AI 正在引领第一场新型科学革命

pMind的渐进直接彻底解决了广义相对论各个方面的弊端，并被证明比短时间捷方依此有更是精确。

与巨噬细胞内卷曲弊端近似于，AI无需要激越医学家几十年来沿用的方依此有，并解锁了恰当系统性科学和物理性质的新的方依此有。

AI对医学的制约在四个关键各个方面激越了该新技术的新的近。

首先，AI可以短时间速选读医学古籍，从而了解到医学的前提规则、无论如何和方程式，并努力医学家经营管理冲毁各个讯息新技术的大量文章和数据资料。非常少在2020年，就有10万到18万篇关于COVID-19的医学学报发表。

尽管了解研究指导工作人员将重心摆在与持续的当今世界性大受到重视一样紧迫的事情上是有道理的，但关于COVID-19的文章非常少占仅次于生物医学数据资料库总文章的4-6%左右。产生的文章和数据资料崛起相比激出任何医学家的选读技能，使了解研究指导工作人员很难真正跟上各自讯息新技术的创新的的发展。

这正是AI的用武之地。

例如，在抗生素化学讯息新技术，InsilicoCorporation即将进入完全由AI外观设计的抗生素I期临床试验阶段，该抗生素力图病患一种叫作特发性肺纤维化（IPF）的病症。Insilico的渐进通过选读医学古籍来并不无需要病症期望，以找寻潜在的巨噬细胞内、巨噬细胞或病原体展开精具。一旦并不无需要了期望，该渐进就可以外观设计一种病患方依此有来病患病症。Insilico开发设计了一个使用抗生素辨认出的端到端AI网络服务，该网络服务可以则就会把持该讯息新技术的除此以外结果和数据资料，以便医学家无需要了解到情况下而不就会无可奈何。

来盛：图片由美国拉基国家政府研究室领导者计算出来设施、可视化和数据资料系统性组缺少

其次，随着仪器更是加精密以及探寻紧接著性奥秘的逐步了解，医学家们无无需面对海量数据资料。AI正因如此可以在此各个方面大展身手。

拉基国家政府研究室（Argonne National Laboratory, ANL）的三组医学家技术开发了一种渐进，该渐进可以明白电磁辐射，即玻恩系统性的真实世界性紧接著体内部结构之中的涟漪，但直到2015年才被辨认出。该渐进在7分钟内处理了一个月的数据资料量，缺少了一种可加速、可适配和可移位的电磁辐射检测方依此有。而且该渐进还可以在新的标准图形GPU（GPU）上运行，了解研究指导工作人员无无需用作专门的设备收集和解释电磁辐射数据资料。

ANL数据资料医学与学习 (DSL) 政府政府机构主管Ian Foster知道：“这个计划让我兴奋不已，它展示了如何通过正确的工具箱，将AI方依此有紧接著性地集成到医学家的指导工作流程之中，让他们更是短时间更是好地未完成指导工作，提升而非取代本能电脑。”能用AI，曾经的海量数据资料现在演变成了加速医学发展的发展的极难讯息流。

第三，AI仍然在悄悄换装研究室的一些长期支柱：镜片和DNA人类基因计划仪。

在ANL，了解研究指导工作人员找寻了一种方依此有来提升显微可链接到的有关探针的讯息量，同时更佳仪器的精度和灵敏度。相异于许多人在高之中或大学生物课上熟悉的镜片，因为显微不依赖无线电莫来构建位图。相反，；也，它们用作的电子，这使它们无需要以比其他镜片更是高的精度和更是精巧的构造拍摄位图。

ANL的了解研究指导工作人员外观设计了一种在显微上用作AI就有载波数据资料的方依此有，该方依此有可以传递有关探针科学和物理性质的关键讯息，从而更佳仪器的功率和容量。

与此近似于，AI的另一个换装基本功能是在知道是的光场镜片之中辨认出的，它可以拍摄高清晰度的3D文动位图。医学家一般来知道无无需几天的一段时间来重建视频，但有了AI后，处理这些文动之中的高精度数据资料所无需的一段时间缩短到几秒钟，而不就会遗失精度或细节特征。

DNA 人类基因计划仪是基因时代的精锐部队，也得到了AI的提升。今年不久前，三组医学家倚赖AI将DNA人类基因计划所无需一段时间翻倍，并希望很短时间再次翻倍。简言之，AI即将换装最前提的医学工具箱。

来盛：《Science》

最后，AI在研究室之中真正大放异彩的地方是实时比较简单经营管理则有统，使其成为基础医学了解研究之中更为新的标准的工具箱。

去年，了解研究指导工作人员通过在科学学、地图学、地质学和气候医学等十个医学讯息新技术建立有所突破性的实时科学研究，展示了AI的交叉学科技能。

所有10个模拟器均由同一个叫作DENSE的尺度神经网络展开受训，与其他方依此有相比较，在保持恰当性恒定的前提下，模拟更快更佳了10亿倍之多。

至关不可或缺的是，模拟器可使用彻底解决“伪弊端”，即了解研究指导工作人员究竟结果但一心找出哪些变量就会导致输出。AI擅长这种计算出来，并且可以很更容易地找出通向特定正确的同方向。

虽然实时很有用，了解研究指导工作人员也希望尽可能他们的前提概念在本质世界性之中有效。GoogleCorporation和三星电子这两家领先的新的方依此Corporation除此以外转向AI来规划其大多集成电路的布局。

GoogleCorporation证明了的论点是，AI外观设计的集成电路“对于所有关键高效率，包括浮点运算、性能和集成电路面积，都优于或可与本能生产的集成电路相媲美”。更是进一步，该Corporation用作AI来外观设计其下一代AI加速器（TPU是AI研发的集成电路，而不是新的标准的CPU或GPU）。

正因如此，三星电子倚赖AI集成电路外观设计软件创建了Exynos，这是一种使用可穿厂商和汽车的集成电路。凭借其微操纵器实时，AI为医学家们缺少了一种庞大的工具箱，即将彻底改变他们对紧接著性世界性展开建模和科学研究的方式。

来盛：AI默许对COVID-19病变的短时间速病患

对于AI的建模技能，从未比COVID-19大受到重视更是好的本质飞行测试了。

首先，巨噬细胞内卷曲渐进AlphaFold正确系统性了不可或缺的“刺突”巨噬细胞内，展示了AI在未来就会的大受到重视之中如何加速接种或疗依此的技术开发。但毫无疑问更是难以置信印象深刻的是，在2020年夏天，日本医学家用作世界性上最庞大的激级计算出来机Fugaku来实时COVID-19 在空气之中的传播方式。

在尺度神经网络和数千个GPU的默许下，Fugaku向世界性缺少了病毒是通过空气传播方式的暂时性确凿证据，并知道服WHO其所地改变其操纵COVID-19的这两项（例如，口罩、通风以及户外与室内外活动的危险性）。在本质世界性之中，AI通过在危机前夕为当今世界性缓解战略目标缺少讯息来证明其效用。

除了做出新的近和为医学武库添加新的工具箱外，AI还可以辨认出数据资料之中的方式，做出可飞行测试的系统性，并用作它们将新的确凿证据划定其前提概念，体现医学方依此有。

哲学家Karl Popper受到重视了这样一种论据，即医学是通过抛弃可断定的论点而革新的，这些论点可以通过科学研究展开检验并证明是错误的，而这种通过假知道和科学研究消除的每一次是医学方依此有的一个标识。

正如AI除此以外的一些有所突破所表明的那样，该新技术还产生了可以通过科学研究飞行测试的论点，并通过排除每一次缺少了一个严苛且可断定的正确。

DeepMind 的的数量级前提概念通过逼近医学每一次并在系统性和科学研究密切关则有渐进反馈，直到更是好地把持了广义相对论计算出来，从而获得胜利了了解研究指导工作人员。

AI通过在数千个科学研究具体的巨噬细胞内上飞行测试其前提概念，细化并不究竟，并通过特别强调更是接近彻底解决方案的分支更是高权重来修剪神经网络，从而彻底解决了巨噬细胞内卷曲弊端。了解研究指导工作人员构建了AlphaFold的OpenBSD发行版之后，其他医学家可以倚赖该前提概念找出RNA内部结构如何卷曲以及巨噬细胞内如何结合在朋友们的谜团。

来盛：端到端柔性对接的独立SE(3)等变前提概念

总体而言，明白巨噬细胞内的结合为庞大的新的药技术开发推开了大门，因为巨噬细胞之中的许多重排都是巨噬细胞内协同作用的结果。这两项革新推开了病患外观设计的新的时代，即倚赖端到端的AI管道定位病症并外观设计精确的病患方依此有。

例如，华为AI研究室的一个了解研究设计团队用作该前提概念的一个发行版则就会生成了针对期望感染的抗原。从抗生素外观设计到巨噬细胞内结合，AI对紧接著性界建模、系统性和操纵的技能只就会继续更佳。

DeepMind的除此以外有所突破是将AI引入操纵和维持核分裂重排的弊端。AI成功地操纵了氢和氦的揉合重排，为混沌之中的为数众多星系缺少了已有近的光能，并辨认出了稳定保持强磁场的新的椭圆形。这项科学研究是朝着开发设计可行的聚变能盛迈出的不可或缺一步，聚变能盛可以缺少足够的可再生能盛，并为世界性缺少动力。

这个案例突出了AI在医学之中最有希望的应使用：它见到了我们很难见到的方式，并从相异但表征的角度看系统性了我们的环境。与了解研究指导工作人员合作并以医学方依此有为基础，AI无需要倚赖支撑医学每一次的渐进假知道和科学研究彻底解决正因如此的探寻性弊端。

医学可以最好地描述为对未知事物的探寻。在这段旅程之中，AI是一个伙伴，它以相异于我们的方式表征紧接著性世界性及其未探寻的大多，开辟了明白和倚赖世界性力量的新的途径。

正如了解研究主管Hiroaki Kitano所描述的那样，基于AI可实时的论点、科学研究和数据资料的自校正经营管理则有统，医学辨认出是一个“搜索”弊端。但在搜索每一次之中，AI不非常少非常少是医学家和合作者手之中的庞大工具箱。这项新技术也在改变医学每一次，实现则就会化并增高人们用作它可以未完成的任务。AI即将开创第一场更进一步医学民主文动，在多个讯息新技术获得了显著有所突破，推开了医学了解研究新的途径，加短时间了医学创新的的发展。作为合作者，AI就就会与医学家共同探寻更是多无止境的医学前沿。

免责声明：本文转自AI新的方依此华盛顿邮报，制作人员Bryan McMahon。文章内容则有制作人员个人论据，本对政府号转载非常少为分享、传达相异论据，如有任何断然，欢迎直接联则有我们！

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转自丨AI新的方依此华盛顿邮报

作者丨Bryan McMahon

校对丨郑实

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