文章主题：AI for Science, ChatGPT, 生命科学, 生物医药
近期，一场名为“理解未来”的科学讲座在网络上举行，主题是 AI4Science 和 ChatGPT 在生物医药领域所面临的机遇。此次讲座是 AI for Science 系列的第 03 期，吸引了众多在线观众关注。
在未来的论坛中，我们有幸邀请到了北京大学李兆基讲席教授、理学部主任谢晓亮先生担任主持人。同时，我们还邀请到了中国科学院院士、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（AI for Science Institute, Beijing）院长鄂维南先生，以及来自加拿大魁北克省人工智能研究中心（Mila）的副教授、加拿大高等研究院（CIFAR）人工智能讲席教授唐建先生。他们三人将共同探讨“AI for Science科技革命”与“生命科学中的生成式人工智能”这两个重要主题，深入交流并分享关于“AI 生命科学”的前沿学术成果。此外，他们还将就如何跨学科交叉领域的深度融合创新发表见解，为我们带来一场精彩纷呈的思维碰撞。
科学研究将从“作坊”模式转变到“安卓”模式
在这次活动中，鄂维南教授以《AI for Science：一场正在发生的科技革命》为主题，深入探讨了人工智能如何改变科研范式以及催生新兴产业态。他强调，诸如化学、材料、生物、工程等传统学科将逐渐成为人工智能的主攻方向，同时也会孕育出新一代产业模式。另外，受到人工智能科学驱动的影响，科学研究将告别“小农作坊”式的研究方式，转向更为高效的“安卓”模式。在此背景下，平台科研将成为新的科研范式，而社区建设将成为一个重要的发展趋势。
我们应当充分利用这个千载难逢的机会，将AI Science的“安卓”模式基础设施建设得更加完善，以此充分利用这一科学发展的空间，使我国在全球科学领域中处于领先地位。鄂维南教授如此强调。
AI+生物技术处于黄金时期 以生成式AI模型赋能药物研发
唐建在其著作《生命科学中的生成式人工智能：如何搭建生命科学的“ChatGPT”》中，深入探讨了生成式人工智能在生命科学研究中的应用及其潜力。
当前，人工智能与生物科技领域正处在繁荣发展阶段。其中，诸如ChatGPT等语言生成模型在对话系统领域取得了显著的成果，这激发了研究者们探讨在生物制药行业构建相应人工智能模型的兴趣。
在人工智能与生物医药的交汇领域，我们已经进行了大量的探索。例如，GeoDiff被应用于小分子的三维构象预测，E3Bind则用于预测蛋白质-配体复合物的结构，而ProtSeed则能够同时生成新的蛋白质结构和序列。这些成果都表明人工智能在医疗领域的应用具有巨大的潜力。
聚焦AI+生物医药前景，推动AI+科学交叉融合
在前瞻性的对话环节中，各位嘉宾针对AI生物医药的未来发展、生成式AI对生命科学领域的深刻影响，以及如何推动AI专家与科学家之间的紧密合作等主题进行了深入探讨，分享了各自的独到见解和深刻思考。
关于组学与人工智能相结合，鄂维南表示，首先需要不同学科背景的专家一起来参与这类研究。其次，需要找到不同尺度、不同现象的新的guiding principle，来填补中间尺度的结构。他表示，目前分子尺度比较清楚，大的尺度也有一定的概念，但是中间尺度，我们缺乏一个guiding principle，需要物理、数学领域的专家参与进来才能有进一步的发现。“最重要的是找到这样的人，将其有效地组织起来，为他们提供足够的资源。”鄂维南谈到。
唐建认为，AI分析数据以及机器学习，为科学规律的表达提供了可能性。“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，我们就通过模型的开发，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，用户可以很快从百科全书中获取需要的知识。在蛋白质设计领域，不论是小分子还是蛋白质分子，本质而言都需要生成一些新的结构。通过融入ChatGPT，可以提升蛋白质设计的创新度和多样性。”唐建表示。
谢晓亮也在前瞻对话环节分享了对于AI+生命科学领域应用的思考。他认为，基于技术上的突破，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”。“此前在我的Biophysics教学过程中，十几年都是从序列到结构，而基于当时的算法水平，‘结构’是没办法算出来的，直到2022年，结构可以通过AI算法计算出来，这也是AI+生命科学的一项技术革命。”
另外，谢晓亮也提到，AI需要大数据，因此数据质量非常重要。最近，西湖大学的许田教授正在通过机器学习的方式寻找中药的有效成分，运用组学为不同的器官和细胞使用中药，这也是中医非常需要的科学方法。（宋雅娟）
来源： 光明网
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