鑒于這些困難,,許多生物學(xué)家長(zhǎng)期以來(lái)一直對(duì)AI和更廣泛的「大數(shù)據(jù)」在生物學(xué)中的價(jià)值持懷疑態(tài)度。
從歷史上看,,在過(guò)去30年里,,將自己的技能應(yīng)用于生物學(xué)的數(shù)學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家和物理學(xué)家取得了巨大的成功,,但并沒(méi)有產(chǎn)生最初期望的那種真正變革性的影響,。
AlphaFold(背后創(chuàng)造者因此獲得諾貝爾獎(jiǎng))和AlphaProteo等,這樣的重大革命性突破,,減弱了一些懷疑,。
但仍存在一種看法,認(rèn)為AI只在有限的情況下有用(并將繼續(xù)如此),。
一個(gè)常見(jiàn)的說(shuō)法是,,「AI可以更好地分析你的數(shù)據(jù),但它不能產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)或改善數(shù)據(jù)的質(zhì)量,。Garbage in, garbage out」,。
Amodei認(rèn)為,這種悲觀的觀點(diǎn)是以錯(cuò)誤的方式看待AI,。
我們應(yīng)該將其視為一個(gè)AI生物學(xué)家,,能夠執(zhí)行生物學(xué)家所做的所有任務(wù)。
包括現(xiàn)實(shí)世界中,,設(shè)計(jì)和進(jìn)行實(shí)驗(yàn),, 并發(fā)明新的生物學(xué)方法或測(cè)量技術(shù)等。
正是通過(guò)加速整個(gè)研究過(guò)程,AI才能真正推動(dòng)生物學(xué)的快速發(fā)展,。
更確切地說(shuō),,生物學(xué)進(jìn)步很大一部分來(lái)自真正極少數(shù)的發(fā)現(xiàn)。
而這發(fā)現(xiàn)通常與廣泛的測(cè)量工具或技術(shù)有關(guān),,它們?cè)试S對(duì)生物系統(tǒng)進(jìn)行精確但通用或可編程的干預(yù),。
每年可能大約有1項(xiàng)這樣的重大發(fā)現(xiàn),但它們共同推動(dòng)了生物學(xué)超過(guò)50%的進(jìn)展,。
這些發(fā)現(xiàn)之所以如此強(qiáng)大,,正是因?yàn)樗鼈兺黄屏藘?nèi)在復(fù)雜性和數(shù)據(jù)限制,直接增加了我們對(duì)生物過(guò)程的理解和控制能力,。
每十年僅僅誕生幾個(gè)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn),,就能推動(dòng)了我們對(duì)生物學(xué)的基本科學(xué)理解,還推動(dòng)了許多最強(qiáng)大的醫(yī)療治療方法的發(fā)展,。
這里有一些例子:
- CRISPR:一種允許對(duì)生物中的任何基因進(jìn)行實(shí)時(shí)編輯的技術(shù)(用任意其他序列替換任意基因序列),。
2019年10月9日,諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)花落鋰電池領(lǐng)域,,三名研究鋰電池的先驅(qū)摘得殊榮,,吉野彰是三位獲獎(jiǎng)?wù)呃锬昙o(jì)最輕的一位。
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