直击合成生物创新大会圆桌:“合成生物的ChatGPT时刻已经到来”丨聚焦光明科学城论坛黄老师也是“硬茬”,关掉打赏,自曝年龄,生活照透露走红秘密
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直击合成生物创新大会圆桌:“合成生物的ChatGPT时刻已经到来”丨聚焦光明科学城论坛黄老师也是“硬茬”,关掉打赏,自曝年龄,生活照透露走红秘密

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
GPT-4竟然有身体,167cm!清华、北师大重磅研究:ChatGPT能像人一样感知行动1996年,17岁章子怡穿着白色肚兜的照片,脸上带着少女的娇憨
AI与生物

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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...
五问“ChatGPT+医学影像”:新一代的AI能否成为放射科医生的一把利器?白鹿越来越“放得开”,拼色抹胸长裙优雅温柔,高贵典雅好有风情
AI与生物

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自ChatGPT引爆人工智能领域以来,迅速吸引了来自不同领域的科学家和从业者的目光,期待着这一里程碑式的技术为自己的行业带来新的变革。 近日,上海科技大学生物医学工程学院创始院长、联影智能联席CEO沈定刚教授主持举办了一场线上MICS学术沙龙活动,乔治亚大学计算机科学系终身教授刘天明,美国亚利桑那州梅奥诊所放射肿瘤学教授和医学物理部科研主任、AAPM Fellow刘伟,美国伦斯勒理工学院生物医学工程系P.K. Lashmet讲席副教授闫平昆,哈佛大学医学院和麻省总医院讲师李响四位学者,共同探究ChatGPT在医学影像领域中的诸多可能性。 在讨论中,刘天明指出,ChatGPT的效果惊艳,是因为采用了In-context Learning或者叫做Prompt(提示词)等技术,同时利用具备大量参数的Transformer对转换为向量的文本进行处理。这些技术的发展都需要长期的积累和研究。 然而,在医学等专业性较强的领域内,ChatGPT的表现还不够好,仍需对其进行从常识性知识到生物医学领域知识的迁移和进一步的学习训练,以提升其在专业领域中的表现。 刘伟表示,如果想将ChatGPT应用到医学影像之中,多模态学习必不可少。医学领域中目前存在很多的图像、音频、文本等不同种类的数据,必须利用多模态学习将其进行结合,才能应用在临床工作中。 此外,还要考虑到特定领域数据的限制,针对医学这种专业领域的数据,需要使用更专业的提示词来生成问题。 李响分享了团队的一个新进展,他们尝试利用包含了医学领域专业知识的知识图谱来帮助更好地使用ChatGPT。 知识图谱可以加在整个流程之中,不论是文本的输入、语言的生成还是ChatGPT的效果改善等。 但是,获得一个好的知识图谱很困难,李响团队正在尝试利用ChatGPT从大量的专业语料库中自动发掘知识图谱,为语言模型在临床工作中的部署提供重要的先验知识。 闫平昆则认为,从影像分析的角度来看,ChatGPT之所以如此成功,尤其相较于现在的视觉模型而言,是因为它学习的对象——文字,具有人类表达方式的先天优势。 当前阶段应该考虑的是,如何将图像信息更好地输入进大模型之中。一种方法是通过图像分析模型提取图像中的信息,将其发送给ChatGPT。另一种方法是多模态学习,特别是视觉-语言学习。将图像信息与语言结合在一起后,就可以直接对图像信息进行编码,与文字一起发送到大模型中。 以下是此次研讨会的主要内容,雷峰网《医健AI掘金志》做了不改变原意的编辑和整理(文章末尾可查看此次学术沙龙涉及的文章列表): 沈定刚:首先来介绍一下我自己对ChatGPT的认识,OpenAI是一家小公司,只有87个年轻的员工,平均年龄为32岁,大部分员工都是90后。 在数据分析领域,年轻人是非常重要的力量,从ChatGPT团队取得的成就也可以看出,我们要支持年轻人的发展,为他们提供成长的机会。 虽然人数不多,但ChatGPT团队的成员都是名校毕业、曾在知名公司工作的经验丰富的人才,如谷歌、Facebook、NVIDIA、Microsoft、DeepMind和Apple等企业。 ChatGPT的团队构成比较均衡,包括本科生、硕士研究生和博士,各个级别的人才都很重要,这样才能把技术做好。这个团队虽然年轻,但经验非常丰富,成员中也有包括顶尖的AI科学家。 这样的成员构成使得他们能够在AI领域取得很好的成绩,也证明了人数并不是唯一的关键,团队的质量更重要。 很多人疑问,为什么ChatGPT出现在美国而非其他国家? 在人工智能领域,中国发表了非常多的论文和专利,但其中的大多数都来自于高校,而美国的论文和专利大多数来自公司。 高校和公司都在做同样的事情,但是很多创新和资源都在公司。因此,高校需要与公司进行紧密的产学研结合,协同创新,才能体现出高校独有的特色和优点。 在科学研究和技术创新方面,美国起步很早。早在1958年,美国就开始做老化研究,通过测试了解人的身体、认知、情绪等方面的变化,1989年就开始使用磁共振技术进行研究。 在过去的几十年中,许多重要的研究项目都采集了大量数据,这些数据被保存下来并一直在被研究。这些项目的成功与否与其前瞻性、长期性和理想主义密切相关。 一些早期采集的数据在当时无法得到很好的分析,但现在随着人工智能和深度学习技术的发展,这些数据成为了非常有用的资源,对于了解人类的早期发育、认知、神经系统疾病等方面非常重要。 如今,人工智能已经进入AI 2.0时代,大领域模型在数据足够多且模型足够大的情况下可以取得飞跃性的性能提升。 在医学和影像领域中,我们需要一个视觉模型来帮助医生诊断病情。相对于视觉模型来说,语言模型更容易训练,因为前后有逻辑关系,而且可以从互联网和书本中获取数据进行学习。 而视觉模型需要学习的是每个位置与其他位置之间的关系,非常困难。我们可以利用语言模型来帮助视觉模型的学习。 例如,视觉模型从图像中识别出病灶位置,将其告诉语言模型,语言模型根据之前的学习经验指导视觉模型去其他位置检查是否存在病灶。 我们将语言模型与视觉模型结合起来,让二者相互配合,即可提高整个系统的能力。 初期,语言模型与视觉模型的水平可能存在差异,但随着合作的深入,二者可以联合工作,最终达到像AlphaGo下棋一样高效合作的目的。 下面回到我们今天的问题上。 沈定刚:ChatGPT的成功在技术上有哪些要素?这些技术对医学影像的分析有什么样的启发? 刘天明:我认为ChatGPT在技术上是需要长期积累的,可能需要十年到十五年的时间。其中最重要的两个技术是Word Embedding和Transformer。 Word Embedding是十多年前出现的技术,它将单词转化为一个向量,放入一个Embedding空间中,这是一个革命性的技术。而Transformer是近年来非常热门的技术,它在语言和视觉领域都有很广泛的应用。 我认为最近出现的ChatGPT能够做得这么好,是因为它采用了In-context Learning或者Prompt等技术,能够将文本转化为向量,再利用Transformer进行处理。这些技术的发展都需要长期的积累和研究。 李响:ChatGPT的成功是因为它可以同时完成多个任务,这种多任务的方式在医学影像分析中也很重要。 ChatGPT的训练方式相对容易,因为语言是一种顺序的任务,而图像则需要考虑多个方向上的相关性。 “ Masked autoencoders...
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OpenAI CEO Sam Altman 不仅用他的 ChatGPT 改变了人们对 AI 的期待,现在甚至扭转了科技巨头 CEO 到国会出庭必然「难堪」的局面。 听证会上的 Altman 放松自如,谈笑风生。 议员们虽然也会提出质疑,但整体氛围算不上具有攻击性。 在出庭前一晚,Altman 就已经在国会大厦已经和 60 多位议员共进晚餐,开展了一次关于 AI 的广泛而高信息密度的对话。 有参与的议员表示,那是一次很好的交流,Altman「提供了很多实时的展示。我觉得现场很多成员都被惊艳到了」。 对于 Altman 听证会上的表现,议员似乎也很满意。 议员 Chair Richard Blumenthal 事后对记者说: 不只是表达(很好),而且在实际行动,以及他参与的意愿和对特定行动的投入(都比一些科技巨头高管好很多)。 Altman 在这场听证会上究竟讨论了什么?我们划了下重点 我做这不是为了钱,是为了爱 在 OpenAI 飞速发展的今天,有议员问 Altman 是否已经从中赚到很多钱。 Altman 的答案是否定的。 不,我没有 OpenAI 的股权,我的薪水只够买保险。 议员开玩笑地说:「真的吗?有意思。你需要个律师。」 Altman:「我做这个只是因为我热爱它。」...