兩年倒數(shù)！Anthropic CEO萬字長文預(yù)言：「強大AI」26年降臨，智力擊敗諾獎得主(7)
鑒于這些困難，許多生物學(xué)家長期以來一直對AI和更廣泛的「大數(shù)據(jù)」在生物學(xué)中的價值持懷疑態(tài)度。
從歷史上看，在過去30年里，將自己的技能應(yīng)用于生物學(xué)的數(shù)學(xué)家、計算機科學(xué)家和物理學(xué)家取得了巨大的成功，但并沒有產(chǎn)生最初期望的那種真正變革性的影響。
AlphaFold（背后創(chuàng)造者因此獲得諾貝爾獎）和AlphaProteo等，這樣的重大革命性突破，減弱了一些懷疑。
但仍存在一種看法，認(rèn)為AI只在有限的情況下有用（并將繼續(xù)如此）。
一個常見的說法是，「AI可以更好地分析你的數(shù)據(jù)，但它不能產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)或改善數(shù)據(jù)的質(zhì)量。Garbage in, garbage out」。
Amodei認(rèn)為，這種悲觀的觀點是以錯誤的方式看待AI。
我們應(yīng)該將其視為一個AI生物學(xué)家，能夠執(zhí)行生物學(xué)家所做的所有任務(wù)。
包括現(xiàn)實世界中，設(shè)計和進(jìn)行實驗， 并發(fā)明新的生物學(xué)方法或測量技術(shù)等。
正是通過加速整個研究過程，AI才能真正推動生物學(xué)的快速發(fā)展。
更確切地說，生物學(xué)進(jìn)步很大一部分來自真正極少數(shù)的發(fā)現(xiàn)。
而這發(fā)現(xiàn)通常與廣泛的測量工具或技術(shù)有關(guān)，它們允許對生物系統(tǒng)進(jìn)行精確但通用或可編程的干預(yù)。
每年可能大約有1項這樣的重大發(fā)現(xiàn)，但它們共同推動了生物學(xué)超過50%的進(jìn)展。
這些發(fā)現(xiàn)之所以如此強大，正是因為它們突破了內(nèi)在復(fù)雜性和數(shù)據(jù)限制，直接增加了我們對生物過程的理解和控制能力。
每十年僅僅誕生幾個關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)，就能推動了我們對生物學(xué)的基本科學(xué)理解，還推動了許多最強大的醫(yī)療治療方法的發(fā)展。
這里有一些例子：
- CRISPR：一種允許對生物中的任何基因進(jìn)行實時編輯的技術(shù)（用任意其他序列替換任意基因序列）。
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