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本期要點：一個偉大時代將加速到來！
你好，我是王煜全，這裡是王煜全要聞評論。
在AI浪潮之中，有一個大眾不容易關注到的、卻十分重要的領域，正在AI技術的加持下迅猛發展，並將對人類社會產生深遠的影響。這個領域就是科學研究，而科研AI（AI4R，即AI for research）也隨之成為了科技界的熱門話題。
2024年諾貝爾化學獎得主
最近，諾貝爾化學獎的獲得者之一，華盛頓大學的大衛·貝克教授（David Baker，圖中左一），在演講中就提到，他的團隊曾使用AI發明了約1000萬種全新的、自然界中不存在的蛋白質。他還說道，科研AI的發展速度之快，遠遠超出了許多專注於蛋白質研究的科學家的預期。諾貝爾獎委員會也對貝克教授團隊給予了高度評價，認為他們創造出了富有想象力的蛋白質。
可見，在未來的科研中，AI將成為不可或缺的工具，幫助研究者們實現更多的創新。
這究竟意味著什麼？又會對我們帶來什麼影響呢？
首先，這意味著科研的效率將得到前所未有的提升。
以往一個研究人員要設計或發現一種蛋白質，至少需要耗時一個月。那麼以貝克教授團隊的成就為例，粗略估計，如果依靠傳統方法，發現這1000萬種新蛋白質將需要1萬個研究人員花費約100年時間。
現在有了AI，這一過程被大大縮短，人類的科學進展也必將因此加速。
不過，新的問題又來了：發現這麼多新蛋白質又有什麼意義呢？
其實，在目前的工業化學、生物醫藥等產業中，各類新型蛋白質都扮演著至關重要的角色。例如，在疫苗和療法的研發中，需要開發出各類具有免疫刺激能力或病毒蛋白結合能力的蛋白質抗原抗體。再如當前新興的黃金生物冶煉技術，雖然能耗低、汙染小，不會像傳統黃金冶煉工藝那樣產生劇毒的氰化物，但離不開特定的微生物，歸根結底，靠的是這些微生物體內具有催化作用的蛋白質。
然而，現在這些領域的發展已儼然受到了大自然“想象力不足”的限制。
自然界中所存在的蛋白質結構，只是自然選擇驅動下的演化結果。這種演化是一個連續的過程，蛋白質只能隨著生物演化的過程，朝著特定方向變化下去，而其他變化的可能性也就隨之消失。
此外，在大自然“物競天擇、適者生存”的過程之中，大量的蛋白質隨著被淘汰的生物消失在了歷史長河之中，而新蛋白質的出現和發現卻又十分緩慢。
所以，自然界所存在的蛋白質數量有限且不易篩選和發現，逐漸成為了科研的硬約束條件。
然而，眾所周知，蛋白質本質上是多肽鏈基於各種物理和化學定律，在氫鍵、疏水效應、離子鍵和範德華力等作用下摺疊的結果。由於多肽鏈上氨基酸數量眾多，理論上蛋白質的數量不存在上限。
也就是說，自然界中存在的蛋白質只是冰山一角，許多可能具有價值的蛋白質甚至在自然界中從未出現。
正是在這種背景下，AI為蛋白質的研究提供了全新的可能性。例如，DeepMind所開源的AlphaFold3，僅根據氨基酸序列便能準確預測蛋白質的三維形狀，讓研究者們能夠設計並探索自然界中未出現過的全新蛋白質。
正如貝克教授團隊，利用AI工具發明了超1000萬種新蛋白質，未來，還將有更多研究團隊利用AI工具發明更多蛋白質。這為藥物生產、疫苗開發、汙染物降解等各領域的發展提供了無限想象空間。
理論上，當我們明確了所需蛋白質的特性和形態，就能設計併合成出所需的蛋白質，這無疑是一件極其令人興奮的事情！
而且，我們要強調的是，AI的潛能絕不僅限於蛋白質的研究，在各個領域的研究中，AI都將發揮巨大作用。
例如，當前電動汽車、無人機以及隨身智慧硬體裝置的發展，都受到了鋰電池能量密度不足的限制，開發高效能和高安全性的固態電池無疑成為了最佳的解決方案。
然而，目前固態電池電解質的研究，主要集中於鋰鑭鋯氧和硫化物兩個路線，但這兩類材料都存在著機械效能差和化學穩定性差的問題，使得固態電池的量產困難重重。
其根本原因在於，傳統的材料發現和研究方法，需要大量研究人員的參與，且研究的各類花費極大，特別是極其耗時。因此，能找到這兩個具有量產希望的固態電池電解質，已經用了近四十年的時間。
此時，AI有望極大加快固態電池技術的研究程序。AI可以跳出材料學傳統的試錯法，基於基本的科學原理、從零開始設計材料，透過建模和預測新材料的性質，不僅可以提供更多可能的新型固體電解質，還能模擬其效能，篩選出有前景的候選材料。
這不禁讓我想起了著名科學家斯蒂芬·沃爾夫拉姆（Stephen Wolfram）提出的概念——“ruliad”，我們在之前的要聞評論的思想薈欄目中專門做過介紹。沃爾夫拉姆認為，宇宙本身可以被看作一個巨大的基於規則的計算系統，我們的現實世界只是所有的可能性中的很小的部分。
基於所有可能的計算規則及其相互作用，我們能對宇宙中的各種結構和行為進行解釋和預測。更重要的是，有了人工智慧的輔助，我們就能探索以前無法探索的所有可能，比如那些可能出現、但卻從來沒有出現在現實世界中的蛋白結構。簡言之，人工智慧可以極大地豐富我們對現實世界的認知。
雖然我們認為，現階段，AI對於社會科學的規則以及人類的模糊判斷能力，即俗稱的“第六感”，還難以進行精確的模擬，但在像蛋白質和材料等這樣嚴格遵循化學和物理學基本原理的領域，AI完全可以扮演探險者和導航者的角色，極大加快科學研究的速度。
我們相信，在不久的將來，在AI的幫助下，眾多領域的科學技術都將產生重大突破，這無疑又是AI給人類帶來的巨大福祉，而不是威脅。
所以，AI是每個面向未來的人必須重視的工具。最後，向你推薦前哨AI少年冬令營，為孩子解鎖AI新技能，開啟接入未來世界的大門。
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以上就是今天的內容，更多詳細的產業分析和底層邏輯，我會在科技特訓營裡分享，歡迎關注全球風口微訊號，報名加入。
王煜全要聞評論，我們明天見。
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