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·“我們絕對(duì)不能夠天真地以為我們手里拿著一個(gè)AI的大錘到處去敲一敲，就可以顛覆整個(gè)行業(yè)?！?br/>·在生物醫(yī)藥領(lǐng)域，人工智能從業(yè)者要跨領(lǐng)域合作，也要不斷提高自身修養(yǎng)。劉鐵巖預(yù)測(cè)，可能還要5-10年才能真正形成比較穩(wěn)定的技術(shù)路線，也可能還需要再過(guò)5-10年人工智能才能對(duì)制藥行業(yè)產(chǎn)生本質(zhì)的顛覆式影響。

微軟杰出首席科學(xué)家、微軟亞洲研究院副院長(zhǎng)、微軟研究院科學(xué)智能中心亞洲區(qū)負(fù)責(zé)人劉鐵巖作線上分享。

“我們絕對(duì)不能夠天真地以為我們手里拿著一個(gè)AI的大錘到處去敲一敲，就可以顛覆整個(gè)行業(yè)?！?br/>9月2日，在2022世界人工智能大會(huì)上海生物計(jì)算論壇上，微軟杰出首席科學(xué)家、微軟亞洲研究院副院長(zhǎng)、微軟研究院科學(xué)智能中心亞洲區(qū)負(fù)責(zé)人劉鐵巖表示，生物醫(yī)藥領(lǐng)域水深，人工智能從業(yè)者要跨領(lǐng)域合作，也要不斷提高自身修養(yǎng)，消化生物醫(yī)藥知識(shí)。他預(yù)測(cè)可能還要5-10年才能真正形成比較穩(wěn)定的技術(shù)路線，也可能還需要再過(guò)5-10年才能對(duì)制藥行業(yè)產(chǎn)生本質(zhì)的顛覆式影響。
談到AI+生物醫(yī)藥，就不得不提到AlphaFold2，它解決了結(jié)構(gòu)生物學(xué)50年難題，目前可預(yù)測(cè)科學(xué)界幾乎所有已知的蛋白質(zhì)3D結(jié)構(gòu)，可預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)數(shù)量達(dá)2.14億個(gè)。其擴(kuò)展的開(kāi)源蛋白質(zhì)信息數(shù)據(jù)庫(kù)包含植物、細(xì)菌、動(dòng)物和許多其他生物的結(jié)構(gòu)，可作為科學(xué)發(fā)現(xiàn)的重要資源，幫助更好了解疾病，加速藥物發(fā)現(xiàn)和生物學(xué)創(chuàng)新。
劉鐵巖表示，AlphaFold2的成功確實(shí)讓人們體會(huì)到了人工智能、大數(shù)據(jù)、大模型、大計(jì)算這些因素集合在一起帶來(lái)的不同，這種“不同”某種意義上講是近年來(lái)人工智能發(fā)展的一種充分體現(xiàn)，比如通過(guò)預(yù)訓(xùn)練大模型，為豐富的下游任務(wù)提供各種有力支撐。“其實(shí)不管是視覺(jué)還是自然語(yǔ)言領(lǐng)域，都有優(yōu)秀的Foundation Models（注：基礎(chǔ)模型，預(yù)訓(xùn)練模型），這種趨勢(shì)未來(lái)會(huì)在生物醫(yī)藥領(lǐng)域進(jìn)一步延展。”
除了基礎(chǔ)模型，劉鐵巖認(rèn)為，強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)在未來(lái)一段時(shí)間應(yīng)該是生物醫(yī)藥領(lǐng)域非常有潛力的一項(xiàng)技術(shù)，這是因?yàn)樗幬镌O(shè)計(jì)本身就是一個(gè)搜索的問(wèn)題。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能的重要分支。在2016年擊敗圍棋世界冠軍李世石九段的AlphaGo，其令世人震驚的博弈能力就是通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練出來(lái)的。強(qiáng)化學(xué)習(xí)會(huì)從一個(gè)初始策略開(kāi)始，通常初始策略不一定很理想。在學(xué)習(xí)過(guò)程中決策主體通過(guò)行動(dòng)和環(huán)境進(jìn)行交互，不斷獲得反饋（回報(bào)或者懲罰），并根據(jù)反饋調(diào)整優(yōu)化策略。
“回過(guò)頭來(lái)看，在今天這個(gè)節(jié)點(diǎn)上，無(wú)論是深度學(xué)習(xí)還是強(qiáng)化學(xué)習(xí)，我們看到大多數(shù)還是為傳統(tǒng)領(lǐng)域發(fā)明的人工智能算法和工具在起作用?！眲㈣F巖認(rèn)為，在生物醫(yī)藥領(lǐng)域，人工智能要走的路還非常遠(yuǎn)，需要和生物學(xué)家、化學(xué)領(lǐng)域的科學(xué)家、制藥行業(yè)專家密切合作。
“我們絕對(duì)不能夠天真地以為我們手里拿著一個(gè)AI的大錘到處去敲一敲，就可以顛覆整個(gè)行業(yè)。這個(gè)領(lǐng)域的水很深，需要我們跨領(lǐng)域合作，也需要人工智能從業(yè)者不斷提高自己的修養(yǎng)，把這些知識(shí)消化了?！彼A(yù)測(cè)，“可能還要5-10年的時(shí)間，我們才能真正形成一些比較穩(wěn)定的技術(shù)路線，也可能還需要再來(lái)5-10年才能夠?qū)χ扑幮袠I(yè)產(chǎn)生一些本質(zhì)的顛覆式的影響?！?br/>他也提到，藥物設(shè)計(jì)是一個(gè)具有豐富研究場(chǎng)景的領(lǐng)域。從研究對(duì)象來(lái)講，比如小分子藥物、抗體藥、基因療法等，它們的原理和應(yīng)用場(chǎng)景都有很大差異。從藥物制藥流程來(lái)看，靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、先導(dǎo)化合物的篩選優(yōu)化、臨床效果預(yù)測(cè)等，各環(huán)節(jié)都有獨(dú)特的技術(shù)挑戰(zhàn)。
“面臨這樣一個(gè)非常豐富的研究場(chǎng)景，本來(lái)就應(yīng)該是一個(gè)百花齊放、百舸爭(zhēng)流的狀態(tài)。但是反過(guò)來(lái)如果我們審視一下今天AI制藥這個(gè)領(lǐng)域，事實(shí)上存在一些問(wèn)題，有一些扎堆的現(xiàn)象，比如有時(shí)候大家都會(huì)卷到靶標(biāo)蛋白的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)題目上?！?br/>劉鐵巖認(rèn)為，之所以出現(xiàn)這些扎堆的現(xiàn)象，其中一部分原因是，這些領(lǐng)域已經(jīng)有比較成熟的基礎(chǔ)技術(shù)，研究者還沒(méi)有以長(zhǎng)期主義的心態(tài)來(lái)構(gòu)建自己的技術(shù)壁壘。“我們希望能夠以更加長(zhǎng)遠(yuǎn)、更加基礎(chǔ)的視角去看待人工智能在科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，包括AI制藥方面的相關(guān)研究?！?br/>上海生物計(jì)算論壇由世界人工智能大會(huì)組委會(huì)辦公室指導(dǎo)，上海市生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)促進(jìn)中心、上海市人工智能行業(yè)協(xié)會(huì)、機(jī)器之心發(fā)起并聯(lián)合主辦，上海中青年知識(shí)分子聯(lián)誼會(huì)、上海市經(jīng)濟(jì)和信息化系統(tǒng)中青年知識(shí)分子聯(lián)誼會(huì)協(xié)辦，以線上線下方式分享了生物計(jì)算技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用實(shí)踐。