先来首好听的蓝调 系统提示：若遇到视频无法播放请点击下方链接https://www.youtube.com/embed/bjU_I-fNoks 德米斯·哈萨比斯，谷歌 DeepMind 的首席执行官，曾被霍金评价为"地球上最聪明的人类之一"。 研究人工智能超过 30 年，当今人工智能领域最具影响力的人之一。 2024年, 哈萨比斯因在蛋白质结构预测领域的贡献而获得诺贝尔化学奖。 在接受《60 分钟》的最新采访时，他揭示了有关健康和人工智能的惊人事实。 1） 人类级人工智能（AGI)时间表加速 哈萨比斯预测，人工通用智能（AGI) 将于 2030-2035 年实现。 这不是计算速度的加快，而是人工智能具备了人类所拥有的所有能力。 这种加速意味着我们准备的时间大大减少 2） “激进的富足” 哈萨比斯最大的启示： 人工智能将消除稀缺性。 今天有限的资源明天将不再有限。 这将改变医疗、能源、食品和经济。 在我们有生之年终结稀缺。 3） 从分析型人工智能到创造型人工智能 如今的人工智能无法想象或创造新想法。 “它们无法提出新颖的问题或形成新的假设”。 5-10 年后，这种情况就会改变。 当人工智能开始创造原创性科学理论时，整个行业将在一夜之间发生转变。 4） 人工智能如何彻底改变药物发现 在 DeepMind 之前，科学家绘制的蛋白质结构图不到 1%。 蛋白质控制着人体的一切。 绘制一个蛋白质结构图需要数年时间。人工智能在一年内绘制了 2 亿个蛋白质结构图。 这让数千种新药在一夜之间诞生。 5） 为什么这改变了治疗的一切 蛋白质的突破为哈萨比斯赢得了诺贝尔奖。 科学家们现在可以准确地看到疾病是如何侵袭细胞的。 这使得精确的靶向治疗成为可能。 10 家顶级制药公司中有 9 家已经在使用它。 6） 到2035年，人工智能可治愈所有重大疾病 “我认为我们可以在人工智能的帮助下......在未来十年左右治愈所有疾病”。 因为人工智能可以 - 在出现症状之前预测疾病 - 设计完美的分子干预措施 - 为每个人优化治疗 7） 2027 年将出现机器人医护人员 令人震惊的部分 “机器人技术将在未来几年取得突破”。 60 分钟》节目展示了能够理解语境并实时适应的机器人。 当人类医护人员无法提供服务时，它们将进行治疗。 8） 人工智能意识的挑战 哈萨比斯透露： 人工智能意识可能会 “隐性 ”出现。 问题是什么？我们可能无法识别，因为 “它们在硅上运行”，而 “我们是由碳构成的”。 我们还没有为这种可能性准备好法律框架。 老魏_ 发表于 2025-07-09 08:50
哈萨比斯因在蛋白质结构预测领域的贡献而获得诺贝尔化学奖。 “在DeepMind之前，科学家绘制的蛋白质结构图不到1%，绘制一个蛋白质结构图需要数年时间。人工智能在一年内绘制了2 亿个蛋白质结构图” 。。。 。。。。。。 是DeepMind画的。。这诺贝尔化学奖不是应该颁给DeepMind么 小有_ 发表于 2025-07-09 09:04
lastfall 发表于 2025-07-09 09:14扯吧。现在的瓶颈不是AI，是生物。以为有了电脑就能解决一切？too simple。 一夜之间的几千种新药在哪儿呢？摆出来看看
老魏_ 发表于 2025-07-09 09:11 如果你把AI理解为工具，就没这个疑问了，谁会用就是谁的发现
老魏_ 发表于 2025-07-09 09:16 现在对AI的能力怀疑，10年后估计都会说自己看走眼了，：D
我已经搞这个二十年了。说这个就是因为两个领域都了解够多。AI的深度应用需要精准的各个水平的模型和海量的高质量数据，人体生物学还没到这一步。 先把有效治疗Alzheimer的搞出来再说。 lastfall 发表于 2025-07-09 09:23
小有_ 发表于 2025-07-09 09:26 （不好意思插句话。。您对自己的研究领域这么没有信心，这二十年是怎么过来的，不是应该尽早该换跑道吗。。对不起，我闭嘴：D ）
lastfall 发表于 2025-07-09 10:10 难道不就是因为这样才大有可为吗 We do it not because it is easy, but because it is hard
wonaiwangerxiao 发表于 2025-07-09 09:00 这些“作家”也太乐观了。或者说他们觉得底层和边远山区的人不算人、那些人得不到治疗是不用计入考虑的。
bye2020 发表于 2025-07-09 10:54大家都觉得自己的领域不能被ai取代，别人的领域很容易被取代🥺wishful thinking
辣手摧花 发表于 2025-07-09 13:30 咋 不光码农 医生也要失业了吗
老魏_ 发表于 2025-07-09 14:53 AI 的进步不是线性的而是指数级的，并且远比我们想象的快，人类的大脑天生不擅长理解这种爆炸式变化。 几乎所有建立在稀缺性上的商业模式都在被侵蚀。。。。
小有_ 发表于 2025-07-09 16:17 如果说工业革命通过机械化让劳动力不再稀缺，那AI就是让智力活动不再稀缺 稀缺性的重构是商业价值重新分配的信号，，以后啥会稀缺， 人类化体验，判断力，情感共鸣，更稀缺
老魏_ 发表于 2025-07-09 16:31 缺这两天很火的<权恩妃>, AGI多半达不到这个程度， : D 系统提示：若遇到视频无法播放请点击下方链接https://www.youtube.com/embed/KK6DcwZfHnQ
.....................你让我咋说你呢。。 也不加个慎入 我还在装B状态，， 你这画风转换的也太快，，， 小有_ 发表于 2025-07-09 16:36
baicaiye 发表于 2025-07-09 16:52 考，真是吹牛无极限。画个蛋白质结构就算新药了…. 要是这么算，我觉得我的大脑也是半个AI了，估计真是对做好药没啥概念。一个药的诞生从设计到制造最大的拦路虎总是在实验阶段和不断纠错来来回回的，设计倒是相对花时间少的，因为改改设计就是一个结构但是却对这个结构真正好坏没啥理解，只能回去实验和临床。
lastfall 发表于 2025-07-09 09:23 我已经搞这个二十年了。说这个就是因为两个领域都了解够多。AI的深度应用需要精准的各个水平的模型和海量的高质量数据，人体生物学还没到这一步。 先把有效治疗Alzheimer的搞出来再说。
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德米斯·哈萨比斯，谷歌 DeepMind 的首席执行官，曾被霍金评价为"地球上最聪明的人类之一"。 研究人工智能超过 30 年，当今人工智能领域最具影响力的人之一。 2024年, 哈萨比斯因在蛋白质结构预测领域的贡献而获得诺贝尔化学奖。
在接受《60 分钟》的最新采访时，他揭示了有关健康和人工智能的惊人事实。
1） 人类级人工智能（AGI)时间表加速
哈萨比斯预测，人工通用智能（AGI) 将于 2030-2035 年实现。 这不是计算速度的加快，而是人工智能具备了人类所拥有的所有能力。 这种加速意味着我们准备的时间大大减少
2） “激进的富足”
哈萨比斯最大的启示： 人工智能将消除稀缺性。 今天有限的资源明天将不再有限。 这将改变医疗、能源、食品和经济。 在我们有生之年终结稀缺。
3） 从分析型人工智能到创造型人工智能
如今的人工智能无法想象或创造新想法。 “它们无法提出新颖的问题或形成新的假设”。 5-10 年后，这种情况就会改变。 当人工智能开始创造原创性科学理论时，整个行业将在一夜之间发生转变。
4） 人工智能如何彻底改变药物发现
在 DeepMind 之前，科学家绘制的蛋白质结构图不到 1%。 蛋白质控制着人体的一切。 绘制一个蛋白质结构图需要数年时间。人工智能在一年内绘制了 2 亿个蛋白质结构图。 这让数千种新药在一夜之间诞生。
5） 为什么这改变了治疗的一切
蛋白质的突破为哈萨比斯赢得了诺贝尔奖。 科学家们现在可以准确地看到疾病是如何侵袭细胞的。 这使得精确的靶向治疗成为可能。 10 家顶级制药公司中有 9 家已经在使用它。
6） 到2035年，人工智能可治愈所有重大疾病
“我认为我们可以在人工智能的帮助下......在未来十年左右治愈所有疾病”。 因为人工智能可以 - 在出现症状之前预测疾病 - 设计完美的分子干预措施 - 为每个人优化治疗
7） 2027 年将出现机器人医护人员
令人震惊的部分 “机器人技术将在未来几年取得突破”。 60 分钟》节目展示了能够理解语境并实时适应的机器人。 当人类医护人员无法提供服务时，它们将进行治疗。
8） 人工智能意识的挑战
哈萨比斯透露： 人工智能意识可能会 “隐性 ”出现。 问题是什么？我们可能无法识别，因为 “它们在硅上运行”，而 “我们是由碳构成的”。 我们还没有为这种可能性准备好法律框架。
美国A I算力泡泡被deep seek捅破之后，不得不把战场转换到生物医药领域接着吹泡泡，等着圈钱。
如果你把AI理解为工具，就没这个疑问了，谁会用就是谁的发现
现在对AI的能力怀疑，10年后估计都会说自己看走眼了，：D
...........可是，以后越来越多的贡献都是AI做的，难道所有的诺贝尔化学奖，物理奖，医学奖等，都要颁给哈萨比斯了？问号脸.. >_<
还不错，至少到现在都还没有发生“卢德运动”，也没有人出来打砸烧 AI ：D
死亡面前人人平等是对人类最大的恩赐。如果有钱有权就能永生，简直无法想象世界会变成什么样子。
我已经搞这个二十年了。说这个就是因为两个领域都了解够多。AI的深度应用需要精准的各个水平的模型和海量的高质量数据，人体生物学还没到这一步。
先把有效治疗Alzheimer的搞出来再说。
（不好意思插句话。。您对自己的研究领域这么没有信心，这二十年是怎么过来的，不是应该尽早该换跑道吗。。对不起，我闭嘴：D ）
那些本质上就是初生牛犊般的可爱，可能是更高大上的一个PPT
难道不就是因为这样才大有可为吗
We do it not because it is easy, but because it is hard
所以你是认为AI大有可为的？ 那我理解错了，因为您的发言看起来挺不屑的
“可治愈”只是说技术上可行，和边不边远没有关系
大家都觉得自己的领域不能被ai取代，别人的领域很容易被取代
这句话就是你自己立的靶子，然后猛锤一顿。
的确如此，：D
AI 的进步不是线性的而是指数级的，并且远比我们想象的快，人类的大脑天生不擅长理解这种爆炸式变化。 几乎所有建立在稀缺性上的商业模式都在被侵蚀。。。。
吹牛吧 接着吹，把AI的泡泡催再大些
如果说工业革命通过机械化让劳动力不再稀缺，那AI就是让智力活动不再稀缺
稀缺性的重构是商业价值重新分配的信号，，以后啥会稀缺， 人类化体验，判断力，情感共鸣，更稀缺
缺这两天很火的<权恩妃>, AGI多半达不到这个程度， : D
系统提示：若遇到视频无法播放请点击下方链接
https://www.youtube.com/embed/KK6DcwZfHnQ
.....................你让我咋说你呢。。 也不加个慎入 我还在装B状态，， 你这画风转换的也太快，，，
这两天两个大流量娱乐话题，南京”红姐“，韩国权恩妃。 ”红姐“的出现，全世界的男人被骂， 殊不知绝大多数男人还是喜欢女人，喜欢权恩妃的，能够受得红姐的男人还是少数，哈哈
哈？？！你什么时候品味提高啦？？ 居然开始喜欢 “大胆，自由，真实“啦？？ 。。。 。。。。。。 你不是一直喜欢网红脸的嘛。。
让AI考证了一下，
1. 在DeepMind之前，科学家仅完成了不到1%的蛋白质结构映射 验证： 根据蛋白质数据库（Protein Data Bank, PDB）的数据，截至2020年，PDB中存储了约17万个蛋白质结构，而已知的蛋白质序列数量约为2亿个（基于UniProt数据库）。这意味着已解析的蛋白质结构占已知序列的不到1%（17万 ÷ 2亿 ≈ 0.085%）。en.wikipedia.org Demis Hassabis在接受《卫报》采访时提到，蛋白质折叠问题是生物学中一个长达50年的重大挑战，AlphaFold是DeepMind首次在这一领域投入大量资源的项目。en.wikipedia.org 因此，Hassabis的言论与数据一致，此说法正确。 2. 蛋白质控制身体中的一切 验证： 蛋白质是生命活动的核心，负责几乎所有生物学功能，包括酶催化、信号传导、免疫反应等。Hassabis在2024年接受《60 Minutes》采访时提到，蛋白质是生命的基础，了解其结构对药物开发和疾病研究至关重要。 虽然“控制一切”的表述略显简化（因为DNA、RNA等分子也至关重要），但在生物学背景下，这一说法反映了蛋白质的核心作用，与Hassabis的观点一致。en.wikipedia.org 此说法基本正确，但属于科普式的简化表述。 3. 过去映射一个蛋白质结构需要数年，而AI在一年内完成了2亿个蛋白质结构的预测 验证： 传统方法耗时：传统蛋白质结构解析方法（如X射线晶体学或冷冻电镜）通常需要数月到数年，具体取决于蛋白质复杂性和实验条件。Hassabis在《卫报》采访中提到，AlphaFold解决了一个“非常重要、现实世界的科学问题”，传统方法耗时极长。en.wikipedia.org AI预测速度：2022年7月，DeepMind宣布AlphaFold预测了超过2亿个蛋白质结构，覆盖几乎所有已知蛋白质序列（约100万个物种），这一成果在2021年7月至2022年7月的一年内完成。Hassabis在2022年的博客文章中确认了这一成就，并强调这些结构通过AlphaFold数据库向全球科学家免费开放。@demishassabisen.wikipedia.org Hassabis的言论：在2024年《60 Minutes》采访中，Hassabis提到AlphaFold使科学家能够快速获得蛋白质结构，极大地加速了研究进程。 因此，“AI在一年内完成2亿个蛋白质结构预测”与Hassabis的公开声明和DeepMind的成果一致，此说法正确。 4. 这一突破在一夜之间解锁了数千种新药的开发 验证： AlphaFold的药物研发影响：AlphaFold的结构预测为药物研发提供了关键信息，尤其是在靶点识别和药物设计方面。Hassabis在2024年《60 Minutes》采访中提到，AlphaFold的突破可能“终结所有疾病”，因为它为开发针对癌症、阿尔茨海默病等疾病的新药提供了可能性。 具体案例：Hassabis在2025年接受采访时提到，AlphaFold 3（2024年发布）能够预测蛋白质与DNA、RNA和配体的相互作用，这进一步推动了药物研发，例如针对癌症靶点KRAS的药物设计。@demishassabis “一夜之间”与“数千种新药”：Hassabis从未明确使用“在一夜之间解锁数千种新药”的措辞。他在多个场合（如SXSW 2025和《60 Minutes》）强调AlphaFold的长期潜力，称其为“催化生物学进步的新浪潮”。 药物研发的实际过程（从靶点发现到临床试验）通常需要数年，因此“在一夜之间”和“数千种新药”的说法可能来自对Hassabis言论的夸张解读或媒体的戏剧化表述。deepmind.googlecnn.com 数据支持：截至2025年，AlphaFold数据库已被190个国家的50多万名研究人员使用，涉及多种疾病的药物研发，但没有具体证据表明“数千种新药”已直接开发完成。en.wikipedia.org 结论：Hassabis的言论支持AlphaFold对药物研发的巨大推动作用，但“在一夜之间解锁数千种新药”可能是夸张的概括，此说法部分正确但夸大其词。 总体结论 结合Demis Hassabis的公开言论（如《60 Minutes》、SXSW 2025、《卫报》等采访）以及DeepMind的官方成果：
不到1%的蛋白质结构映射：正确，与Hassabis的描述和PDB数据一致。en.wikipedia.org
蛋白质控制一切：基本正确，符合Hassabis对蛋白质生物学重要性的强调，但表述简化。
传统方法耗时数年，AI一年完成2亿个结构：正确，Hassabis在多场合确认了AlphaFold的成就。@demishassabisen.wikipedia.org
解锁数千种新药：部分正确，Hassabis强调了AlphaFold在药物研发中的潜力，但“一夜之间”和“数千种新药”缺乏直接证据，可能是媒体或公众的夸张解读。
AI 搞蛋白是没问题的。 但是据说，光搞蛋白不可能治愈所有病。疾病有很多其他因素。
AI取代人类需要自我意识吗？，仔细想想其实不需要，绝大多数的人也是人云亦云，
应该先算算AI加速平富差距加大，会不会先来个三战