當人們還在呼喚GPT-5、輾轉于各種聊天機器人爭奪戰時，Google已經把人工智能模型與現實世界的距離又拉近了一大步。

最近，Google DeepMind 的 AlphaFold 3 的問世標志著人工智能在生命科學領域的一個重大突破，其對蛋白質、DNA、RNA以及其他生命分子的結構預測不僅精確無比，還重新定義了我們對生命過程的理解和探究。

Google DeepMind 與 Isomorphic Labs 合作開發的 AlphaFold 3，是一個先進的 AI 模型，專門設計用來預測蛋白質和其他生命分子的三維結構。這一新一代技術在《自然》雜志發表的研究表明，與現有方法相比，AlphaFold 3 在預測蛋白質與其他分子相互作用上至少提高了50%，在某些情況下準確性甚至翻倍。

AlphaFold 3 不僅限于預測結構，它還提供了一個免費的平臺——AlphaFold Server，供全球科學家進行非商業性研究。這一平臺使得科學家能夠快速地獲取關于復雜生物分子系統的細節，大大減少了從事研究所需的時間和資金。

AlphaFold 3 對疾病機制的更好理解和藥物設計的加速有直接影響。例如，在 PoseBusters 基準測試中，它在沒有任何結構信息輸入的情況下，就以超過最優傳統方法50%的準確率預測了蛋白質和配體的結合，對新藥開發和疾病治療的提速意義重大。

下圖中，AlphaFold 3準確預測了感冒病毒OC43的尖峰蛋白與抗體和糖分子的相互作用，有助于我們深入理解冠狀病毒，提升對COVID-19等疾病的治療效果。

Isomorphic Labs 已開始與制藥公司合作，利用 AlphaFold 3 的潛力，攻克新的藥物靶點。除此之外，其在材料科學領域的潛在應用也正在被探索，這可能改變我們制造和使用材料的方式。

隨著 AlphaFold 3 的推廣使用，我們可以期待在生物學、醫學研究以及其他科學領域看到更多創新和突破。此外，這種技術的持續進步可能最終導致真正的人工通用智能（AGI）的發展。

本文轉載自??百川智能AI??，作者： glu ????