【科普】吴飞教授：《走进人工智能》---第13讲 狄拉克预言后的奋进：AI 助力科学发现

由高等教育出版社、高等教育电子音像出版社出品，浙江大学上海高等研究院联合上海人工智能实验室智能教育中心共同打造了原创人工智能前沿科普有声通识数字栏目——《走进人工智能》，主理人为浙江大学上海高等研究院常务副院长，浙江大学人工智能研究所所长、中国图象图形学学会理事、动画与数字娱乐专业委员会副主任 吴飞教授 ，本栏目已在喜马拉雅平台正式上线。

本期内容为《走进人工智能》：第13讲 狄拉克预言后的奋进：AI 助力科学发现

《走进人工智能》

第13讲

科学第三极：美美与共的科学计算

狄拉克预言后的奋进：AI助力科学发现

1928年狄拉克（Paul Adrien Maurice Dirac）把相对论引进了量子力学，以极度浓缩的数学语言写出了物理世界中原子和分子的基本结构，提出了著名的狄拉克方程，这一方程在狄拉克去世后刻在了他的墓碑上，狄拉克本人也因为这一成就在31岁时获得了诺贝尔物理学奖。1929年，狄拉克在一篇题为《多电子系统的量子力学》（Quantum mechanics of many-electron systems）”的文章中预言：支撑大部分物理学和化学所发展的数学理论已经完成了，目前只需要解决刻画精确定律的复杂方程求解问题。

就像我们前面提到的，直到电子计算机开始投入使用，人类才第一次大规模实现了从求解刻画基本物理定律的偏微分方程出发，迸发出解决现实世界复杂系统所面临实际问题的能力，构建起了现代工业和技术赖以生存的基础。但是，由于复杂系统中不同变量之间的关联过多，很多问题仍然无法求解。近年来，科学家们利用人工智能方法来模拟产生大量仿真数据，将物理定律引入机器学习过程，学习不同变量之间的关系，对模型参数反复迭代和优化，逐渐“逼近”真实世界的物理规律，进而求解复杂方程。

这一方面代表性的工作是谷歌公司下属的Deepmind所研制的蛋白质三维空间结构预测算法“阿尔法折叠（AlphaFold）”。1972 年诺贝尔化学奖获得者克里斯蒂安·安芬森（Christian Anfinsen）在颁奖典礼上发表演讲时提出如下猜想：一个蛋白质的氨基酸序列应该能完全决定这个蛋白质的结构。既然蛋白质作为生命的基本构件，它的结构与生命的各种功能息息相关。那么，是否可以从氨基酸序列出发，预测蛋白质的三维结构呢？传统通过实验来解析蛋白质结构的方法往往耗时长、成本高、难度大，比如X线晶体衍射图谱法、核磁共振法、冷冻电镜法等等。2021年8月，英国《自然》杂志和美国《科学》杂志同时发表了两篇有关蛋白质三维空间结构预测的论文。前者是Deepmind公司完成的AlphaFold，后者是西雅图华盛顿大学蛋白质设计研究所完成的 RoseTTAFold。两篇论文都是利用机器学习算法来学习蛋白质中氨基酸之间的相互作用关系，达到蛋白质三维空间结构预测的目的。

2021年，英国《自然》和美国《科学》杂志都将人工智能预测蛋白质结构评为当年首要突破性发现，认为这一技术为探秘“生命之舞”提供了全新视角，将永久改变生物学和医学的进程，是一项改变游戏规则的技术，就像费马定理的最终证明或发现引力波一样，它解决了一个在“待办清单”上已经存在了50年的科学问题。

产品名称：走进人工智能∣有声通识十五讲

主理人：吴飞

出品机构：高等教育出版社 、高等教育电子音像出版社

合作机构：浙江大学上海高等研究院、上海人工智能实验室智能教育中心

出品时间：2022年1月

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