本文來(lái)自微信公眾號(hào)： 自然系列 ，作者：Nature?Portfolio
AI很快將在實(shí)驗(yàn)室中扮演更加主動(dòng)的角色：近日，《自然》發(fā)表的論文描述了兩個(gè)新系統(tǒng)[1,2]，利用AI智能體團(tuán)隊(duì)，生成假設(shè)、提出實(shí)驗(yàn)方案并分析數(shù)據(jù)。
雖然每個(gè)系統(tǒng)在不同環(huán)節(jié)仍然需要人類參與，但它們花費(fèi)的時(shí)間比完全依賴人類思維和雙手少得多。當(dāng)被要求篩選可用于治療其他疾病的現(xiàn)有藥物時(shí)，這些系統(tǒng)在短短幾個(gè)小時(shí)內(nèi)就給出了合理答案。
“這幾乎就像是用智能體模擬科學(xué)家頭腦中的思維過程。”谷歌DeepMind研究員Vivek Natarajan說，他參與開發(fā)了其中一個(gè)系統(tǒng)。“我們的目標(biāo)是賦予科學(xué)家超能力?！?/p>
硅基科學(xué)家
在一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中，Natarajan和他的同事用谷歌的Co-Scientist系統(tǒng)尋找已獲批準(zhǔn)的藥物，希望將其重新用于治療急性髓系白血病這一血液癌癥[1]。該系統(tǒng)識(shí)別出一系列候選藥物，人類研究員從中挑選了五種進(jìn)行進(jìn)一步研究。其中三種在實(shí)驗(yàn)室培養(yǎng)細(xì)胞的初步研究中顯示出療效。
舊金山的非營(yíng)利性AI研究機(jī)構(gòu)FutureHouse開發(fā)了第二個(gè)系統(tǒng)，名為Robin，并用它尋找治療干性年齡相關(guān)性黃斑變性（一種眼?。┑乃幬颷2]。
Robin首先咨詢經(jīng)過訓(xùn)練的AI智能體，令其開展文獻(xiàn)綜述，并用它們的報(bào)告選擇實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)來(lái)測(cè)試各種候選藥物。實(shí)驗(yàn)由人類執(zhí)行，并將數(shù)據(jù)反饋給Robin，Robin再將數(shù)據(jù)提供給專門分析數(shù)據(jù)的AI智能體。
在這套流程下，Robin提出了一系列治療干性年齡相關(guān)性黃斑變性的分子靶點(diǎn)，并提出一種名為瑞舒地爾（ripasudil，用于治療青光眼）的藥物作為候選治療方案。該系統(tǒng)建議進(jìn)行一些檢測(cè)以在實(shí)驗(yàn)室中驗(yàn)證瑞舒地爾的活性，并提出了后續(xù)實(shí)驗(yàn)方案。
AI科學(xué)家識(shí)別出的所有藥物都尚未經(jīng)過全面評(píng)估，許多在實(shí)驗(yàn)室培養(yǎng)細(xì)胞中通過初步檢測(cè)的候選藥物在更嚴(yán)格的檢測(cè)中失敗了。但加州大學(xué)圣地亞哥分校健康中心負(fù)責(zé)AI項(xiàng)目和戰(zhàn)略的Karandeep Singh表示，這些例子表明，AI系統(tǒng)能夠得出合理的假設(shè)。
他補(bǔ)充說，AI助手在其他領(lǐng)域的日?？茖W(xué)研究中表現(xiàn)如何還有待觀察?！爸挥懈蠓秶巳耗苡蒙弦院?，你才能知道它在現(xiàn)實(shí)中干得怎么樣?！彼f。
假設(shè)生成器
Natarajan表示，目前約有100位谷歌DeepMind以外的科學(xué)家可以使用Co-Scientist，并在各種環(huán)境下測(cè)試其功能。在論文所述的一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中，Natarajan和他的同事要求Co-Scientist提出一個(gè)假設(shè)，解釋為什么一組特定的、賦予抗菌藥物耐藥性的基因會(huì)在多種細(xì)菌中出現(xiàn)。該系統(tǒng)僅用了幾天時(shí)間，就得出了與研究此現(xiàn)象（結(jié)果尚未發(fā)表）的一組研究人員相同的結(jié)論。
盡管AI智能體在某些任務(wù)上的執(zhí)行速度遠(yuǎn)超人類，但如果AI將研究人員引入死胡同，他們可能會(huì)浪費(fèi)時(shí)間和金錢。Robin和Co-Scientist都基于大語(yǔ)言模型，這種形式的AI容易產(chǎn)生錯(cuò)誤但看似合理的答案。瑞典烏普薩拉大學(xué)研究AI在藥物發(fā)現(xiàn)中應(yīng)用的Ola Spjuth表示，在使用AI時(shí)，這些“幻覺”可能始終是個(gè)顧慮。
他指出，前沿AI模型產(chǎn)生的幻覺已經(jīng)比以往少了，而且使用AI與科學(xué)家協(xié)作系統(tǒng)的研究人員可以審核其決策過程，從而了解其做出特定選擇的原因。此外，Robin和Co-Scientist還包含一些步驟，讓AI智能體討論假設(shè)或相互比較結(jié)果，這有助于剔除一些幻覺和錯(cuò)誤推理。
Spjuth說，盡管如此，人類監(jiān)督仍然至關(guān)重要?！拔覀儸F(xiàn)在不能把重要的決策完全委托給大語(yǔ)言模型和AI智能體?！彼f，“我們需要監(jiān)督這些方法?！?/p>
人類在研究中的角色也可能在其他方面發(fā)生轉(zhuǎn)變。各公司正在迅速研發(fā)能夠執(zhí)行部分實(shí)驗(yàn)室工作的復(fù)雜機(jī)器人。近日，谷歌的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)在《自然》發(fā)表了一個(gè)稱為實(shí)證研究輔助（Empirical Research Assistance）的系統(tǒng)[3]，介紹了一種用于編寫高質(zhì)量軟件的AI智能體系統(tǒng)，已應(yīng)用于宇宙學(xué)和神經(jīng)科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。
FutureHouse聯(lián)合創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官Samuel Rodriques表示，AI工具在多大程度上能夠接管假設(shè)生成和數(shù)據(jù)解讀工作，可能取決于研究的性質(zhì)。他指出，在藥物研發(fā)領(lǐng)域，若要實(shí)現(xiàn)AI全程主導(dǎo)新藥設(shè)計(jì)——從開始確定靶點(diǎn)到臨床測(cè)試——目前“還有很長(zhǎng)的路要走”?！暗艺J(rèn)為這是可能的。”他說。
參考文獻(xiàn)：
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