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蛋白质3D结构可用AI解析 人工智能影响越来越深

2020-12-04 09:06:44 来源：仪表网 阅读量：6065

　　生物学界大的挑战之一——蛋白质三维结构解析如今有望被破解。借由深度学习程序AlphaFold，谷歌旗下人工智能公司DeepMind能够精确预测其三维形状。
 
　　如果把生物体比作工地，那么蛋白质就是工地上的砖头。人体内有成千上万种不同的蛋白质，每种蛋白质包括数十上百个氨基酸，这些氨基酸的顺序决定着蛋白质的形状和功能。“结构即功能”是分子生物学的定理，若能根据根据蛋白质的氨基酸序列推出其结构，有助于人们加速了解细胞的组成和运作规律，一些新药物的研发也能更快推进。
 
　　长久以来，人们需要借助实验确定完整的蛋白质结构，比如X射线晶体学和冷冻电镜，这些方法往往需要数月甚至数年时间，目前人类已发现的2亿蛋白质中，只有不到20万的结构被解析。
 
　　而现在，人工智能也有能力给出精确预测的计算方法，甚至只要几天甚至半个小时。近日，在蛋白质预测结构挑战赛CASP上，DeepMind推出的AlphaFold程序在百余支队伍中脱颖而出。CASP的比赛规则之一是参赛者预测的蛋白质结构必须已经通过实验验证但未公开发表。预测出的结果会通过实验方法进行匿名检验，二者相似度越高，得分也就越高。
 
　　人工智能影响
 
　　(1)人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。更重要的是，AI反过来有助于人类终认识自身智能的形成。
 
　　(2)人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。
 
　　(3)人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。
 
　　伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。
 

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