点总结
关键观点1: 诺贝尔化学奖授予大卫·贝克、德米斯·哈萨比斯和约翰·詹珀，以表彰他们在计算蛋白质设计和蛋白质结构预测方面的贡献。
DeepMind的AlphaFold系统在蛋白质结构预测方面取得了重大突破，能够预测几乎所有已知蛋白质的结构。
关键观点2: AlphaFold 2成功预测了几乎所有蛋白质的三维结构，而AlphaFold 3则具备了药物设计的能力，可以预测药物中常用的分子与蛋白质的相互作用。
AlphaFold的成功标志着人工智能在生物医学领域的应用取得了重大进展，对现实世界产生了巨大影响。
关键观点3: 德米斯·哈萨比斯是DeepMind的创始人之一，他一直致力于将人工智能应用于解决生物学中的难题。他的团队通过开源AlphaFold系统，推动了人工智能在药物发现和设计领域的应用。
哈萨比斯的梦想是创造一种通用人工智能，能够解决世界上的所有问题。他认为，人工智能系统正变得足够强大，可以应用于许多现实世界的问题，包括科学发现本身。
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10.9 知识分子 The Intellectual 导 读 刚刚，2024年诺贝尔化学奖公布， 一半授予 大卫·贝克 （David Baker），“以表彰在计算蛋白质设计方面的贡献”；另一半则共同授予 德米斯·哈萨比斯 （Demis Hassabis）和 约翰·M·詹珀 （John M. Jumper），“以表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就”。 德米斯·哈萨比斯和约翰·詹珀成功地利用人工智能技术预测了几乎所有已知蛋白质的结构。而大卫·贝克掌握了生命的构建模块，并创造了全新的蛋白质。 撰文 | 秦朗 ● ● ● 2024年诺贝尔化学奖获得者：戴密斯·哈萨比斯（ Demis Hassabis） 、 约翰·乔普（Jonh Jumper）、 大卫·贝克（David Baker） 戴密斯·哈萨比斯 (Demis Hassabis) 哈萨比斯早就享誉国际科技圈。出生于1976年，在伦敦长大，母亲是新加坡华人。4 岁开始下国
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