Искусственный интеллект в помощь человеческому разуму

Нобелевская премия по химии 2024 года поделена. Как сказано в решении Нобелевского комитета, одна половина присуждена Дэвиду Бейкеру «за вычислительный дизайн белков», другая — Демису Хассабису и Джону М. Джамперу «за предсказание структуры белков».

Политолог, публицист Александр Механик - о роли искусственного интеллекта в современной науке.

Как поясняется в информационном сообщении Нобелевского комитета, «химики давно мечтали полностью понять и освоить химические инструменты жизни — белки. Теперь эта мечта достижима. Демис Хассабис и Джон М. Джампер успешно использовали искусственный интеллект для предсказания структуры почти всех известных белков. Дэвид Бейкер научился овладевать строительными блоками жизни и создавать совершенно новые белки… Едва ли возможно переоценить потенциал, заключенный в химических строительных блоках жизни, этих 20 аминокислотах. Нобелевская премия по химии 2024 года посвящена их пониманию и освоению на совершенно новом уровне. Половина премии достается Демису Хассабису и Джону Джамперу, которые использовали искусственный интеллект для успешного решения проблемы, над которой химики боролись более 50 лет: предсказание трехмерной структуры белка из последовательности аминокислот. Это позволило им предсказать структуру почти всех 200 миллионов известных белков. Другая половина премии присуждается Дэвиду Бейкеру. Он разработал компьютеризированные методы достижения того, что многие считали невозможным: создания белков, которых ранее не существовало и которые во многих случаях имеют совершенно новые функции. Нобелевская премия по химии 2024 года присуждается за два разных открытия, но они тесно связаны».

Неакадемические лауреаты

Интересно, что премия присуждена не столько за собственно химические исследования, сколько за разработку компьютерных методов обработки химической информации.

В сообщении Нобелевского комитета отмечается, что разработанные лауреатами методы позволили создавать совершенно новые белки, которых не было в природе: «Диапазон природных белков ограничен. Чтобы увеличить потенциал получения белков с совершенно новыми функциями, исследовательская группа Бейкера хотела создать их с нуля. Как сказал Бейкер, “если вы хотите построить самолет, вы не начинаете с модификации птицы; вместо этого вы понимаете первые принципы аэродинамики и строите летательные аппараты на основе этих принципов”».

В частности, в лаборатории Бейкера был создан белок, получивший название Top7, который, как отмечено в сообщении Нобелевского комитета, «стал неожиданностью для исследователей, работающих над дизайном белков. Те, кто ранее создавал белки de novo, могли только имитировать существующие структуры. Уникальной структуры Top7 не существовало в природе. Кроме того, белок, состоящий из 93 аминокислот, был больше, чем что-либо ранее созданное с использованием дизайна de novo».

Он также опубликовал код Rosetta для компьютерного программного обеспечения, которое могло предсказывать структуры белков, поэтому мировое исследовательское сообщество продолжило разрабатывать программное обеспечение, находя новые области применения.

За что надо присуждать премии

В этом году это уже вторая подобная премия. Сначала было объявлено о присуждении премии по физике —тоже, собственно говоря, за использование искусственного интеллекта. И судя по раздраженной реакции некоторых наших респондентов на просьбы о комментарии, не всем ученым это нравится.

Однако, по мнению Валентина Ананикова, доктора химических наук, академика РАН, заведующего лабораторией металлокомплексных и наноразмерных катализаторов Института органической химии им. Н. Д. Зелинского РАН, «Нобелевская премия по химии 2024 года была присуждена за революционные достижения в изучении белков — важнейших химических компонентов жизни. Дэвид Бейкер, используя вычислительный дизайн, создал новые типы белков, которых ранее не существовало в природе. Эти белки могут применяться для создания новых лекарственных препаратов, вакцин, биосенсоров и наноматериалов. Вклад Бейкера открыл новые горизонты в биохимии и медицине, позволяя создавать молекулы с заранее заданными функциями.

Демис Хассабис и Джон Джампер из Google DeepMind совершили прорыв, который решает многолетнюю проблему предсказания структуры белков. Их AI-модель AlphaFold2, представленная в 2020 году, смогла предсказать структуру многих известных белков. Этот прорыв экономит огромное количество времени и ресурсов, ускоряя исследовательские процессы в химии и биомедицине. AlphaFold2 уже используется учеными по всему миру для изучения различных биохимических процессов, включая борьбу с антибиотикорезистентностью и разработку ферментов для разложения пластика».

А Артем Оганов, профессор Сколтеха и МИСиС, доктор физико-математических наук, известный работами по созданию методов компьютерного дизайна новых материалов, считает, что «Нобелевскую премию по химии дали за очень сильные и важные работы, одна из которых связана с дизайном новых белков с нужными свойствами, а вторая — с предсказанием белковых структур при помощи искусственного интеллекта». Но при этом Оганов оговаривается: «Если первая половина премии вопросов не вызывает, потому что дизайн новых материалов, новых веществ действительно важная вещь, и тут есть белки, которые Дэвидом Бейкером были предсказаны, которые были затем получены, то вторая половина, как мне кажется, вручена немножко преждевременно. Она связана с созданием мощного метода для предсказания белковых структур по последовательности аминокислотных остатков. И сам по себе этот метод действительно является прорывом, но, на мой взгляд, награждать за разработку метода надо тогда, когда этим методом уже получены практически или фундаментально значимые результаты.

Пока же, насколько мне известно, с помощью этого метода были лишь успешно пройдены тесты, показывающие, что этот метод работает, и то особенно хорошо он работает для тех белков, которые похожи на белки уже известные, синтезированные в клетке. Если же речь идет о совершенно новом белке, сконструированном человеком и не синтезируемом никакими клетками, не похожем на то, что синтезируют клетки, там точность этого метода снижается». Артем Оганов объясняет, почему так происходит: «Он основан на машинном обучении, машинное обучение основывается на базах данных, а в базах данных абсолютно, тотально доминируют те белки, которые уже известны, которые синтезируются клетками. То есть искусственный интеллект все-таки если и может сконструировать что-то новое, то с меньшей надежностью».

Но при этом Оганов считает, что «ИИ — это действительно новое орудие труда, которое открывает новую эру человечества, как в свое время каменный век, бронзовый век, железный век ознаменовались пришествием новых материалов и новых орудий труда. Вот так сейчас у нас наступил век искусственного интеллекта».

«С другой стороны, — замечает Оганов, — я не могу отделаться от ощущения, что налицо кризис таких традиционных премий, как Нобелевская, которые не соответствуют современной науке: она во многом междисциплинарная, и математика в ней играет колоссальную роль… Вопрос, является ли эта работа физической или химической, является ли эта работа биологической, химической, или математической, — это вопрос, который не имеет никакого отношения к миру, в котором мы живем, к природе, которую наука изучает. Это стенки, которые совершенно искусственно воздвигло человечество».

За несколько минут

Как отмечается в информационном сообщении Нобелевского комитета, «работа, которая раньше занимала годы, теперь занимает всего несколько минут. Когда Демис Хассабис и Джон Джампер подтвердили, что их модель ИИ действительно работает, они вычислили структуру всех человеческих белков. Затем они предсказали структуру практически всех 200 миллионов белков, которые исследователи обнаружили при картировании организмов Земли.

Модель ИИ стала золотой жилой для исследователей. К октябрю 2024 года ее использовали более двух миллионов человек из 190 стран. Раньше на получение структуры белка часто уходили годы, если это вообще было возможно. Теперь это можно сделать за несколько минут. Модель ИИ не идеальна, но она оценивает правильность созданной ею структуры, чтобы исследователи знали, насколько надежен прогноз.

Удивительная универсальность белков как химических инструментов отражается в огромном разнообразии жизни. То, что теперь мы можем так легко визуализировать структуру этих небольших молекулярных машин, ошеломляет; это позволяет нам лучше понять, как функционирует жизнь, в том числе почему развиваются некоторые заболевания, как возникает устойчивость к антибиотикам или почему некоторые микробы могут разлагать пластик.

Способность создавать белки, нагруженные новыми функциями, столь же поразительна. Это может привести к появлению новых наноматериалов, целевых фармацевтических препаратов, более быстрой разработке вакцин, минимальному количеству датчиков и более экологичной химической промышленности — и это лишь некоторые из областей применения, которые принесут наибольшую пользу человечеству».

Ранее опубликовано на: https://stimul.online/articles/science-and-technology/nu-chto-opyat-ii/

Печать