10年前，@GoogleDeepMind 的 AlphaGo 成为第一个击败围棋世界冠军的程序——这是一种移动次数超过宇宙中原子数量的游戏。 AlphaGo 通过“第37步”获胜，这一招式如此不寻常，以至于专家们认为这是一个错误。以下是这一胜利如何预示着 AI 现代时代的到来，并引领了十年的科学发现 🧵 ↓

AlphaGo 的成功展示了 AI 帮助我们更好地理解物理世界复杂性的潜力。 🧬 这导致了 AlphaFold，它在 2020 年解决了“蛋白质结构预测问题”——这是一个为期 50 年的重要挑战，对于理解疾病和开发新药至关重要。 🔬 此后，我们已将 2 亿多个蛋白质结构免费提供给 300 万多名研究人员，帮助他们应对从疟疾疫苗到吃塑料的酶等各种问题。 🏆 在 2024 年，这项工作获得了诺贝尔化学奖，颁发给 @demishassabis 和 John Jumper，代表 AlphaFold 团队。

AlphaGo 的技术已经从棋盘转向了地球上最困难的数学。 🥈 类似的方法帮助 AlphaProof 与 AlphaGeometry 搭配，成为第一个在国际数学奥林匹克（IMO）中获得银牌的 AI 系统。 🥇 最近，Gemini Deep Think 的一个高级版本更进一步，在 2025 年 IMO 中取得了金牌表现。我们现在将这种推理应用于科学和工程领域中最复杂、开放式的挑战。

AlphaEvolve，一个受AlphaGo搜索方法启发的AI代理，正在探索如何让计算机运行得更高效。💻 它最近被用来发现一种新的矩阵乘法方法——几乎所有现代AI的核心数学。通过在最基本的层面优化代码，我们正在使整个生态系统，从数据中心到量子计算，变得更快、更可持续。