10年分の研究をAIに2日で抜き去られた教授、ショックで1時間賢者モードになるwwww

www.bbc.com/japanese/articles/ceqjndj9dy4o
微生物学者が10年かかって解明に至った複雑な問題を、人工知能（AI）の新ツールがわずか2日で解き明かした。

英インペリアル・コレッジ・ロンドンのホセ・R・ペナデス教授とそのチームは、なぜ一部の「スーパー耐性菌」に抗生物質が効かないのか、何年もかけて探り、証明しようとしてきた。

チームが直面してきた核心的な問題について、グーグルが開発したツール「co-scientist」（共同科学者）に教授が短い指示を出したところ、48時間でチームと同じ結論に達したという。

教授の研究は発表されておらず、世の中に出ている情報からAIが研究について知ることは不可能だった。このため、短期間で解明に至ったと聞いて衝撃を受けたと、教授はBBCラジオ4の番組「トゥデイ」で話した。

「買い物中だったんですが、一緒にいた人に、『1時間だけ一人にして。何が起きたのか、じっくり受け止めて理解しないとならない』と言いました」

「グーグルにメールし、『私のコンピューターにアクセスできるんですよね？』と聞いたんです」

グーグルからは、そうではないと返事があったという。

人類の叡智が加速されてええやん

AIで加速してるのはエッチなんだよなあ

チー牛教授ざまぁ
くだらない研究の為に税金使いまくった反日しんどけ

ふーん頭いいんやな

やっぱ頭使う仕事から順番に淘汰されていくんやなぁ
肉体労働最強か

最後には喜んで受け入れてるやん

まぁ、一応人力でAIの正しさ認める証左にはなるからええやろ

悲しき過去……

まず日本人やないやろどう見ても

どしたん？話聞こか？

もっと科学進化するね

機械に取られそう

数学の難問がAIでガンガン解かれるの期待してんのに全く進まなくて残念だわ

単に教授が無能なだけやろ

2024年のノーベル化学賞は、人工たんぱく質の設計に成功したワシントン大学のデイビッド・ベイカー教授と、AIでたんぱく質の立体構造を予測したGoogle DeepMindのデミス・ハサビスCEO、ジョン・ジャンパー氏の3人に授与されました。

ノーベル委員会は、「ハサビス氏とジャンパー氏は、たんぱく質の複雑な構造を予測するという50年来の問題を解決するAIモデルを開発した。このAIモデルは190か国、200万人以上の人々に利用されている。たんぱく質はホルモンやシグナル物質、抗体などとして機能し、生命はたんぱく質がなければ存在できない。たんぱく質の構造を予測し、独自のたんぱく質を設計できるようになったことは人類にとって最大の利益だ」と評価しました。

「AlphaFold」はすでに形がわかっているたんぱく質のアミノ酸のつながり方をAIに学習させることで、折りたたまれた状態の立体構造を高精度に予測することができ、これまでに多くの研究者が特定してきた2億個のたんぱく質の構造予測に成功しました。

科学者たちはタンパク質折り畳み問題の解決法を模索し、1993年にタンパク質構造予測コンテスト「CASP」を開始。2018年の「CASP13」で、実績ゼロのDeepMindのAlphaFoldが98チームを破り優勝。2020年の「CASP14」では改良版のAlphaFold2が97ターゲット中88個を最高精度で予測し、コンテスト創設者のジョン・ムルトは「ある意味で問題が解決した」と評価しました。

新井宗仁・東大教授は「世界中の研究者が70年以上かけて集めた22億のアミノ酸配列と17万のタンパク質構造のデータを、最新の計算技法で1週間ほど学習してできたAI」と解説します。

伏信進矢・東大教授は「6年間解けなかったタンパク質の構造が、AF2を使って数時間で解けた」「構造を探るため何通りもしていた予備実験を省いて、予測構造を基に本実験ができる」と話します。

横浜薬科大学・北川教授は「薬を開発する上では、『たんぱく質の構造』を知ることが最も大事なこと」と話す。新しい薬の開発にはこれまで10年前後にわたる長い歳月と、多額のコストがかかってきた。AIの活用が進めば、この時間とコストの大幅な削減につながることが期待されている。
https://www3.nhk.or….stry/article_01.html

自分の証明は正しかったと思って次へ切り替えて行くしか無いわな
コンピュータの速度には誰も勝てない

世の中で常識的に伝聞されてる理屈をこの教授が知らなかったか辿り着けなかっただけなのでは

計算速度だとどうあっても勝てないけど立式や条件設定ならまだ勝てる