AI与生物

Meta的ESMFold蛋白质结构预测模型与DeepMind的AlphaFold2相比，速度快了近60倍，并且只需一个序列输入，无需显式同源序列，实现了端到端的3D结构预测。该模型由Meta AI资深研究科学家Alexander Rives领导，通过大规模无监督表示学习展示了在蛋白质结构预测领域的突破，显著提高了预测效率，有望在未来两周内预测超过6亿种蛋白质结构。这一进展引发了对AI在生物学应用的兴趣，DeepMind已开源AlphaFold2代码以支持社区使用。

最近，ChatGPT在多项能力测试中表现出色，包括美国执业医师资格考试，尽管遭遇技术错误和宕机问题，但其一致性和洞察力引发关注。谷歌推出Bard以抗衡，虽然展示出类似功能却在一次问答中出现错误，引发了Alphabet股价下跌和微软的回应，推出更强AI搜索引擎“普罗米修斯”。ChatGPT因其易用性和超出预期的表现，对人工智能领域产生了冲击，并可能影响医学教育。各方对其未来潜力的看法分歧，部分人认为其重要性不亚于互联网发明。

《理解未来》AI for Science系列讲座聚焦“AI4Science与ChatGPT在生物医药的机遇”，由谢晓亮主持，邀请鄂维南和唐建两位专家围绕AI科技革命、生命科学中的生成式人工智能展开讨论。鄂维南强调AI将重塑科研范式，推动产业转型，并提出建设“安卓”模式基础设施的重要性；唐建则介绍生成式人工智能在生物领域的应用前景，指出其能提升药物设计创新性。讲座中深入探讨了AI在生物医药中的潜力与合作挑战，为这一领域的发展提供了洞见和思考。

ChatGPT，一款人工智能聊天机器人程序，凭借其强大的语言生成能力迅速走红，被视为史上最强AI。通过深度学习技术，它能理解和回答问题、撰写各类文本，尤其在生物科学领域有较高准确度的应用。尽管存在错误，但如阿尔法折叠2等模型展示了生成式AI在生物医学研究中的巨大潜力，如快速预测蛋白质结构，推动药物研发和疾病治疗的进步。