顶级AI学者邢波教授谈AlphaFold
posted on 01 Oct 2021 under category 工程技术
邢波教授：在过去的三五年里面，让我印象比较深的工作之一是最近 DeepMind 用深度学习的方法对蛋白质结构做预测的工作。我觉得它里边有若干个思想上的创新，不是技术上创新。
通常我们在做这种结构的预测，或者是在做各种预测的时候，都是用 connecting dots forward 的思路，就是往前推演，线性逻辑。比如从因果来推，比如知道了原子成分和排序，蛋白序列，也知道每个原子蛋白序列的化学特性，能够用它来计算化学键，算最小能量，以此推算稳定结构，从一维序列，到二维结构，到三维结构，到四维结构组。我们知道物理里面实际上就是用第一性的原则，first principle。第一性，然后最小能量，然后算作稳定状态，然后蛋白结构，应该是这么一个东西。
据我了解，这份叫做 AlphaFold 的工作不是基于第一性原则弄出来的。它是用了间接的、有点舍近求远，是一个非常间接的 solution。它是先收集了所有的匹配，就是说每个原子和分子对之间的距离，这是可以通过 X 光，核磁共振，通过各种各样的物理化学实验做到的，它先就收集了这么一个数据库。
这实际上就提供了分子（本来是一维序列）的所有二度关联信息，即点到点之间的物理距离。它同时又收集了大量已知的蛋白质三维结构，然后用深度学习来做这两者的 input/output 的 blackbox mapping。
首先做了从一维序列到二维 pairwise distance matrix 的模型。Pairwise distance matrix 的好处是得到了对蛋白的二维全局观，因为把所有的 n×n 的 pairwise distance 展现在一张图上，就像我们通常的二维图像一样。然后它再通过 pairwise distance 对这个整个蛋白的结构做了黑匣子式的预测，也是通过监督式深度学习。
它的思路绕过了第一性原则——通过算最小能量值，或者是通过物理计算，通过模拟来产生最佳的解。AlphaFold 是直接通过全局的，通过由于结构而产生的 pairwise distance function 来做反推，反推什么样的结构才能够产生这样的 distance function。这个方法很有趣。有点像我们去旅游的时候，不知道自己的下一步目标，但是由于我知道到了下一步目标以后的再下一步目标，然后我来反推下一个目标在哪，是这么一个思路。
这里面充分应用了深度学习的长处，深度学习对大数据到大数据的 mapping 的学习能力很强，能够看到人看不到的一些 insights。从 a 到 b 这一步，机器虽然不善于学，但是从 a 到 c 反而是它能够学到的。人是不太容易学到 a 到 c 的，但是机器学习很容易学到这一部分。然后再从 c 回到 b，这也是机器学习能学的。所以它把 a 到 b 这一步整体 pass 过去了。
我觉得这个思路非常有意思，为什么？因为从 a 到 b 是第一性，是局部的计算，必须得通过紧邻的原子分子的相互作用一步步来 threading，就像一根线怎么慢慢地给它折叠起来，它是一步一步折叠的。但到了 c 的时候，它已经变成了 pairwise distance function，有全局的 information。在预测每一个三维结构的时候，它实际上是通过全体的二维 pairwise distance 来做预测。从全局到局部的预测，通过深度学习的方法来实现。
这个思维方法特别奇特，我甚至觉得有可能获得诺贝尔奖，通过机械的方法实现了对数据的全局观，然后通过全局再来预测局部这样一个结构。在人的计算过程中，我们很难做全局的预测，因为它的计算量太大了，做不到这一点。我不知道有没有讲清楚，但我觉得它的思路本身是有一定的突破性。
机器之心：可不可以类比 AlphaGo 下棋，论文里面说 AlphaGo 自己跟自己对弈，产生了一些新的定式。这些定式是人类此前没有想到的，而且其中一些比人类之前发明的还要好。可以这么类比吗？
邢波教授：这个不太一样。AlphaGo 也是一个创新，但是我觉得更多地利用了算力，大量的算力和不断的模拟。刚才蛋白质结构预测的研究其实并没有用太多的算力，它实际上是体现出来一种新的思维方式状态。
AlphaFold 是通过从局部一步跨到全局，然后再跨回局部的预测。这不是人的惯常思维方式。
机器之心：它确实知道了所有的结构，所有的距离，然后自己再倒回来推，这可以理解为一种大数据暴力吗？
邢波教授：我不这么理解，因为数据并不大。它实际上是数据的形式，数据的视角非常有趣。它利用深度学习模型给人提供了一个新的视角，来看后结构的结果，然后从后结构的结果来推测到结构，跳了一步棋，然后再往回看。这是我的理解，这个思路我原来没有想过。
机器之心：您认为这是模型的力量，还是设计模型的人的理解？
邢波教授：是人的理解。我觉得这里面有很大的人的设计因素，这个设计非常有趣。所以我认为它是一个突破，因为其中人做的工作很大，里面显然有相当原创性、聪明的一套思维方法，设计出这么一个 pipeline，而不只是暴力地去拼武器竞赛。
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