AI学科教育

《理解未来》科学讲座AI for Science系列03期，10日在线上开讲，图为与会学者展开讨论。　张伟帅　摄 　　中新网北京2月14日电 (张伟帅 张素)近日在一场《理解未来》科学讲座上，加拿大魁北克省人工智能研究中心(Mila)副教授、加拿大高等研究院(CIFAR)人工智能讲席教授唐建表示，语言生成模型如ChatGPT在对话系统领域取得很大突破，研究者们正在探索能否在生物制药领域搭建类似的人工智能模型。 　　唐建指出，人们在人工智能与生物医药的交叉领域已有诸多探索，包括GeoDiff应用在小分子的三维构象预测、E3Bind应用在蛋白质—配体复合物结构预测、ProtSeed同时生成新的蛋白质结构和序列等。 　　本次活动中，中国科学院院士、北京大学教授、北京大数据研究院院长、北京科学智能研究院院长鄂维南以《AI for Science：一场正在发生的科技革命》为题，阐述AI for Science带来科研范式变革和新的产业业态。 　　鄂维南说，化学、材料、生物、工程等传统领域都将成为AI的主战场，同时也将催生新一代产业模式。此外，在“AI+Science”的驱动下，科学研究将从“小农作坊”模式转变为“安卓”模式，“平台科研”将成为全新的科研范式，“社区建设”将成为重要趋势。 　　这位学者呼吁更多人有效利用这一机会，将“AI+Science”的“安卓”模式基础设施建设起来，并充分利用这一科学发展空间，让中国走在全球科学领域的前沿。 　　《理解未来》科学讲座AI for Science系列03期“AI4Science和ChatGPT，生物医药的契机？”，还设有前瞻对话环节。与会者主要围绕“AI+生物医药前景”“生成式AI对生命科学领域带来的影响”“如何促进AI专家与科学家加强合作”等议题展开讨论。 　　“AI将可能的文本、知识、代码进行训练，当AI能力达到一定强度后，我们就通过模型开发对大量数据进行学习和训练。其中，ChatGPT可以产生全新的原创内容，具有一定的创造力，像一本百科全书，用户则可以很快从中获取需要的知识。”唐建说。 　　未来论坛理事、北京大学李兆基讲席教授、北京大学理学部主任谢晓亮在参加前瞻对话环节时说，基于技术突破，生命科学基因组学、冷冻电镜等生命科学领域逐渐从“数据缺乏学科”转变为“大数据科学”，从“定性学科”转变为“定量学科”。他也提醒，AI需要大数据，因此数据质量愈发重要。(完)

百度生物计算研究成果登上《Nature》正刊 5月2日凌晨，国际顶级学术期刊《Nature》正刊发表了百度与合作单位在生物计算领域的突破性成果，提出mRNA序列优化算法LinearDesign。mRNA疫苗被认为是遏制COVID-19的可行工具， 但mRNA疫苗和药物仍面临一些挑战。其中如何高效设计出稳定、成药性更好的mRNA序列是难点之一。百度运用自然语言处理中网格解析（Lattice Parsing）技术，对mRNA疫苗序列进行优化，提升疫苗稳定性和有效性。LinearDesign算法将序列设计的海量计算简化为自然语言处理中的经典问题，让“大海捞针”变成了“按图索骥”。 “五一”假期实现国内旅游收入1480.56亿元，同比增长128.9% 5月3日，据文旅部消息，2023年“五一”假期，文化和旅游行业复苏势头强劲，全国假日市场平稳有序。经文化和旅游部数据中心测算，全国国内旅游出游合计2.74亿人次，同比增长70.83%，按可比口径恢复至2019年同期的119.09%；实现国内旅游收入1480.56亿元，同比增长128.90%，按可比口径恢复至2019年同期的100.66%。 携程：五一用户飞行距离达四年巅峰，跟团游大增11倍 5月3日，携程发布的《2023年五一出游数据报告》显示，“五一”期间用户平均出游半径较去年同期增长25%，其中飞机出行平均距离为1638km，约等于上海飞往呼和浩特的距离，达到4年来巅峰，基本恢复至2019年同期水平。此外，五一黄金周国内跟团游订单量同比去年暴增11倍。 三星电子禁止员工使用ChatGPT等生成式AI 拟推出内部工具 出于安全考虑，近日，三星电子已禁止员工使用ChatGPT、Google Bard和Bing等流行的生成式AI工具，正准备推出内部工具。公司内部备忘录显示，三星电子担心传输到生成式AI平台的数据被存储在外部服务器上，导致其难以被追回和删除，并可能最终被泄露给其他用户。三星电子的新规禁止在公司所属的电脑、平板电脑、电话及内部网络使用生成式AI系统，但不影响出售给消费者的设备，由用户自行决定。此前，摩根大通、美国银行和花旗等华尔街大行已禁止或限制使用ChatGPT。 苹果、谷歌拟定行业规范，减少不必要设备跟踪 当地时间5月2日，苹果宣布和谷歌联合提交了一份拟议的行业规范，以帮助打击滥用蓝牙位置跟踪。该规范将允许蓝牙位置跟踪设备与iOS和Android平台上未经授权的跟踪检测和警报兼容。三星，Tile，Chipolo，eufy Security和Pebblebee表示支持规范草案。 微软计划推出在专用云服务器上运行的ChatGPT版本，价格是常规版本的十倍 5月2日消息，据报道，本季度晚些时候，微软Azure云服务器部门计划销售一个在专用云服务器上运行的ChatGPT版本，该版本的数据将与其他客户的数据分开保存。据了解，这样做是为了让客户放心，他们的秘密不会泄露到ChatGPT的主系统。但这款产品的成本可能是客户目前使用ChatGPT常规版本的10倍之多。 【如果您有新闻线索，欢迎向我们报料，一经采纳有费用酬谢。报料微信关注：ihxdsb，报料QQ：3386405712】

南方财经全媒体记者 石恩泽 深圳报道 “我觉得合成生物的ChatGPT时刻已经到来了。”华兴新经济基金执行董事罗玺等多位嘉宾，在一场“长期理性繁荣”的圆桌对话环节时表示。 据中科院先进院高级顾问丛永俭现场公布的一组数据，2020年中国券商覆盖合成生物的研究报告只有6篇，公认的相关上市公司只有一家；但到2022年，该领域的研究报告数量激增到153篇，券商认可的中国A股合成生物上市公司数量达22家。 数据上的火爆，让在场投资人十分乐观。 罗玺表示，“技术已经涌现出来了，只是时间的问题。尤其是近期生成式AI应用到酶功能组织的改造上，让酶有了全新的结构、功能和物理性质。现在我每周都能看到1-2篇重磅文章发表。” 然而，正如Robert Shiller在《非理性繁荣》一书中所说，在股市到达顶峰之前人们的预期往往过于乐观，而此后，人们的预期又显得过于悲观。 合成生物领域需要避免昙花一现的非理性繁荣。“若是不理解底层原理，只要看到相关产品或分子目前具有高价值，就扎堆去做，投资人或公司将陷入同质化的竞争。行业卷起来以后，天花板肯定会塌。因此，研究界和投资界都需要做更深入的挖掘。”罗玺说。 4月28日，在合成生物创新大会第二日，现场共设有6个圆桌对话环节，邀请了科研机构、投资机构、产业、医院等各方人马，围绕碳中和、医药、消费品、市场周期等多个主题，发表真知灼见，挖掘产学两界的需求和机遇。 合成生物X医药：“市场只为产品付费，不会为平台付费” 走出同质化陷阱的第一步，就是了解用户的真实需求。 在“合成生物与医药”圆桌对话上，中科院深圳先进技术研究院研究员李汉杰，让医院和投资两个领域的代表，从各自的角度来论述，如何看待使用合成生物技术的制药公司。 “首先要明白，医疗机构或者医疗产品的商业化是一个许可证经济。”深圳市第二人民医院研究院转化医学院副院长黄卫人表示，所有产品都需要经过临床的发证体系，不管器械还是药品，所以说实际上产品最终消费场景不是患者，而是医生。产品要通过医生把药推荐给患者来使用的。也就是说，相关产品要进入到医院才能开始整个商业闭环的过程。 而医疗系统中间是很封闭的，这就意味着医院很多时候的阻力，来自于有很多国家CDE不给我们许可。尤其是合成生物是用微生菌来发明新的活性材料，这些材料若是要进入医院，周期将会非常长，“那么创业公司是否做好了准备？”黄卫人说。 其次，在投资人非常关注的选品问题上，黄卫人表示，“很多公司认为效果好的产品就一定好卖，这个实际上并不一定。”医药中间所有的研究都是为了解决人的衣食住行问题，最终满足保证健康的需求。那么公司是否深入思考过“我们的产品跟现有的存量产品相比，到底竞争力如何？”尤其是很多公司会因为刚需而谨慎选择赛道，“这让我有一点疑惑，（不是刚需）如何保证所有消费者一定选择你的产品？” 在选品方面，礼来亚洲基金执行董事余涛还补充了投资视角。“市场只为这个产品付费，不会为平台付费。”他表示，“很多时候，我们看企业的时候，最忌讳的是，天天跟我们说这个平台有多牛，但是从来没想过他这个产品多牛。” 另外，余涛还表示，在挑选标的的时候，投资人更加关注，创始团队人员的理念和其能力的匹配度。“究竟团队是纯粹掌握合成生物学技术这么一个团队，还是能兼顾产品和特殊医疗属性的这么一个团队。说白了，团队有没有能力跟临床医生共同思考适应症，是否具备把产品推进到临床三期甚至拿证的能力。而同时具备这些能力的标的，坦白说目前非常稀缺”。 对于药物报批周期长的问题，各家公司有着自己的策略。柏垠生物联合创始人CEO崔俊锋表示，“我们采取先做一些取证，再逐步扩大适应症拿证。”同时，在产品上，柏垠优先看市场基数足够大的适应症。但即便如此，这里面还存在集采的不确定因素。若是受众小、再加上集采，届时将会“尸横遍野”。 深圳未知君生物CEO创始人谭验和慕恩广州生物的创始人CEO蒋先芝则都提到了，要与大型药厂建立合作关系。“做药是一个生态体系，包括创业公司也好，你很难把一个药从头到尾依赖自己的力量全部做通。”蒋先芝说。因此，上述两位CEO都表示，会优先考虑与现有药物进行联合，而不是独立去跟现有药物竞争。 此外，在产品对比赛道选择上，蒋先芝还称，中国在活菌药物的合成生物学治疗上，有着鲜明的优势——生物资源。好比说，中国有拥有很多稀缺肠道菌群是国外“拿不到的”。但在小分子和大分子药物上，相当于全球竞争。 但值得注意的是，肠道菌群资源也十分有限。“目前全球肠道菌群可培养的物种是1700多种，过去20年发表的新的物种一共是307个新的物种。若是这些资源被别人跑马圈地走了，那么未来国人就要给别人付专利费”。蒋先芝说。 合成生物X碳中和：“向技术和科学要减碳的额度” 有意思的是，参与医药圆桌的一位嘉宾，非常羡慕做碳中和的人。“我觉得做碳中和的人非常幸福，为什么？因为他们考虑的是成本问题。”但这其中苦楚只有领域内的人士清楚。 尤其中国在双碳理念上，对比欧洲，还需要更多参与者和传播者。因此，浙江大学杭州国际科创中心生物与分子智造研究院首席科学家杨立荣教授，上来抛出的第一个问题就是，“生物制造到底能不能实现低碳？” 中科院深圳先进技术研究院副研究员夏霖表示，“我们需要更严格地审视。”在碳中和上提供助力是100%确定的，但是还需要更严格的过程监控，“尤其是要对材料加工和出品，进行全生命周期的碳足迹监控。” 森瑞斯CEO周希彬对“碳足迹全生命周期”进行了一番技术性拆解后指出，在运用生物制造进行大规模生产过程中，实际上很大一部分成本是电。“我们测算过，发酵100吨的产品，一天的耗电量大概是3千多度。另外，在空压设备环节，500立方一天要消耗几千度到1万度电。”因此，若是生物制造还使用传统的发酵工艺，实现低碳还是有很大困难的，但若是在技术路线、发酵工艺、纯化工艺等环节协同推进的话，结果“一定是低碳的”。 蓝晶微生物的联合创始人张浩千在电的集成和使用上，补充了更丰富的视角。“电的问题如果得不到解决的话，碳足迹就爆炸了，做再多努力只能解决一小部分问题。”而蓝晶微生物在江苏盐城设有研发中心，“这让我们有一个小小的优势”。据官方统计，盐城海上风电规划容量占江苏省70%。 若从产品端来分析碳足迹，往下延伸还涉及原料在哪儿？产地在哪？运输方式是什么等等问题。重庆大学教授、重庆西部合成生物技术研究院院长王丹从原料上做出了分类，第一代以淀粉、糖等为原料、第二代以木质纤维素等非粮食物质为原料，第三代以二氧化碳和生物脂共同作为原料。 其中，在以二氧化碳为底的生物制造技术上，多位嘉宾都表示，二氧化碳是正确但非容易的事情。上海交通大学生命科学技术学院研究员、肆芃科技创始人陶飞表示，“用生物固定二氧化碳的方式可能是最后不得已的选择，但目前除了用‘二氧化碳+光能’，或者化学组合的方法做之外，好像也没有其他更好的方案。所以这件事一定要做，而且必须做。” 现阶段，若想二氧化碳这类氧化态物变成有机物，面临的挑战非常大。首先要考虑的问题就是，相关产品在碳容量是否足够大。“比如说，一年几百亿的二氧化碳，如果都变成产品，将对应几百亿吨的水平。因此，若想要真正在碳中和上做贡献，对生物制造的规模要有一定要求。而这个地方的难度核心，就是效率问题。”陶飞说。 针对效率问题，微元合成COO李响进行了延伸。他直言，“我特别喜欢算账，因此若是每一个事情在经济上不可行，将来在推广上有很大的困难，光靠补贴很难长久”，并认为在经济可行的前提下，生物制造对双碳作出的最大贡献是碳减排。 “人类的需求在不断膨胀，单纯靠抑制人类的需求减碳是不现实的，我们只能向技术和科学要减碳的额度，探讨如何以更高效的生产方式，来生产人类所需求的化学品。”李响表示，目前公司将葡萄糖作为原料，以发酵法去提纯，转化率非常高。“在电和蒸汽综合的减排幅度能达到50%以上，成本比常用的糖纯还要低”。 此外，从资本角度来看，蓝驰资本的董事总经理戎璟表示，“碳交易的成本有点像国家经济发展权的争夺，往后的成本会越来越高，所以合成生物学一定要联合低碳的角度共同发展。” 在当天的其他圆桌对话上，还有许多精彩的言论。从媒体的角度来看，一场大会的面子是嘉宾，里子是圆桌。作为碳中和圆桌的主持人，杨立荣在结束的时候表示，“大家做了很好的分享，我相信通过对话，把问题系统的梳理清楚，对相关领域的发展，将起到不可小觑的作用。” 更多内容请下载21财经APP

来源丨新智元（ID：AI_era）题图丨新智元 ChatGPT的语言能力确实很惊艳，但大语言模型在没有人类身体、且缺乏实践经验的情况下，是否能像人类一样感知到真实世界呢？ 最近，来自清华大学、北京师范大学的研究人员就对ChatGPT感知世界的能力进行了测试。 研究发现，基于物体可供性（affordance），即物体能够提供给生物体的所有可能动作，人类受试者可以将世界中不同大小物体分成两类，而划分这两类的标准恰好是以其身体尺寸为界的。 有趣的是，ChatGPT，一个缺乏实际身体的大型语言模型，也能在物体-动作联系上表现出类似的可供性边界，并且与人类的身体大小相吻合。 也就是说，ChatGPT可以通过语言学习到关于世界中物体的表征！ 总而言之，这项研究促进了对身体尺寸在塑造物体表征方面的作用的理解，强调了具身认知在理解智能如何涌现上的作用与方向。 读万卷书 不如行万里路 我们的身体不仅仅是我们思维的容器，它同样也是思维本身——借助身体，我们得以与世界中的物体进行互动，从而去感知整个世界。 想象一下，对于一个手掌大小的圆柱体容器来说，我们可以拿来装水喝，这个容器被称为「杯子」；但当这个容器逐渐变大，到身体大小，我们就可以坐在里面泡澡，相应的，这个容器就变成了「浴缸」。 在这个例子中，物体的形状一样，但是因为它们相对于我们身体的大小不同，我们对它们的认知与交互方式也不同。 进一步，这种交互方式可以被改变——假如我们变成了《格列佛游记》中的巨人，原本的「浴缸」可能对于巨人的我们来讲，则又变成了一个「杯子」。 这种按照自我参照意向下运行的感觉与运动功能系统，被称之为「身体图式」。我们通过身体图式来实现认知的具身性。 古希腊哲学家普罗泰戈拉曾说：「人是万物的尺度。」也就是说，我们的身体就是一把度量万事万物的尺子。 古罗马哲学家进一步解释到：「自然将我们置于宇宙的中心，使我们能用目光掠过宇宙。她不仅把人创造成直立姿态，而且为了使人适合静观她自身，又把人的头颅置于身体顶部，安放在一个容易弯转的脖子上，以使其能够追寻众星的升落，随着整个旋转的天空而改变面部方向。」也就是说，我们的身体之所以长成如此，是因为宇宙就是如此。 身体图式在正常社交中也有着重要的作用，这就是人机交互、用户体验的核心。比如唐纳德·A·诺曼在《The Design of Everyday Things（译为：设计心理学）》中所述的可供性（affordance）的用途。 通过考虑用户的身体图式和行为期望，设计师可以创造出更符合用户认知和互动习惯的产品和环境。 这种关注身体图式和可供性的设计方法能够提高产品的易用性，使用户能够自然而然地与之互动，并实现更好的用户体验。 而这也是苹果公司的立身之本之一。 ChatGPT：我身高167.6 闪现通用人工智能火花的以ChatGPT为代表的大语言模型，显然是具有与人类似的智慧，但是承载这些智慧的，是没有形体的一段段代码。 传统的认知科学观点认为，身体图式是建立在我们所具有的对自己的身体长期的知觉体验之上的，只能来源于外部的「真实交互」，即「行万里路」。也就是说，ChatGPT不会有身体的图式。 但是，当我们去问只「读万卷书」语言模型，ChatGPT（GPT-4），它是否有身体时，它回答说：「It could be the size of an average adult human, around 5 feet 6 inches (167.6 cm) tall. This...