Все новости
Нобелиаты-2024: «крестные отцы ИИ», жертвы Хиросимы и Нагасаки, молекулярные биологи
Физиология и медицина: Открытие микроРНК (крошечных «переключателей» в генах)
Нобелевская премия по физиологии и медицине была присуждена молекулярным генетикам Виктору Амброузу из Массачусетского университета и Гэри Равкану из Гарвардского университета «за открытие фундаментальных принципов регуляции активности генов». В 1993 году ученые опубликовали в журнале Cell статью, описывающую открытые ими микроРНК и принципы регуляции генов, за которые они отвечают.
Каждая клетка нашего тела содержит ДНК с одинаковым «текстом». Но почему форма и функция так различны? Ведь если читать и развивать по единому сценарию, должны ли они дублировать друг друга? пожалуйста. Просто не весь текст ДНК «включен» для «игры» в клетках. В каждой ткани активируются только определенные гены, отвечающие за определенную функцию, например, за то, какие клавиши нажимать при исполнении пьесы на фортепиано. Этот процесс называется экспрессией генов. За эту дифференцировку ответственны микроРНК. Это блокирует активацию генов, которые не требуются для определенного типа клеток.
Его и его функцию обнаружили американские молекулярные биологи при проведении экспериментов на нематодах. Оказывается, механизм «переключения» генов у насекомых и человека один и тот же. Это универсально для живого мира в целом.
Понимание того, как регулируется активация генов, на протяжении десятилетий было недостижимой целью. Нарушение этой регуляции у человека приводит к серьезным заболеваниям, таким как рак, диабет и многие аутоиммунные заболевания. Например, при более глубоком понимании механизмов этого процесса человечество может надеяться на впоследствии искоренение наиболее серьезных заболеваний.
Нобелевская премия по физике 2024 года была присуждена Джону Хопфилду из Принстонского университета и Джеффри Хинтону из Университета Торонто «за их революционные открытия и изобретения, обеспечивающие машинное обучение с помощью искусственных нейронных сетей». Разработанные ими методы с использованием принципов физики легли в основу современных нейронных сетей и методов машинного обучения. Как и многие другие Нобелевские премии, премия по физике 2024 года имеет прочную репутацию. Исследование Хопфилда было опубликовано более 40 лет назад, в 1983 году. А самому ученому уже 91 год!
Когда мы говорим об искусственном интеллекте, мы обычно имеем в виду машинное обучение с использованием искусственных нейронных сетей. Первоначально технология была вдохновлена структурой мозга, а именно сетью нейронов. Эти искусственные сети представлены узлами, каждый из которых имеет разное значение. Узлы соединены друг с другом искусственными синапсами, и эти связи могут становиться сильнее или слабее. Например, сеть учится, развивая более прочные связи между одинаково важными узлами.
Джон Хопфилд изобрел ассоциативные нейронные сети, которые хранят и восстанавливают шаблоны изображений или других типов наборов данных. При этом используются те же принципы, что и законы атомной физики (расчет энергии в спиновых системах). А Джеффри Хинтон использовал сеть Хопфилда в качестве основы для новой нейронной сети, использующей другой метод: машины Больцмана. Его можно научить выделять определенные атрибуты в больших наборах данных. Для создания сети Хинтон использовал инструменты статистической физики — науки о системах, построенных из множества похожих компонентов, таких как молекулы, атомы и электроны. Его идеи стали прототипом крупномасштабных искусственных нейронных сетей, используемых сегодня. Вот почему Хинтона называют «крестным отцом искусственного интеллекта».
Сегодняшний взрывной прогресс в области искусственного интеллекта стал возможен отчасти благодаря усилиям этих двух ученых. Однако после объявления победителя возникло несколько щекотливых ситуаций. Во-первых, многим физикам стало неясно, какое отношение физика имеет к физике. В конце концов Хопфилд и Хинтон лишь позаимствовали у нее принципы, а сами исследования проводились в других областях.
Во-вторых, сами нобелевские лауреаты крайне обеспокоены тем, насколько далеко их идеи продвинули человечество. Поэтому в своем выступлении Джон Хопфилд заявил, что сегодняшние достижения в области искусственного интеллекта «совершенно поразительны». Проблема в том, что ученые еще не понимают в деталях, каковы физические механизмы таких сложных и обширных систем. «Он может обладать свойствами, которые невозможно понять интуитивно, исходя из свойств заложенных в него элементарных частиц. «Эта система предполагает новую физику, и нам необходимо ее понять», — предупредил профессор.
«Мы никогда не испытывали, каково это — взаимодействовать с кем-то умнее нас», — сказал 77-летний Хинтон. Это отлично подходит для многих вещей, в том числе и в медицинской сфере. Но нам также следует подумать о ряде возможных плохих результатов. «Особенно с учетом угрозы того, что эти технологии выйдут из-под контроля».
Нобелевскую премию по химии получили Дэвид Бейкер из Медицинского института Говарда Хьюза и два сотрудника Google DeepMind, Демис Хассабис и Джон Джампер.
«Они взломали код удивительных белковых структур», — говорят лауреаты Нобелевской премии на сайте Нобелевской премии. — Нобелевская премия по химии 2024 года посвящена белкам — гениальным химическим инструментам жизни. Дэвид Бейкер достиг почти невозможного: создал совершенно новый тип белка. Демис Хассабис и Джон Джампер разработали модель искусственного интеллекта для решения полувековой проблемы: предсказания сложной структуры белка на основе его аминокислотной последовательности. «Эти открытия имеют огромный потенциал».
Белок — это тип органического вещества, которое, можно сказать, является основой жизни на Земле. Они контролируют все биохимические процессы и могут выступать в качестве гормонов, сигнальных веществ, антител и строительных материалов для биологических тканей. Короче говоря, я не представляю жизни без них. Длинные белковые молекулы состоят из аминокислот. Их всего 20, и все биоразнообразие на Земле происходит из этих компонентов. Аминокислоты сначала собираются в длинные цепочки, а затем строго установленными, определенными способами скручиваются и складываются в трехмерные шарики. Эта трехмерная структура определяет свойства белка.
В 2003 году Дэвид Бейкер разработал новый и уникальный белок, не похожий ни на один другой. Эта работа продолжается и по сей день. Его исследовательская группа собрала белки, которые ранее не существовали в природе, но были чрезвычайно полезны для остальной биологии. Эти белки можно использовать в качестве лекарств, вакцин, небольших биологических сенсоров и даже наноматериалов.
А открытие Демиса Хассабидиса и Джона Джампера решило одну из сложнейших задач в области биохимии, над которой ученые всего мира боролись с 1970-х годов: построение трехмерной структуры белка, зная только аминокислоту. последовательность, я понял, как это сделать. . В 2018 году сотрудники Google DeepMind Labs представили миру алгоритм машинного обучения AlphaFold. Вторая версия была выпущена в 2020 году, что позволило ей точно предсказать структуры всех 200 миллионов белков, идентифицированных на сегодняшний день.
Сегодня их вычислительная модель (теперь в третьей версии) используется для решения множества задач, включая изучение устойчивости бактерий к антибиотикам, поиск потенциальных мишеней для лекарств, реконструкцию молекулярных структур и «изобретение» образов ферментов, способных разлагать пластик. .
Нобелевская премия по литературе досталась Корее, а новым лауреатом был выбран писатель Хан Кан. Она получила награду за «мощную поэтическую прозу, которая противостоит исторической травме и обнажает хрупкость человеческой жизни». Хан Кан — третий лауреат Нобелевской премии из Южной Кореи и первая азиатская женщина, получившая эту престижную награду. И любители чтения по всему миру вздохнули с облегчением. На этот раз Нобелевская премия по литературе досталась известному писателю.
Но самая популярная ставка в букмекерских конторах больше никогда не сработала. Фаворитом букмекеров стал китайский Can Но они снова не попадают в цель, и Ханган выигрывает миллион шведских крон.
В 2014 году вышел роман «Поведение человека», повествующий о трагических событиях студенческих беспорядков в Кванджу (май 1980 года), которые были жестоко подавлены правительством. А в 2016 году автор получила Международную Букеровскую премию за роман «Вегетарианец». «Ханган» известен в России главным образом благодаря этому роману, но «Поведение человека» переведено и на русский язык.
Нобелевская премия мира 2024 года будет вручена японской ассоциации Nippon Hidankyo, объединяющей несколько организаций японцев, переживших атомную бомбу. Таких людей называют «хибакуша». Он был сформулирован Норвежским Нобелевским комитетом «для того, чтобы стремиться к миру, свободному от ядерного оружия, и продемонстрировать с помощью свидетельств очевидцев, что ядерное оружие никогда больше не должно использоваться».
За годы своего существования с 1956 года «Ниппон Хиданкё» предоставила тысячи показаний, издала многочисленные резолюции и обращения, направила десятки делегаций в Организацию Объединенных Наций. Хибакуша на протяжении многих лет является ярким напоминанием о необходимости ядерного разоружения. Их ужасающие переживания уникальны. Потому что атомные бомбардировки Хиросимы и Нагасаки остаются единственными случаями в истории человечества, когда ядерное оружие применялось в бою. Бомбардировка Хиросимы и последовавшая за ней лучевая болезнь унесли жизни 130 000 человек. В Нагасаки взорвалась ядерная бомба, унесшая жизни 74 000 человек.
Присуждая премию мира Хиданкё Японии, Норвежский Нобелевский комитет желает почтить память выживших, которые, несмотря на физическую боль и горькие воспоминания, решили использовать свой опыт для содействия миру во всем мире. По мнению комитета, хибакуша помогает обеспечить соблюдение ядерного табу, что является необходимым условием мирного будущего человечества.
«Сегодняшнее ядерное оружие обладает гораздо большей разрушительной силой. Это может привести к гибели миллионов людей и оказать разрушительное воздействие на климат. «Ядерная война может уничтожить нашу цивилизацию», — написал Нобелевский комитет в своем сообщении.