Миссия: полная версия разговора про Демиса Хассабиса и AlphaFold

Кто говорит и почему это не очередной прогноз

Заявления про искусственный интеллект делают многие, поэтому начнём с того, чем этот человек отличается от остальных говорящих голов.

Демис Хассабис руководит Google DeepMind, одной из двух-трёх лабораторий, где искусственный интеллект делают на уровне фундаментальной науки. В 2024 году он вместе с Джоном Джампером получил Нобелевскую премию по химии за AlphaFold, программу, которая предсказывает структуру белка. Третью часть премии в том же году получил Дэвид Бейкер за конструирование белков с нуля.

Смотреть тут надо на то, за что её дали. Химическую Нобелевскую впервые вручили за компьютерную программу, которая решила задачу, стоявшую перед биологией полвека. Это значит, что научное сообщество признало результат состоявшимся.

• В восемь лет сам научился программировать, деньги на первый компьютер выиграл в шахматном турнире.
• К четырнадцати входил в число сильнейших шахматистов планеты в своём возрасте.
• В шестнадцать поступил в Кембридж, потом занимался играми и защитил диссертацию по нейронаукам.
• В 2010 году основал DeepMind, когда идея сильного искусственного интеллекта считалась фантастикой даже среди инженеров.

Задача, которую биология не могла решить полвека

Чтобы понять масштаб сделанного, нужно понимать, что именно было сломано.

Всё, что происходит в живом организме, делают белки. Сокращение мышцы, передача сигнала в мозге, работа иммунитета против вируса. Белок это длинная цепочка аминокислот, которая сворачивается в объёмную фигуру, и работает он именно формой. Знаете форму, понимаете, как он действует и как на него влиять лекарством.

Определять форму умели экспериментально, и это была работа на годы для одного белка: кристаллография, ядерный магнитный резонанс, электронная микроскопия. За десятилетия такой работы удалось описать долю процента от известных науке белков. Предсказать форму по цепочке считалось одной из главных нерешённых задач биологии.

AlphaFold научился предсказывать структуру по последовательности с точностью, сравнимой с экспериментом. Дальше произошло то, что и сделало историю: базу предсказанных структур открыли для всех. Больше двухсот миллионов структур, это практически все белки, которые наука успела прочитать, доступны бесплатно.

Главный тезис: лекарства от всех болезней

Здесь чаще всего искажают сказанное, поэтому разберём формулировку точно.

Хассабис говорит, что с помощью искусственного интеллекта человечество однажды сможет победить все болезни, и что горизонт этого он видит в пределах десяти лет. Формулирует он это осторожно: это возможно, если работа пойдёт с нынешней скоростью. Гарантии на конкретную дату он не даёт.

Логика за сроком простая. Понимание белков закрывает вопрос, где именно в организме ломается механизм. Следующий слой это молекула, которая на этот механизм действует. Когда обе задачи считаются машиной, поиск лекарства перестаёт быть перебором вслепую и становится расчётом.

• Структура белка предсказывается за минуты вместо лет эксперимента.
• Взаимодействие белка с молекулой моделируется, значит кандидатов можно отсеивать до лаборатории.
• Остаётся самое дорогое звено, клинические испытания на людях, и именно на него нацелена следующая работа.

Следующая цель: сжать десять лет испытаний

Самая интересная часть разговора идёт про то, что пока не сделано.

Даже когда молекула найдена, до аптеки проходит около десяти лет и уходят миллиарды. Большинство кандидатов отсеивается в клинических испытаниях: препарат либо не работает на людях так, как работал в пробирке, либо даёт побочные эффекты, которых не ждали.

Идея следующего шага в том, чтобы моделировать поведение молекулы в организме заранее. Тогда до испытаний доходят только кандидаты с высокой вероятностью успеха, а годы перебора сжимаются до недель расчёта. Это переносит узкое место из лаборатории в вычисления.

Как устроена работа с горизонтом в двадцать лет

Это та часть, которую обычно вырезают из пересказов, хотя именно она объясняет результат.

Когда DeepMind покупала крупная корпорация, Хассабис поставил условие: лаборатория продолжает заниматься фундаментальной наукой и не превращается в отдел, который делает продукты к следующему кварталу. Условие звучало странно для сделки такого размера, и именно оно позволило заниматься белками годами без коммерческого выхода.

Про свой режим он говорит прямо: спит мало и не помнит, когда последний раз был в отпуске, потому что считает задачу того стоящей. Это не рецепт для подражания, это цена, которую человек назвал вслух.

• Одна цель, к которой ведёт вся остальная работа, вместо десяти параллельных направлений.
• Защищённый горизонт: договорённость, которая не даёт сорвать длинную работу ради быстрого результата.
• Открытая отдача результата, которая приносит репутацию, признание и следующие ресурсы.

Упражнение: ваш длинный горизонт за двадцать минут

Разбор без переноса на себя остаётся новостью, поэтому дальше идёт рабочая часть. Возьмите лист или заметку и пройдите четыре шага подряд.

Смысл упражнения в том, чтобы получить ОДНУ задачу вместо списка из десяти. Список из десяти всегда выглядит убедительнее, и именно он съедает год без заметного движения.

• Не берите задачу, результат которой зависит только от чужого решения, вы не сможете двигать её сами.
• Не ставьте веху без числа, иначе через три месяца вы не отличите движение от его видимости.
• Не начинайте с покупки инструментов, начинайте с первого действия на два часа.

Первоисточники, чтобы проверить самому

Каждая цифра из разбора лежит в открытом доступе. Вот где смотреть.

• Нобелевская премия по химии 2024 года, официальная страница с формулировкой: nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/summary/
• Сообщение лаборатории о премии: deepmind.google/blog/demis-hassabis-john-jumper-awarded-nobel-prize-in-chemistry/
• Сама база предсказанных структур, поиск по белку доступен всем: alphafold.ebi.ac.uk