全球刷屏，英国AI攻克世界级难题！你以后会被机器淘汰吗？

军团病细菌蛋白质的深度思维模型

过去24小时，一条与人工智能（AI）、生物学相关的新突破在全球各大媒体刷屏。

谷歌投资的英国AI公司DeepMind在今年的蛋白质结构预测关键评估（Critical Assessment of protein Structure Prediction，CASP）竞赛中，以AI程序AlphaFold 2 打破了预测准确率纪录，这意味着，困扰生物学家半世纪之久的谜团——蛋白质折叠问题——宣告破解！

值得注意的是，英国人工智能公司DeepMind虽被谷歌收购，但其全球总部仍在伦敦国王十字，不在硅谷。

作为土生土长的英国团队，DeepMind当年被谷歌收购时候就强烈要求继续留在伦敦。

DeepMind在伦敦的实验室总部，位于国王十字

说到DeepMind，大家最熟悉的肯定是其研发的阿法狗（AlphaGo），阿法狗于2016年战胜世界冠军、韩国围棋高手李世石，一举震惊世界。

阿法狗logo下面标的一直是英国国旗

说回蛋白质结构研究，由于其在新药研发中发挥着关键作用，因此DeepMind的这一进展有望加速对包括新冠病毒Covid-19在内的一系列疾病的研究。

Nature杂志封面，标题直接评论为：“它将改变一切！”

实验室的有关人员表示，Alphafold 2测定蛋白质结构的精确度已经和传统的昂贵而耗时的实验室达到相同的水平。

这样一来，AI大大节省了人力的使用，代替了大量实验室研究员，许多研究员在转发朋友圈时纷纷调侃自己可能因此失业。

科学评审小组之一的美国加州大学（UC）的安德鲁·克里什塔福维奇博士（Dr Andriy Kryshtafovych）也认为，新的AI算法"非常出色"、"能够快速准确地研究蛋白质的形状，有可能彻底改变生命科学，大大提升效率"。

为什么这一成就如此重要

DeepMind此次任务涉及的蛋白质存在于所有生物中，在生命必不可少的化学过程中发挥着核心作用。

蛋白质由氨基酸串以无限复杂的方式折叠而成，最终形成的特定结构决定了它们最终的功能。

蛋白质折叠示意图

许多疾病的产生都与人体某些蛋白质功能失调有关，比如负责催化化学反应的酶、对抗疾病的抗体或充当化学信使的激素，这些都是人体内的关键蛋白质。

酶

抗体

人体激素

美国马里兰大学的约翰·莫尔特博士（Dr John Moult）说："即使这些重要分子有了微小的改变，也会对我们的健康产生灾难性的影响。

“因此，了解疾病和寻找新治疗手段最有效的方法之一，就是是研究这些疾病相关的蛋白质。

下面的视频是Deepmind对于蛋白质折叠问题的解释：

蛋白质结构测定竞赛是什么来头？

1972年，克里斯蒂安·安芬森（Dr John Moult）获得诺贝尔奖，他的研究表明，可以通过确定蛋白质的氨基酸构建基块顺序来确定蛋白质的形状。

每两年举行一次的Casp（国际蛋白质结构测定竞赛）中，来自20多个国家的团队分为两组，其中一组会用计算机测算大约100个蛋白质的氨基酸序列的形状。

同时，另一组的生物学家们在实验室中利用传统技术（如X射线晶体学和NMR光谱学）确定每个原子在蛋白质分子中彼此相对的位置，来研究蛋白质的三维结构。

X射线晶体学

NMR光谱学

最终比赛结果显示，DeepMind旗下的AlphaFold在11月30日举行的第14届国际蛋白质结构预测竞赛（CASP）上击败了100 多名参赛选手，蝉联冠军。

AlphaFold利用深度学习，对结构和遗传数据进行分析，以预测蛋白质中氨基酸对之间的距离，并基于这些信息构建出蛋白质外观的“共识”模型。

在某些情况下，AlphaFold 预测的结构可以和实验室使用 X 射线衍射或冷冻电子显微镜（CryoEM）技术测定得到的标准 3D 结构相媲美，准确性极高。

如图绿色为实验室结果，蓝色为AI计算结果

AI蛋白质研究的巨大突破，大大代替了人的使用

DeepMind这一成就的意义在于，由于人体以及数十亿物种体内有数以万计的蛋白质种类，如果使用传统的实验室方法，仅仅研究一种蛋白质的三维结构就需要昂贵的设备和数年时间。

现在，Alphafold 2 已经能够在几天内完成可能需要数年时间的实验室工作。

AI算法节约了大量时间，让原本因为研发时间过长而不可能进行的研究变成了可能。

蛋白质资料银行

要知道，了解蛋白质的3-D结构对于药物设计和研究人类疾病（包括癌症、痴呆症和传染病）非常重要。

Covid-19的病毒具有独特的尖峰蛋白（红色所示）

举例来说，在新冠病毒Covid-19的研究中，科学家们一直在探索Sars-CoV-2病毒表面的尖峰蛋白如何与人类细胞中的受体相互作用。

伦敦大学学院（UCL）的安德鲁·马丁（Prof Andrew Martin）教授是前Casp的参赛者和评估员，他告诉BBC："了解蛋白质序列如何折叠成三维结构是生物学的基本问题之一。

"蛋白质功能的取决于其三维结构，而蛋白质功能与健康和疾病的一切有关。

"通过了解蛋白质的三维结构，我们可以帮助设计药物，并解决感染导致的健康问题， 以及遗传性的健康问题。

位于英国欣克斯顿的欧洲生物信息学研究所（EMBL's European Bioinformatics Institute）的珍妮特·桑顿（Prof Dame Janet Thornton ）教授表示，新的AI算法让我们能更好地了解生命、进化、人类健康和疾病。

欧洲生物信息学研究所

AI继续进化，未来会有多少职业被它取代？

说到AI取代人力，我也找了一些数据，看看未来到底哪些人会被机器淘汰。

下图是《纽约客》杂志此前刊登的一张封面，在封面上，人类沦为弱者坐地行乞，机器人们则扮演了施予者的角色。

近年来，同样出自DeepMind的人工智能阿法狗（AlphaGo）打败李世石、柯洁在内的顶尖围棋高手，盛名响彻全球。

如今，AI又在生物学领域的取得了如此突破，不少人会提出疑问：AI取代人类从事各种职业的日子还远吗？

为此，BBC基于剑桥大学研究者Michael Osborne和Carl Frey的数据体系分析了以英国为背景，365种职业在未来的“被淘汰概率”。

结果发现，如果你的工作包含以下三类技能要求，那么，你被机器人取代的可能性非常小：

社交能力、协商能力、以及人情练达的艺术

同情心，以及对他人真心实意的扶助和关切

创意和审美

如果你的工作符合以下特征，那么，你被机器人取代的可能性则非常大：

无需天赋，经由训练即可掌握的技能；

大量的重复性劳动，每天上班无需过脑，但手熟尔；

工作空间狭小，坐在格子间里，不闻天下事。

具体的“被淘汰概率”排名如下，结果由高至低为：

电话推销员99.0%

在BBC所统计职业中，电话推销员被机器人取代的几率为最大。即使没有人工智能的出现，这种单调、机械的工种也是将被淘汰的。

打字员98.5%

语音识别技术的成熟令那些打字员们的工作前景岌岌可危。

会计97.6%

会计的本质是搜集信息和整理数据，机器人的准确性无疑更高。此前，德勤、普华永道等会计事务所相继推出了财务智能机器人方案，给业内造成了不小的震动。

保险业务员97.0%

保险业的智能化也在加速，去年多家国内保险公司将智能技术引入售后领域，未来更有可能替代人工成为个人保险管家。

银行职员96.8%

银行柜员被替代的前景显而易见，虽然现在不少银行机器人依然卖萌为主，但未来一定会走上大舞台。

政府职员96.8%

这里主要指的是政府底层职能机构的职员。该类工作有规律、重复性高、要求严谨，非常适合机器人操作。

接线员96.5%

早在十几年前，微软便开发出了具有总机接线员功能的智能语音系统；而近些年来，随着人工智能的发展，人类接线员的绝大部分工作基本都可以被自动完成。

前台95.6%

前台是一个展示、引导、接待为主的工作，机器人恰恰很容易提供这样的服务，比如由日本软银公司开发的Pepper机器人。

客服91.0%

一个简单的例子：Siri。事实上，人工智能客服平台也是近年来国内创业的热门方向。

HR 89.7%

简历审读、筛选可以通过关键字进行，此外包括薪酬管理等HR工作也可以被机器人代替。

保安89.3%

通过监控摄像机、感应器、气味探测器和热成像系统等，机器人可以执行大部分保安工作。

房地产经纪人86%

据悉，欧美一些房地产机构已经开始利用大数据和人工智能完成房产交易，这种方式可以避免太多不确定性。

工人，以及瓦匠、园丁、清洁工、司机、木匠、水管工等第一、第二产业工作80%-60%

体力活被机器人取代是大部分人可以预料的。

厨师73.4%

这里主要指的是披萨机器人、咖啡机器人、酸奶机器人之类的机械厨师。融合技术和艺术于一体的中餐厨师暂时不在此列。

IT工程师58.3%

分析预测了人工智能将给很多公司的IT部门带来威胁。它将取代 IT 部门里许多的例行公事，比如系统管理、项目管理等工作。

图书管理员51.9%

条形码、二维码和智能系统将垄断这个职业。

摄影师50.3%

让人意外的是，不少人认为需要主观审美的摄影师也将被机器人取代。原因是，图像审美是可以被量化的。谷歌也的确开发出了一种试验性的深度学习系统，这个系统会模仿专业摄影师来展开工作，从谷歌街景中浏览景观图，分析出最佳的构图，然后进行各种后期处理，从而创造出一幅赏心悦目的图像。

演员、艺人37.4%

演员很难被取代，但并非不可取代。

化妆师36.9%

化妆师也是一份依赖人类审美和社交技能的职业，因此比较难被机器人取代。不过去年奥地利设计师开发了一种化妆机器人，以“美学数字公式”提供体验。

写手、翻译32.7%

机器生成的翻译文章和新闻已经有模有样，未来经过语言学习和优化，将会更加完善。

理发师32.7%

看过《剪刀手爱德华》的人们大多幻想过被机器人设计发型是一种什么样的体验。但理发师与化妆师相比，不仅同样有审美上的高要求，安全指数也是一个重要的考量因素。

运动员28.3%

奥林匹克的精神在于“更高更快更强”，机器人并不能取代，做陪练倒是可以。

警察22.4%

机器人警察的概念已经不止存在于科幻电影，今年阿联酋便出现了一款机器人警察REEM，预计2030年投入使用。

程序员8.5%

程序由代码构成，但是理解代码的意义还需要程序员来进行，人工智能更多作为助手协助。

记者8.4%

记者的主观能动性以及对人文氛围的理解，是机器人很难取代的。

保姆8.0%

人类的另一个无法被机器模仿的特质就是同情心和情感交流技能，因此，在保姆这类真正需要情感投入的职业中，机器人尽管能完成大部分工作要求，但终究很难代替。

健身教练7.5%

机器人能够提供数据和建议，但是在具体操作上进行细致指导，只有那些真人教练们能做到。

科学家6.2% 音乐家4.5% 艺术家3.8%

无论技术如何进步、人工智能如何完善，对人类而言，创造力、思考力和审美力都是无法被模仿与替代的最后堡垒。

律师、法官3.5%

人工智能或许能写出符合要求的申述书，但人类的另一个无法被人工智能模仿的能力，就是基于社会公义、法律量刑和人情世故作出判断的微妙平衡。

牙医、理疗师2.1%

精细的诊疗依然需要人类的诊断和操作。

建筑师1.8%

机器人也许能画图纸，但建筑师真正赖以立足的创意、审美、空间感、建筑理念和抽象的判断却是机器难以模仿的。

公关1.4%

同样，写公关稿是机器人能胜任的，但如何巧妙平衡舆论是人工智能做不到的。

心理医生0.7%

人工智能对情绪和心理的理解仍然在初级阶段，短时间内很难有显著的突破。

教师0.4%

会教，不代表不一定能教的好，人与人的互动才能让学习的过程更加令人享受，传道授业解惑的工作，BBC认为人类比机器更合适。

完整版的“被AI淘汰率”榜单可以在下面这个BBC网址中找到：

被AI支配的世界，真的要来了吗。

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