「600300资金流向」脸书没有社交来“治愈疾病”

股票资讯  2021-05-03 15:56:31

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“网上找亲戚”这个社交平台,并不能托住扎克伯格的健康梦,但却能治病。

近日,脸书发布消息,决定用AI来“开药”治疗癌症。脸书的人工智能研究部门和专注于环境健康的研究中心亥姆霍兹·曾特鲁姆·慕尼黑联合推出了一个人工智能模型,从大量药物中筛选不同的组合,以最大限度地发挥治疗效果。

脸书有很多相似之处,互联网公司首当其冲。

在AlphaGo机器人通过“自主学习”击败人类职业围棋选手后,谷歌正式进入医疗行业,并收购了DeepMind。2020年成功破解了蛋白质结构的“珍珠”,随之而来的是第二波大范围刷机。

也是在去年,百度成立了百途柯胜,开始玩AI制药的游戏。

这一年,品多多创始人黄征下台,他的内部辞职信引起了无限遐想。他告诉我他打算学生物。

大厂“下海”,江湖下医疗问路。我们不禁要问,不同于社交、带货、搜索,一个互联网巨头能不能开始用AI算法治病救人?

写处方的脸书

先看看脸书的AI想做什么。

脸书声称,与现有方法相比,脸书开发的新人工智能平台可以更快地预测药物在细胞中的相互作用模式,从而更快地找到治疗癌症和其他疾病的新药物组合。

相关研究已发表在预印本上

关键点不仅在于预测药物之间的相互作用,还在于预测药物将如何攻击特定的细胞类型,中断疾病。

简单来说就是一个高效的“药方”神器,一个机器药剂师。

看起来很神奇,但是背后的原理并不难。

药物一旦作用于人体内的细胞,就会在细胞内引起不同的反应。所以,如果单个细胞可以对特定一组药物的治疗做出反应,并让机器记录下反应,当有足够多的累积数据样本时,就可以利用这些数据训练出相应的机器学习模型。

这些模型可以成功预测细胞在不同药物作用下的反应,从而检验我们选择的药物是否有用。相反,我们还可以找出对细胞最有效的一组药物是什么。

脸书使用一个开源模型,也被称为组件干扰自动编码器(CPA)。他们发现CPA可以在短短几个小时内自动评估几十种不同药物组合的疗效,并给出最佳剂量。

如果没有机器学习的介入,这个过程可能会持续好几年。

这个消息一出来,很多海外科学家就开始发表自己的看法。德国马克斯·普朗克发育生物学研究所的安德烈·卢帕斯称这些结果“非常有希望”,但强调仍有更多的工作要做。“现在这种方法的有用性将取决于双盲条件下的严格测试结果”。

怀疑也伴随着肯定。国家癌症研究所的埃坦·鲁平(Eytan Ruppin)声称,“结果可能与炒作不一致”。

他认为,这种人工智能不能预测细胞是活的还是死的,但可以预测细胞接受药物治疗时RNA表达的变化。“这只能显示细胞内部的反应,但不一定显示细胞是活的还是被治疗药物杀死了。”

即便如此,人工智能技术仍然像薛定谔实验中的“小猫”。不确定性的背后可能有危险,但同样有魅力。

互联网公司和生物,为什么能破壁?

我们通常默认AI可以改变世界,我们也从未停止尝试。

自动驾驶仪、互联网、智能学习、增强人类智能等应用不胜枚举。但是在恐怖谷效应下,它的下游衍生格式,比如机器人的探索,有点科幻感。

人工智能总是有着启示录般的神性和浪漫主义,哪怕是被最理性的算法控制着。

作为普通人,如何理解“AI+”这个概念背后的真实情况?我觉得应该从回答什么是人工智能开始。

维基百科解释说,人工智能是指计算机用来模仿人类智能的相关软件。比如一个根据你买的书推荐你该看什么书的程序,或者一个对周围世界有基本了解的机器人。

这些常规操作非常常见,但是随着一个特殊“组件”的加入,人工智能改变了它的外观——“机器学习”。

在过去的10年里,机器学习人工智能变得更加强大。

从DeepMind和世界冠军Go,到Google Translation,从人脸识别算法到Amazon Alexa等数据处理系统,这种技术都在背后。

与其说程序员给机器学习AI提供一个清晰的指令表告诉他们如何完成一个任务,不如说AI必须学会如何自己完成一个任务。我们已经训练了机器,神经网络是最流行的方法之一。

"机器人梦见电子章鱼了吗?"使用神经网络在比利时根特大学的计算机上播放实时图片

神经网络是一个大规模的连接网络,其灵感来源于大脑中神经元的连接方式。神经网络从20世纪40年代和50年代开始出现,但直到最近才取得很大进展。命运的改变和计算机计算能力提高的必然结果。

数据量影响神经网络的训练效果。现在,每分钟都有数百万个视频和音频剪辑、文章和照片上传到互联网上,这使得掌握合适的数据集变得更加容易。

尤其是当你是一家持有这些数据的大型科技公司时,你就有了内在的优势。

是万能的吗?

AI在生物技术和药物研发方面也有自己的麻烦。

首先,大数据是AI的基石,“数据大于算法”的说法广为流传。可以说,只要我们能收集到足够的数据,很多问题就很容易解决了。

但是在制药行业,整个新药发现领域的数据量普遍不足以支持人工智能模型的运行。

为什么这么说?

从工业革命到现在,可能有两三百年的时间,人类研发的创新药物也就几百到几千个数量级,这些药物具体分布到几十种疾病或者几百个靶点,针对某个靶点的新药可能是个位数。

这使得每个目标可用的数据量非常有限。数据的严重短缺极大地制约了整个AI制药行业的发展。

在这种背景下,一些专注于算法的AI R&D公司希望与相关组织和制药公司合作,以获得更有效的数据。

但是除此之外,我们也要认识到,人工智能的决策是不透明的。

我们很难分析神经网络是如何得出结论的,这意味着如果他们犯了一个关键的错误,比如图像中丢失了癌症信息,我们很难找出他们为什么会犯这个错误。

如果没有找到错误的来源,人工智能就无法“自省”,这可能会拖慢人工智能在一些重要应用中的进度。

总体来说,AI药物的研发还处于非常早期的阶段。如果用百米赛跑来比喻,我们现在大概跑五米。剩下95米,等待科学答案。

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(文章来源:虎嗅网)


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