“我做了这么一辈子科研，从来没见过AI这么一个行当。每三个月就有新突破，每半年就要翻天覆地了。”国际著名计算生物学家、复旦大学复杂体系多尺度研究院首任院长、上海人工智能实验室领军科学家马剑鹏向澎湃新闻记者坦言。

　　在他看来，过去50年中，“蛋白质折叠问题”一直是生物学界的重大挑战。此前，生物学家主要利用X射线晶体学或冷冻电镜等实验技术来破译蛋白质的三维结构，耗时长、成本高。几年前，科学家用计算机预测复杂的蛋白质折叠结构，正确率还不到40%。Alphafold出现后，奇迹出现了。

　　2020年11月30日，Alphafold 2在蛋白质结构预测大赛CASP 14中，对大部分蛋白质结构的预测与真实结构只差一个原子的宽度，接近达到了人类利用冷冻电子显微镜等复杂仪器观察预测的水平，这是蛋白质结构预测史无前例的巨大进步。

　　“预测蛋白质结构，向来被认为是‘太阳底下最难的科学问题之一’。”马剑鹏表示，他和好朋友、诺贝尔化学奖得主迈克尔·莱维特都曾认为，这一问题在他们的有生之年恐怕很难完全解决，“但没想到人工智能‘Alphafold 2’的出现了，让这个问题向前迈进一大步，真正体现了算法的力量，将诺贝尔化学奖颁给人工智能，是一个理所应当或者非常恰当的决定。”

　　马剑鹏认为，人工智能可以将求解的准确率大幅提升，显示了“科学智能”研究范式的强大。虽然“Alphafold 2”和“Alphafold 3”并未完全解决蛋白质折叠问题，但它给科学界带来了启示：可以通过数据驱动，将人工智能应用于更多的科研领域，让AI助手破解各种难题。