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诺贝尔奖获得者、谷歌 DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 周二(1 月 21 日)表示,他预计人工智能 (AI) 设计的药物将在今年年底前进入临床试验。在瑞士达沃斯世界经济论坛的炉边谈话中,Hassabis 表示,这些药物正在 Isomorphic Labs 开发,这是一家由谷歌母公司 Alphabet 于 2021 年创建的营利性企业,其任务是根据第一性原理重塑整个药物发现过程,并由 AI 主导。虽然大型语言模型已成为人们关注的焦点,但 Hassabis 表示,人工智能应用于科学领域“比语言模型和 AlphaFold 之类的东西要丰富得多”。他和同事 John Jumper 因此获得了 2024 年诺贝尔化学奖的 AlphaFold2,这是一个人工智能模型,可以预测蛋白质的 3D 结构,解决了半个世纪的生物学挑战。斯克里普斯研究中心神经科学教授、2021 年诺贝尔生理学或医学奖获得者 Ardem Patapoutian 与 Hassabis 一起参加了小组讨论,他将 AlphaFold 描述为“我经历过的最令人惊叹、最快速的科学进步之一”。他说,25 年前,一名博士生花了 5 年时间才弄清楚一种蛋白质的结构。使用 AlphaFold,“只需输入序列,它就会告诉你结构,”Hassabis说,AlphaFold 现在已经预测了科学已知的 2 亿种蛋白质的结构——使用传统方法估计需要数十亿年才能完成这项工作。最新版本 AlphaFold3 扩展了分析蛋白质与其他蛋白质、配体和 DNA/RNA 相互作用的能力。Patapoutian 还强调了人工智能解开大脑功能之谜的潜力,特别是在理解复杂的神经模式及其与行为的关系方面。他指出,虽然当前的技术可以预测简单生物体的行为,但理解更复杂的大脑仍然是人工智能可以帮助解决的重大挑战。“总的来说,神经科学对人工智能的进展非常兴奋,”Patapoutian 说。它可以帮助科学家在了解大脑方面取得进展,因为“尽管进行了几十年的研究,我们仍然真的不了解大脑是如何工作的。即使在观察了神经元在大脑中放电的模式之后,仍然很难预测接下来会发生什么行为。Patapoutian 说,也许对于像秀丽隐杆线虫这样只有 300 个神经元的简单生物来说,这是可能的。但对于更复杂的事物,“我们完全不知道,这一直是神经科学的圣杯之一,不仅用于预测行为,而且(也)预测更复杂的思想、智力、意识。Hassabis 说,从这个意义上说,AI 已经完成闭环。大脑的结构激发了 AI 神经网络的灵感,现在 AI 可以帮助科学家了解大脑的工作原理。Hassabis 说,AlphaFold3 的下一个前沿领域是确定突变如何导致蛋白质结构和功能发生变化。AlphaFold2 解决了静态蛋白质的问题,但他指出蛋白质不是静态的。最终,他看到了个性化医疗的出现,其中药物针对每个人自己的新陈代谢进行了优化。展望未来,Hassabis 概述了他对“虚拟细胞”模拟的愿景,该模拟可能会彻底改变生物研究。Patapoutian 说,传统上,找到蛋白质结构的方法是将其从细胞中拉出。但是你不知道它在细胞中的自然位置。Patapoutian 补充说,将细胞作为一个整体以及蛋白质所在的位置会提供更多信息。例如,能够查看细胞中的蛋白质可以让你看到它位于神经元的尖端,那里正在进行特定活动,Patapoutian 说。“例如,这会给你一个非常不同的理解,而不仅仅是表达的层次。”Patapoutian 还想知道 Hassabis 从哪里获得数据来训练他的 AI 模型。Hassabis 说,除了公共数据集之外,您还可以聘请一些公司来生成专业数据来填补空白。他的团队还使用他们自己生成的合成数据。另一方面,他们也可以开发需要更少数据进行训练的算法。这是为了模仿人类,因为人类可以根据几个例子进行概括。当被问及通用人工智能 (AGI) 何时到来时,Hassabis说,说它会在几个月内到来的人可能别有用心。“人工智能在短期内被过度炒作,但我认为它在中长期内仍然没有得到充分的重视。”他认为 AGI 可能会在 5 到 10 年内出现,但需要首先实现几个重大突破。Hassabis 说,这些突破是充分的推理和规划技能,以及真正具有创造力的能力,而不仅仅是模仿艺术风格或受过训练的新颖想法。“你能不能像爱因斯坦那样,根据他在 1900 年代当时所拥有的知识提出广义相对论?我认为我们的任何系统都无法做到这一点。原文链接:https://www.pymnts.com/consumer-finance/2025/cpg-firms-missing-out-as-treasurers-face-collaboration-barriers/By PYMNTS | January 21, 2025
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