主要观点总结
本文介绍了2024年诺贝尔化学奖获得者及其工作，重点关注了人工智能在蛋白质结构预测中的重要作用，以及游戏科学众包和游戏人工智能的加速前进。文章还讨论了AI在其他科研领域的应用，以及未来的发展趋势。
关键观点总结
关键观点1: 诺贝尔化学奖授予三名科学家，其中包括计算机和人工智能方法在蛋白质结构预测中的成功应用。
获奖者中的贝克教授是计算预测蛋白质结构领域的领军者，而Deepmind公司的哈萨比斯和江珀则通过AI技术实现了蛋白质折叠问题的突破。AlphaFold算法的成功应用改变了蛋白质结构预测领域。
关键观点2: 游戏科学众包和游戏人工智能的加速前进。
Foldit游戏成为科研人员和普通公众互动的社区，鼓励用户间对解题策略的讨论，更多科研项目采用类似的众包机制。游戏AI也在复杂游戏中获得更全面的能力，助力解决机器人训练、能源和交通调度等现实问题。
关键观点3: AI在其他科研领域的应用及未来的发展趋势。
除了蛋白质结构预测，AI还应用于医学、材料科学、机器人技术、农业、遗传学等多个领域。英国皇家学会报告指出，AI在科学研究中的应用正在改变科学研究的性质和方法。未来，AI for Science的想象力令人期待。
文章预览
胡璇 腾讯研究院高级研究员 黄诗宜 腾讯游戏商业分析经理 宋巧玲 腾讯游戏社会价值探索中心项目经理 2024年的诺贝尔化学奖被授予三名科学家，美国华盛顿大学教授 大卫·贝克 （David Baker）及谷歌Deepmind公司的 德米斯·哈萨比斯 （Demis Hassabis）与 约翰 ·江珀 （John Jumper），以表彰他们对破解蛋白质结构之谜的卓越贡献。 蛋白质结构问题一直是诺贝尔化学奖的热门领域，1958年来共有十余次奖项与之相关，既包括重要结构的发现，也包括工具和方法的改进，如晶体电子显微镜和冷冻电镜的发展。 计算机和人工智能方法的成功引入，不仅预测了几乎全部人类已知的蛋白质结构，更能创造全新的蛋白质分子， 为生物医药打开更多可能。 三名获奖者中，贝克教授是以计算预测蛋白质结构这一工作的领军者，而 吸引Deepmind两名AI专家加入的“接力
………………………………
