图片来源:诺贝尔奖委员会官网
杨茂君认为,这项技术更重要的是定义了一个理论上可以解决所有科学问题的范式,即从实际问题出发,将其转变为AI可以处理的输入数据,再经过深度学习网络,最终输出结果。
“在所有通过输入得出输出的问题上,AI理论上都可以作为有力的工具,这反映了AI在科学研究领域的广阔潜力。”在杨茂君看来,这一技术的应用范围并不限于生物、化学、物理等领域,其应用范围主要取决于如何将客观世界的问题(或数据)抽象成AI可以学习和处理的形式,以及现实世界是否有足够多的真实数据,训练和构建深度学习网络。
“AI在蛋白质设计领域的应用突破可以说是天时地利人和,水到渠成。”杨茂君解释,蛋白质结构的一级序列足够简单,且蛋白质的三维结构输出也有标准的表达形式,并且在过去几十年,结构生物学领域累积了大量真实蛋白质结构数据。
徐纯福也表示,AI在生物、化学、医药等健康领域的潜力才刚刚崭露一角,未来还大有发展空间。
“就拿我最熟悉的蛋白质计算设计来讲,虽然今年相关成果获奖了,但计算方法在功能蛋白质的设计方面还面临很大挑战。”他表示,如果进一步改进AI算法,能够更准确设计酶、抗体等重要的功能蛋白质,将有可能产生具有真正影响力的全新的蛋白质。
徐纯福同时认为,AI对科学研究重要性日益凸显,科学家一方面要积极拥抱改变了的研究范式,同时还要真正意识到AI的局限性。
“AI不是万能的,科学家们需要扬长避短,推动AI在基础科研更有效应用。”他同时提醒,科学家要更负责任地应用AI,不用AI做违背科学伦理、有害人类健康的科学研究。
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