提起AI，大多数人第一时间联想起的往往就是那于几年前横空出世，之后一路横扫围棋棋坛，让无数棋手输到刷新世界观的阿尔法狗（AlphaGo）
（天才围棋少年柯洁，同样败在了阿尔法狗面前）
虽然阿尔法狗用自己恐怖的实力，已经成功让无数人认识到了在AI面前人脑的局限性，同时也让AI成为了互联网领域的最大热词。
可话又说回来了，围棋不管再怎么说，毕竟还是一个相对小众的棋类游戏。
因此虽然所有人都知道阿尔法狗的围棋水平极其高超，但除了那些专业棋手和少数高水平的业余爱好者以外，大部分普通人其实对于AI和人脑之间那种“降维打击”式的差距，还是比较缺乏实感的。
所以在各类论坛上，我们时不时能看到一些让业内人士感到啼笑皆非的说法。
比方说什么阿尔法狗下围棋没有美感、不会打劫啊……
还有坚信初生牛犊不怕虎者，认为阿尔法狗虽然在专业棋手面前百战百胜，但说不定面对完全不懂围棋的门外汉，就可能会自乱阵脚啊……
这些奇奇怪怪的理论，之所以能在网络上得到许多人的相信，归根结底还是因为一个很简单的原因——局限于围棋领域的阿尔法狗，事实上并没有让大多数普通人明白AI到底有多恐怖。
围棋嘛，赢了就是赢了，这大伙都能看明白，但是到底赢了多少，却很难和外行人说个清楚。
假设人类棋手的实力上限是100，那么AI到底是以101分的实力赢得，还是100000000的实力赢得，许多人仍旧缺乏概念。
但现在好了，因为阿尔法狗的母公司，谷歌旗下的DeepMind运用类似的技术，最近在生物学领域又获得了巨大的突破，给阿尔法狗“生”了个新弟弟——阿尔法折叠，把无数深耕生物科研领域数十年的学者教授们被吓得直呼“恐怖如斯”。
这可不是小柴在胡乱吹嘘这个新技术。
要知道，蛋白质作为组成生命的重要物质，其研究意义与重要性在整个生物学术圈里都是数一数二的。
但众所周知（根据初中生物知识即可知），蛋白质是由一条或多条多肽链折叠组成的，而多肽链又是由多个氨基酸脱水缩合形成。
这就导致我们在研究蛋白质的生物结构与作用时，不仅要分析出其内部的氨基酸构成，还必须搞清楚其内部多肽链的具体折叠形态。
而在实际研究中，后面这一步，也就是搞清楚多肽链的折叠方式的难度，要远大于前面那一步的氨基酸排列研究。
举个例子，国际上有一个专门的相关竞赛，名为国际蛋白质结构预测竞赛(CASP)，每届参赛的基本上都是海内外顶尖高校的科研小组，由业内知名的专家学者们带队参加，某种意义上几乎可以反映出各国在这一领域的科研实力排名。
过去，人类参赛者们基本都是靠X射线、核磁共振、冷冻电镜等方式，先对蛋白质的结构进行观测，然后再测绘出相应的3D结构图。
这种方式不仅效率极低，动辄需要一个实验室团队花上几个月甚至几年的时间，同时在准确度上也有些堪忧。
在过去的CASP大赛上，各大高校的参赛队伍在压轴题的GDT得分往往只有40多分，而满分是100分（GDT得分越高，表示模拟的蛋白质结构图与真实结构更相似）。
而前不久谷歌DeepMind派来参赛的阿尔法折叠，却取得了92.4的平均分，连最难的压轴题都拿了87分，重演了当初阿尔法在围棋棋坛上的碾压式获胜。
这个分数差异是大到了如此夸张，以至于CASP大赛的评委， 德国普朗克发展生物学研究所科学家安德烈·卢帕斯（Andrei Lupas）决定给阿尔法折叠来一道附加题，用以检测他们是不是通过泄题漏题等手段作弊了。
附加题的内容很简单，安德烈现场把一种古生菌的膜蛋白交给了阿尔法折叠，要求其测出该膜蛋白的3D结构——值得一提的是，该古生菌的膜蛋白结构正是困扰了安德烈教授研究团队整整10年的难题之一。
接下来的发展，与其说是科研竞赛，倒更像是起点上的网络爽文桥段。
阿尔法折叠很快就交出了一份由由三部分组成的蛋白质图像，安德烈教授的团队拿着这份“标准答案”回去与自己实验室里积累了十年的观察数据相互对照，发现几乎完全一致。
说直白点，评委教授团队用了十年都没能攻克的难题，被阿尔法折叠就用这么一小会儿功夫就给彻底解决了，同时也彻底洗刷清了自己身上的“作弊”嫌疑。
在这之后，CASP比赛的创始人，美国马里兰大学的John Moult 教授面对记者直言，“在某种程度上，蛋白质折叠问题已经解决了。”
一个困扰了人类科学界50年的问题，就这么轻轻松松地“被一朝解决”了，而这一切都是因为这位阿尔法狗的新“弟弟”AlphaFold2。
如果说这个世界上有谁最能理解当初被阿尔法狗打败后的棋手心情，那么一定就是这些在蛋白质研究领域深耕了数十年的生物学家了。
曾经在2012年带队取得过CASP大赛冠军的中科院理论物理所博士、现作为腾讯 tFold 项目负责人的王晟，就在接受记者采访时，直接引用科幻小说《三体》里丁仪观察水滴表面的那句话来表达自己激动的心情。
当结果出来时，我以为是仪器出了故障，但当我意识到事情的真相时，只能大喊着傻孩子，快跑啊！
当然，世界上没有不劳而获的好事，谷歌如今能够拿出成绩如此傲人的阿尔法系列人工智能算法，本质上其实还是因为舍得砸钱，同时还能够做到在正确方向上砸钱的结果。
阿尔法狗与阿尔法折叠的研发企业DeepMind，由于其AI研发过程过于烧钱，本身在2014年就已经走到了企业濒临破产，团队随时都要解散的境地。
但就在这个时候，谷歌站出来接了盘，并在随后的几年里疯狂地往里面砸钱，几十亿美金扔进去眼睛都不带眨一下的。
就在现在，网上还能搜到大量前几年关于谷歌这波操作的讨论文章，不少人认为谷歌这波“三年血亏十亿美金、四年亏掉近二十亿美金”的生意是玩砸了。
但如今看来，这几十亿美金确实结出了一个与其相称的果实——拥有阿尔法折叠算法的生物蛋白质研究，已经几乎是完全不同的两码事了。
主笔 | 阿虚
编辑 | 四少
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