生命中的一切都依赖蛋白质，当你开始研究它们的结构时，你就能理解它们的功能。这对作为科学问题来说已经足够迷人了。而且，它有一个清晰的目标函数——最小化系统的自由能。从物理学角度来看，这是物理法则在做的事。你的身体里，蛋白质在毫秒级时间内完成折叠，每秒发生数十亿次。所以物理已经解决了这个问题。这其中必然存在某种拓扑结构，也许你可以通过深度学习系统来学习，用它来引导搜索，就像我们用AlphaGo在围棋中找到好棋一样。围棋中的可能性比宇宙中的原子还多，而蛋白质折叠的搜索空间甚至更大。有没有一种方法能合理地缩小搜索范围？用深度学习模型学习一种启发式方法，然后引导搜索使其变得可行。这感觉就像是我们在围棋中解决的问题在科学领域的一个高度类似的版本，将一些相同的方法和理论应用到这一领域中。