難怪顔宁回來了。
赵晓荐文：如何看待颜宁宣布即将辞去普林斯顿大学教职，全职回国，出任深圳医学科学院创始院长？
20221002——05
作者：多崎作
荐由：此事正火爆，内行看门道
回答突然火了，在此澄清一下、此处绝无恶意抹黑颜宁教授和施一公教授。
先说结论：在轰轰烈烈的AI革命下，传统结构生物学的颜宁教授，在欧美的竞争力大幅下降，从而走到了职业天花板和科研天花板。
论文方面：顶刊数量暴跌，可以从其Nature Science Cell的论文进行统计：2015年-2018年保持3篇以上，19年5篇达顶峰，2020年4篇，2021年2篇，今年2022年已经到11月了，目前只有一篇，科研产出也大幅下降。
项目资金：funding申请不顺，19年一个项目41万美金，2020年3个项目分别是20万美金，32万美金，19万美金，2021年两个项目分别是33万美金，2022年两个项目分别是37万美金，33万美金。要知道一个美国博士生培养funding，每年算上器材10万美金，招5个博士就是50万美金+，颜宁这个不能说少吧，但相比于顶校大佬动则200万-2000万美金的funding，颜宁这个确实有点囊中羞涩。
所以回国商业化变现和提升title，是目前她认知范围内的局部最优解，参考她之前频繁变动的工作环境，可以明白她一直在横跳，保障利益最大化。
颜宁回国对于国家是极好的事情。能带动传统生物学发展，也可以激励更多女性科学家。但也必须看到她当下研究的局限性，以及科研价值大幅贬值性。
不是颜宁教授不行，而是英国DeepMind太强大了，他们本来就是全世界的科技最顶级的存在，这个公司聚集了1000+的世界顶级科学家，其中不乏各个顶级大学的顶级教授，还有每年全球最优秀的毕业生。
颜宁教授看待AlphaFold这个事情，就像骁勇善战的野蛮人首领看到了航空母舰。
—————————————————
回归正题，因为结构生物学饭碗快丢了
先做个比喻：）
颜宁施一公的工作 = 手工织衣服
DeepMind的AlphaFold = 珍妮纺织机
前者是优秀的裁缝，有着良好的纺织技术训练，也有良好的裁缝铺和裁缝界声望，但局限于产量和效率，已经达到天花板。
后者则是革命性技术推动，早期可能衣服还没裁缝好，但是使效率提升百万倍，后期改进空间极大，潜力也无限。
颜宁教授及其学生，从原本解析结构，今后可能变成验证结构的正确性。不太恰当的自嘲，类似于从算法岗位降级成为测试岗位，最后降为数据专员。
—————————————————
在全世界最强的AI公司，英国DeepMind的AlphaFold2出来之前，颜宁和施一公尚能在在其领域呼风唤雨。
本来颜宁他们一年能解析“几十个蛋白质”（以为可以靠这个一直有饭吃）
可是AlphaFold2从本质上改变了这一切：（
DeepMind：劳资一次给解析“2亿个结构”，2亿个！几乎把地球上的蛋白质全部覆盖！
这么几十年，所有的几千名结构生物学家才解析19万个蛋白质，DeepMind一年直接上亿，打破了原有的行业发展。
引用知乎某大佬的话：
@谢流远
1）DeepMind的Alphafold2，虽然目前还不能解决所有结构生物学问题，只能覆盖部分情况，但是计算领域的发展速度是指数级的。相比于线性发展的传统学科，一旦跨过临界点，大部分被计算替代只是时间问题。”
2）DeepMind展示了工业化集团攻关的科研形式，相对于传统的一个教授（领主）带几个学生（佃农）的封建式科研形式的优越性，理工科研发展到现在生产关系已经在抑制生产力发展了，急需改革。
至AlphaFold2问世之后，各钟投资人，政府机构原本拨给传统结构生物学的90%以上的经费，划拨给生物AI的实验室，各大期刊论文，国际会议进一步改革，导致传统结构生物学变成Engineering的活，原本Nature Science给各类研究审稿期7个月到1年以上，现在给DeepMind特权，2个月优先审稿，优先发表，政策和资本倾向性已经很明显。
世间几乎所有已知蛋白质结构，都被DeepMind开源了mp.weixin.qq.com/s/2QHSNtqSBrvWe2pio_lPaw
在传统结构生物学被AI挤兑系统性失业后，大部分人呢，转战商业编故事骗人。
为什么现在网络上对施一公的风评变得这么差？www.zhihu.com/question/523318939/answer/2737553223?utm_campaign=shareopn&utm_content=group3_Answer&utm_medium=social&utm_oi=788888328475938816&utm_psn=1570705104059125760&utm_source=wechat_session&utm_id=0
我不是黑施一公颜宁，是好是坏，知乎上早有论断。作为知乎er大家也都心知肚明。
为什么现在网络上对施一公的风评变得这么差？www.zhihu.com/question/523318939/answer/2663254707?utm_campaign=shareopn&utm_content=group3_Answer&utm_medium=social&utm_oi=788888328475938816&utm_psn=1570679628913627136&utm_source=wechat_session&utm_id=0
颜宁教授是个优秀的科研搬砖者，但绝不是顶级科研人才，她的研究也从未写进过教科书。
至少看来他们水平赶第一梯队DeepMind差了不止一点半点。
祝福颜宁教授 祝福结构生物学。
对于颜宁教授，希望大家更多的是尊敬。
并不是每一个人都是时代的引领者，陪跑才是大多数科研人员存在的意义，但这并不代表他们不重要，反而是在众多的隐性因子中推动了该领域的变革和发展。
——————————————-
最后再科普下DeepMind传奇研究
1. 生物研究
50年难遇AI「诺奖级」里程碑！DeepMind破解蛋白质折叠难题mp.weixin.qq.com/s/pw_PiKUIQmr8TBZWQ6bb9Q
世间几乎所有已知蛋白质结构，都被DeepMind开源了mp.weixin.qq.com/s/2QHSNtqSBrvWe2pio_lPaw
大脑海马体藏有学习本质的秘密，这是DeepMind新发现 | 附论文mp.weixin.qq.com/s/4uyaihd_HZnp8FKdtQfb-g
2. 数学研究
DeepMind攻克50年数学难题！AlphaZero史上最快矩阵乘法算法登Nature封面mp.weixin.qq.com/s/3Qcn5DXetd48ihlkj1uBtQ
DeepMind让AI变身天才数学家！首次提出两大数学猜想，登Nature封面mp.weixin.qq.com/s/8EqCT1icSPFpu9BZf3HHiw
3. 化学研究
DeepMind让AI首次在量子水平描述物质！Nature：化学领域最有价值技术之一mp.weixin.qq.com/s/71NuOCQldzNCNWAW1hps1Q
4. 物理研究
6. 古文研究
7. 地球大气研究
8. 游戏研究
DeepMind全能AI：完全自学规则，攻破多款游戏，表现碾压人类！mp.weixin.qq.com/s/CJXqpjMCCpM9RgZSMfNURg
星际争霸
Nature：闭关修炼9个月，AlphaStar达成完全体，三种族齐上宗师，碾压99.8%活跃玩家mp.weixin.qq.com/s/6-iZv40wb0Zyfwmo_D6ibQ
国际象棋
联手世界冠军，DeepMind用AlphaZero开发国际象棋新规则！网友：我只会马走日mp.weixin.qq.com/s/02ZWtOJoEVmBhhO4UMFVng
围棋
AlphaGo三胜柯洁意味着什么？AI已经站在了你的门口mp.weixin.qq.com/s/P3dbYLcfLnYPTU_9C8Z48A
西洋陆军棋
对人胜率84%，DeepMind AI首次在西洋陆军棋中达到人类专家水平mp.weixin.qq.com/s/MCOzgkIniu0cSj3hN-Lnhw
9. 自动化编程研究
DeepMind 搞了个自动编程的 AI，卷走一半程序员mp.weixin.qq.com/s/0P2seQ4UyFn5AYGat9k7TQ
击败一半参赛程序员，DeepMind 重磅推出 AlphaCodemp.weixin.qq.com/s/EqVfaIH8yPcpqEeFQJjt9g
10. 运动学研究
DeepMind最新研究：“AI足球运动员”诞生，运球、抢断、传球、射门无所不能mp.weixin.qq.com/s/F-yQTFZv153SUR7wM3HHlg
DeepMind团队：新的训练策略使机器人高度复现人类和动物运动mp.weixin.qq.com/s/FFuu3UtkKBqOo0MN3RTLHg
11. 认知神经学
Nature子刊 | 像婴儿一样学习，DeepMind新模型28小时学会物理世界规则mp.weixin.qq.com/s/_tiCgI1kLhUzun8j-nFE9A
13. 医学
谷歌DeepMind人工智能在乳腺癌筛查试验中击败医生mp.weixin.qq.com/s/sf0xCe8WHeb3PrZ67QMmzA
AI挑战寄生虫病！攻破蛋白质结构后，DeepMind发大招mp.weixin.qq.com/s/h99LH94KwVjQzRclkNOa6Q
【前沿】DeepMind医疗领域大突破：AI眼病诊断工具堪比专家，准确率达94%！mp.weixin.qq.com/s/f8kM4BQnRQEPU9Hm0qhyNg
14. 经济学
DeepMind最新研究：AI击败了人类，设计了更好的经济机制mp.weixin.qq.com/s/WWdkl_A2X2eMTzRPz5GJCg
15. 元宇宙
赵晓评论：和儿子讨论人工智能会让谁失业，儿子认为可能不是低端劳力，而是高端劳力。有无道理？这就是一例。
赵晓荐文：如何看待颜宁宣布即将辞去普林斯顿大学教职，全职回国，出任深圳医学科学院创始院长？
20221002——05
作者：多崎作
荐由：此事正火爆，内行看门道
回答突然火了，在此澄清一下、此处绝无恶意抹黑颜宁教授和施一公教授。
先说结论：在轰轰烈烈的AI革命下，传统结构生物学的颜宁教授，在欧美的竞争力大幅下降，从而走到了职业天花板和科研天花板。
论文方面：顶刊数量暴跌，可以从其Nature Science Cell的论文进行统计：2015年-2018年保持3篇以上，19年5篇达顶峰，2020年4篇，2021年2篇，今年2022年已经到11月了，目前只有一篇，科研产出也大幅下降。
项目资金：funding申请不顺，19年一个项目41万美金，2020年3个项目分别是20万美金，32万美金，19万美金，2021年两个项目分别是33万美金，2022年两个项目分别是37万美金，33万美金。要知道一个美国博士生培养funding，每年算上器材10万美金，招5个博士就是50万美金+，颜宁这个不能说少吧，但相比于顶校大佬动则200万-2000万美金的funding，颜宁这个确实有点囊中羞涩。
所以回国商业化变现和提升title，是目前她认知范围内的局部最优解，参考她之前频繁变动的工作环境，可以明白她一直在横跳，保障利益最大化。
颜宁回国对于国家是极好的事情。能带动传统生物学发展，也可以激励更多女性科学家。但也必须看到她当下研究的局限性，以及科研价值大幅贬值性。
不是颜宁教授不行，而是英国DeepMind太强大了，他们本来就是全世界的科技最顶级的存在，这个公司聚集了1000+的世界顶级科学家，其中不乏各个顶级大学的顶级教授，还有每年全球最优秀的毕业生。
颜宁教授看待AlphaFold这个事情，就像骁勇善战的野蛮人首领看到了航空母舰。
—————————————————
回归正题，因为结构生物学饭碗快丢了
先做个比喻：）
颜宁施一公的工作 = 手工织衣服
DeepMind的AlphaFold = 珍妮纺织机
前者是优秀的裁缝，有着良好的纺织技术训练，也有良好的裁缝铺和裁缝界声望，但局限于产量和效率，已经达到天花板。
后者则是革命性技术推动，早期可能衣服还没裁缝好，但是使效率提升百万倍，后期改进空间极大，潜力也无限。
颜宁教授及其学生，从原本解析结构，今后可能变成验证结构的正确性。不太恰当的自嘲，类似于从算法岗位降级成为测试岗位，最后降为数据专员。
—————————————————
在全世界最强的AI公司，英国DeepMind的AlphaFold2出来之前，颜宁和施一公尚能在在其领域呼风唤雨。
本来颜宁他们一年能解析“几十个蛋白质”（以为可以靠这个一直有饭吃）
可是AlphaFold2从本质上改变了这一切：（
DeepMind：劳资一次给解析“2亿个结构”，2亿个！几乎把地球上的蛋白质全部覆盖！
这么几十年，所有的几千名结构生物学家才解析19万个蛋白质，DeepMind一年直接上亿，打破了原有的行业发展。
引用知乎某大佬的话：
@谢流远
1）DeepMind的Alphafold2，虽然目前还不能解决所有结构生物学问题，只能覆盖部分情况，但是计算领域的发展速度是指数级的。相比于线性发展的传统学科，一旦跨过临界点，大部分被计算替代只是时间问题。”
2）DeepMind展示了工业化集团攻关的科研形式，相对于传统的一个教授（领主）带几个学生（佃农）的封建式科研形式的优越性，理工科研发展到现在生产关系已经在抑制生产力发展了，急需改革。
至AlphaFold2问世之后，各钟投资人，政府机构原本拨给传统结构生物学的90%以上的经费，划拨给生物AI的实验室，各大期刊论文，国际会议进一步改革，导致传统结构生物学变成Engineering的活，原本Nature Science给各类研究审稿期7个月到1年以上，现在给DeepMind特权，2个月优先审稿，优先发表，政策和资本倾向性已经很明显。
世间几乎所有已知蛋白质结构，都被DeepMind开源了mp.weixin.qq.com/s/2QHSNtqSBrvWe2pio_lPaw
在传统结构生物学被AI挤兑系统性失业后，大部分人呢，转战商业编故事骗人。
为什么现在网络上对施一公的风评变得这么差？www.zhihu.com/question/523318939/answer/2737553223?utm_campaign=shareopn&utm_content=group3_Answer&utm_medium=social&utm_oi=788888328475938816&utm_psn=1570705104059125760&utm_source=wechat_session&utm_id=0
我不是黑施一公颜宁，是好是坏，知乎上早有论断。作为知乎er大家也都心知肚明。
为什么现在网络上对施一公的风评变得这么差？www.zhihu.com/question/523318939/answer/2663254707?utm_campaign=shareopn&utm_content=group3_Answer&utm_medium=social&utm_oi=788888328475938816&utm_psn=1570679628913627136&utm_source=wechat_session&utm_id=0
颜宁教授是个优秀的科研搬砖者，但绝不是顶级科研人才，她的研究也从未写进过教科书。
至少看来他们水平赶第一梯队DeepMind差了不止一点半点。
祝福颜宁教授 祝福结构生物学。
对于颜宁教授，希望大家更多的是尊敬。
并不是每一个人都是时代的引领者，陪跑才是大多数科研人员存在的意义，但这并不代表他们不重要，反而是在众多的隐性因子中推动了该领域的变革和发展。
——————————————-
最后再科普下DeepMind传奇研究
1. 生物研究
50年难遇AI「诺奖级」里程碑！DeepMind破解蛋白质折叠难题mp.weixin.qq.com/s/pw_PiKUIQmr8TBZWQ6bb9Q
世间几乎所有已知蛋白质结构，都被DeepMind开源了mp.weixin.qq.com/s/2QHSNtqSBrvWe2pio_lPaw
大脑海马体藏有学习本质的秘密，这是DeepMind新发现 | 附论文mp.weixin.qq.com/s/4uyaihd_HZnp8FKdtQfb-g
2. 数学研究
DeepMind攻克50年数学难题！AlphaZero史上最快矩阵乘法算法登Nature封面mp.weixin.qq.com/s/3Qcn5DXetd48ihlkj1uBtQ
DeepMind让AI变身天才数学家！首次提出两大数学猜想，登Nature封面mp.weixin.qq.com/s/8EqCT1icSPFpu9BZf3HHiw
3. 化学研究
DeepMind让AI首次在量子水平描述物质！Nature：化学领域最有价值技术之一mp.weixin.qq.com/s/71NuOCQldzNCNWAW1hps1Q
4. 物理研究
6. 古文研究
7. 地球大气研究
8. 游戏研究
DeepMind全能AI：完全自学规则，攻破多款游戏，表现碾压人类！mp.weixin.qq.com/s/CJXqpjMCCpM9RgZSMfNURg
星际争霸
Nature：闭关修炼9个月，AlphaStar达成完全体，三种族齐上宗师，碾压99.8%活跃玩家mp.weixin.qq.com/s/6-iZv40wb0Zyfwmo_D6ibQ
国际象棋
联手世界冠军，DeepMind用AlphaZero开发国际象棋新规则！网友：我只会马走日mp.weixin.qq.com/s/02ZWtOJoEVmBhhO4UMFVng
围棋
AlphaGo三胜柯洁意味着什么？AI已经站在了你的门口mp.weixin.qq.com/s/P3dbYLcfLnYPTU_9C8Z48A
西洋陆军棋
对人胜率84%，DeepMind AI首次在西洋陆军棋中达到人类专家水平mp.weixin.qq.com/s/MCOzgkIniu0cSj3hN-Lnhw
9. 自动化编程研究
DeepMind 搞了个自动编程的 AI，卷走一半程序员mp.weixin.qq.com/s/0P2seQ4UyFn5AYGat9k7TQ
击败一半参赛程序员，DeepMind 重磅推出 AlphaCodemp.weixin.qq.com/s/EqVfaIH8yPcpqEeFQJjt9g
10. 运动学研究
DeepMind最新研究：“AI足球运动员”诞生，运球、抢断、传球、射门无所不能mp.weixin.qq.com/s/F-yQTFZv153SUR7wM3HHlg
DeepMind团队：新的训练策略使机器人高度复现人类和动物运动mp.weixin.qq.com/s/FFuu3UtkKBqOo0MN3RTLHg
11. 认知神经学
Nature子刊 | 像婴儿一样学习，DeepMind新模型28小时学会物理世界规则mp.weixin.qq.com/s/_tiCgI1kLhUzun8j-nFE9A
13. 医学
谷歌DeepMind人工智能在乳腺癌筛查试验中击败医生mp.weixin.qq.com/s/sf0xCe8WHeb3PrZ67QMmzA
AI挑战寄生虫病！攻破蛋白质结构后，DeepMind发大招mp.weixin.qq.com/s/h99LH94KwVjQzRclkNOa6Q
【前沿】DeepMind医疗领域大突破：AI眼病诊断工具堪比专家，准确率达94%！mp.weixin.qq.com/s/f8kM4BQnRQEPU9Hm0qhyNg
14. 经济学
DeepMind最新研究：AI击败了人类，设计了更好的经济机制mp.weixin.qq.com/s/WWdkl_A2X2eMTzRPz5GJCg
15. 元宇宙
赵晓评论：和儿子讨论人工智能会让谁失业，儿子认为可能不是低端劳力，而是高端劳力。有无道理？这就是一例。
中国的不是叫Deep White吗
