颜宁50²论坛最新演讲：曾是AI“迷妹”，现在仍看好AI未来，但看到其局限

11月27日，在南方科技大学、腾讯公司共同主办的第二届“青年科学家50²论坛”上，南方科学大学校长薛其坤、著名结构生物学家颜宁、著名植物生物学家朱健康、著名细胞生物学家于洪涛等多位国内外顶尖科学家与获得“科学探索奖”的青年科学家线上“云聚”，畅聊科学领域前沿话题。

普林斯顿大学教授、深圳医学科学院创始院长颜宁在题为《AI在结构生物学中的未达之地》的演讲中指出:“我不是让大家不要做AI，事实上我非常看好AI的未来，我只是说他们现在还是非常有局限性的，希望有更大的数据库，有更强的算力，并且最重要的是有更新的算法，真的能让AI变成我们结构生物学的一个重要工具。”她也表示，深圳医学科学院很快就会问世。

颜宁在青年科学家50²论坛演讲。

人工智能和大数据技术被认为正在成为当今科学发现的新范式。AlphaFold2在2021年横空出世，点燃AI for Science热潮。AI技术一举将蛋白质3D结构预测的精度从60%提升到90%以上，也入选了《Science》杂志评选的2021年度最重要的科学突破之一。但人工智能是否真的无所不能？

颜宁回顾说，AlphaFold横空出世，自己的第一反应是很激动、希望使用AI，但后来却经历了从AI的“迷妹”到“粉转黑”的过程。

“因为它们预测出来的结构只达到我们2017年的水平，没有一个新鲜的，没有一点点surprise（惊喜）。这个很好理解，为什么？是因为它是基于我们已经deposit的结构做预测。如果我们自己还没有做出来，它也缺乏一个训练的database（数据库），所以它也没有办法预测出新的，所以那个时候我就清晰地知道了 AI的局限性。”颜宁说。

颜宁在青年科学家50²论坛演讲。

颜宁在演讲中表示，今天的AI对于预测新的构象目前无能为力，对于研究药物小分子的相互作用无能为力。“为什么？因为蛋白质是20个氨基酸（构成），它的序列与结构是个非常好的对应关系，但我们到了小分子，它是一个无穷的化学世界，所以想要去计算它，难度就大得很。”

她提醒说，大家用AlphaFold预测时要谨慎，因为对比发现预测出来的结构与真正的实验数据有差距，这种差距对于制药来说可以是“差之毫厘、谬以千里”，所以，自己在短时间内自己并不看好AI可以真正取代实验技术。

当天，论坛主持人、中国科学院院士、南方科技大学生命科学学院院长张明杰在介绍颜宁出场时表示，5天后颜宁将成为“普林斯顿大学前教授”。他总结说，颜宁的演讲告诉我们，尽管AI、理论计算一直对生命科学起着重大的作用，但生命经过几十亿年的进化，现在至少还是个实验科学，如果不做实验很难真正解码生命最本质的现象。

今年11月1日，颜宁在2022深圳全球创新人才论坛上表示，为深圳这个充满活力的“梦想之都”所吸引，自己即将从美国普林斯顿大学辞职，全职到深圳创办深圳医学科学院。此后，网上流传着一个关于结构生物学家颜宁回国“真实原因”的说法，称AlphaFold2等人工智能系统的问世，让结构生物学家面临“失业”困境。

11月11日，颜宁在个人微博发文表示:“简而言之，我专注的电压门控钠离子和钙离子通道的几个关键问题（electromechanical coupling, ion selection, MOA of drugs and toxins），AlphaFold在我们过去解析的诸多结构的基础上，去年的预测达到了我们2017年的水平；今年依旧停留在我们2017年的水平（这里仅针对Nav/Cav）。在与专门做结构预测的AI团队合作，他们做预测我们做实验，测试新型小分子与蛋白的相互作用，迄今为止预测无一正确。”

她在微博中指出:“结构生物学不仅仅是看到Fold（折叠），更要理解蛋白质的动态变化，要理解与其他生物大分子或者调节小分子的相互作用，要理解在细胞原位里的状态，这些都是AI目前尚无能为力的领域，因为尚没有足够的数据库去训练它。举个例子，我们Cav2.2的结构去年发表晚了，尚未放在数据库里被AlphaFold用来训练，所以它预测的模型就与实验结构严重不符。真正的研究者都乐于拥抱技术进步，善用各种技术去探寻、解答自己感兴趣的问题。事实上，我期待AI越来越强大。”

【记者】马芳

【剪辑】朱洪波