说到最近网上最火的科技名词，非“ChatGPT”莫属。
ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）是美国一家人工智能研究公司研发的谈天机器人程序，不仅能与人有问有答，文章也写得有模有样，因此有些人称之为史上最强AI（人工智能），乃至还有人遐想到科幻片中人工智能终极取代人类的情节。
记得上一轮掀起舆论热潮的人工智能事宜，还是2016年AlphaGo以4∶1降服天下顶级围棋棋手李世石。
本日我们请有名科普作者张田勘来说说以ChatGPT为代表的人工智能对当前社会发展的影响，以及其现有成果在生物科学领域的浸染。

接管强化演习的天生式AI：

对接用户需求创造新内容

现在全天下都在评论辩论的ChatGPT是一个人工智能撰稿和谈天工具，去年11月一经推出，便在社交媒体上迅速走红，至今月生动用户已过亿。
ChatGPT能够通过学习和理解人类的措辞来进行对话、回答各种问题，还能根据哀求完成***脚本、文案、论文、代码等写作任务。
它的成功，源于以深度学习为代表的人工智能技能的长期积累。
从属性上看，ChatGPT实在是一个大型措辞模型（LLM），接管过大量文本数据的演习，能够对各种各样的问题输入天生类似人类的应答结果和反应，因此，也可以称它为容天生器。

AI须要具备3个要素：数据、算力及算法。
数据是知识质料，算力及算法则供应“打算智能”以学习知识并实现特定目标。
人们对AI有多种分类，以AI“能做什么事情”和“完成什么任务”作为标准，可以大略将其分为反应式AI（剖析型AI）和天生式AI。

反应式AI根据预编程规则对不同类型的刺激做出反应，由于不该用内存，以是无法通过新数据进行学习。
1997年击败国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫的 IBM深蓝超级打算机便是反应式AI。

而天生式AI得到了大量数据、信息，并且经由了强化演习和深度学习，以及类似于神经网络的反馈纠错机制，以是能完成很多事情，产生很多产品。
用一句话概括实在质：根据用户的详细需求创造新内容。

从ChatGPT的全称“Chat Generative Pre-trained Transformer（天生式预演习转换器）”就能看出，它是一款可以自行天生许多内容的AI，包括各种文本、文章、与人对话、翻译、编写代码、绘画、制作***等。

由于受各种成分的制约，ChatGPT天生的内容也有不少缺点，尤其是关于社会、文化、人文、哲学、政治、经济和历史方面的内容。
但是在自然科学领域，由于有公认的定律和共同的认知，如“原子是由带正电的原子核和核外带负电的电子构成的”，ChatGPT天生的内容出错率相对较少。

正因如此，虽然天生式AI在所有领域都有用武之地，但类似ChatGPT的天生式AI在自然科学领域的运用更受青睐。
生物医学研究、医疗和生命科学都须要天生式AI，ChatGPT只是个中一种。

准确预测蛋白质构造：

可加快新药和疫苗研发

目前，天生式AI在生物医学领域的用场朝阳东升。
天生式AI不仅能剖析成千上万种蛋白质，还可以天生新的蛋白质，乃至是自然界从未涌现过的蛋白质。

过去，认识和精确测定蛋白质的构型须要耗费大量的韶光和精力，还未必能测得准，给药物、疫苗研发和疾病治疗造成了阻碍。
如果天生式AI的结果既准确又快速，就可以知道一些病毒变异后的蛋白质构造，如新冠病毒的S蛋白变异，从而加快研发新药和疫苗的速率。

2020年，英国深度思考公司研发的阿尔法折叠2（Alpha Fold-2）有了惊人造诣。
这款天生式AI在2020年举行的第14届“蛋白质构造预测关键评估”大赛中大放异彩。
它测定的大部分蛋白质构造非常准确，不仅与实验方法测得的蛋白质构造的精确度相同，还远超解析新蛋白质构造的其他方法。
详细来说，阿尔法折叠2能在几分钟内预测出一个范例蛋白质的构造，并能够在几天内天生高精度的构造。
2022年初，阿尔法折叠2又测出了2.2亿个蛋白质的构造，险些涵盖了DNA数据库中已知生物的所有蛋白质。

2022年11月，Meta公司（前身为Facebook）奋起直追，其名为ESMFold的天生式AI软件预测了约6亿个蛋白质的构造，这些蛋白质来自细菌、病毒和其他尚不决名的微生物。
虽然该软件的准确性不如阿尔法折叠2，但在预测构造方面速率要快约60倍。

ESMFold的事理与ChatGPT基本相似，也是一种大型措辞模型，只不过，演习它的内容不是自然措辞，而是生物基因措辞，也便是通过碱基排列的顺序和规律来检测蛋白质。

举例来说，对付ESMFold的演习，是把已知蛋白质的氨基酸序列“投喂”给它们，正如演习ChatGPT要把自然措辞的词语根据语法进行“投喂”一样。
自然界的蛋白质可以用20个不同的氨基酸链表示，每个氨基酸链由一个字母表示，这种演习使ESMFold对蛋白质序列有直不雅观理解，并能理解蛋白质序列包含的蛋白质形状信息。
在这样的深度学习之后，ESMFold学会了在氨基酸比例模糊的情形下“自动补全”信息。

研究团队把ESMFold运用于大规模测序的“宏基因组”DNA数据库，这些DNA来自于环境，包括土壤、海水、人类肠道、皮肤和其他微生物栖息地。
ESMFold通过算法，能结合蛋白质构造和序列之间关系的信息天生预测构造。
它统共预测了超过6.17亿个蛋白质的构造，只花了两周韶光。
而且，在6.17亿个蛋白质测试中，超过1/3的预测是高质量的，有数以百万计的蛋白质构造是全新的。

自然界酶类从无到有：

人工酶氨基酸序列变革也无损活性

天生式AI的强大还表示在可以天生自然界中没有的蛋白质和物质，为人类的衣食住行生产、供应新质料和产品。

美国一家人工智能研究企业研发了另一种天生式AI，称为人工酶人工智能系统ProGen。
这是一种专门检测酶（由活体细胞产生的一种分外蛋白质，人体内险些所有生化反应都必须有酶参与才能完成）和天生酶的AI软件。
在实验室测试中，ProGen设计的一些人工酶与自然界中创造的酶一样有效，纵然其氨基酸序列与任何已知的天然蛋白质存在显著差异，也仍旧有生物活性。

特定的蛋白质各有其单独的氨基酸排列顺序。
研究职员把1.9万个酶家族的2.8亿种不同蛋白质的氨基酸序列输入ProGen机器学习模型中，同时供应干系蛋白质特性作为掌握标签，然后让系统花费数周韶光来“消化”这些信息。
此后，研究职员再把信息收窄，利用来自5个溶菌酶家族的5.6万种蛋白质氨基酸序列，以及有关这些蛋白质的一些信息来对模型进行微调。

根据学习的内容，ProGen迅速天生了100万个蛋白质序列，研究团队在个中选择了100个进行测试后创造：来自5个溶菌酶家族的所有人工蛋白质均显示出活性，且73%具有抗菌功能，而在天然蛋白质中仅59%具有抗菌功能。

更令人惊异的是，在另一轮筛选中研究团队创造，纵然只有31.4%的序列与目前已知的天然蛋白质相似，天生式AI设计的酶类依然显示出了生物活性。
与之相反的是，天然蛋白质如果发生任何一个突变，都有可能失落去生物活性。

这些研究结果总结起来，彰显了三方面的意义：一是ProGen天生的人工蛋白质不仅可以精确表达，还展示出与蛋白质天然折叠相类似的构造；二是AI天生的蛋白质即便只有部分氨基酸序列与天然蛋白质的序列相似，也具有生物活性，但天然蛋白没有这个上风；三是人工智能可以设计出在自然界从未有过的新物质和新产品。

这意味着，如果采取天生式AI设计和生产蛋白药物、食品及生物产品（如降解塑料的产品），会更快更有效，当然其安全性还需通过进一步的研究来考验。
换句话说，如果人工智能天生的蛋白质能够像自然天生的蛋白质一样，也意味着未来人工智能可以设计人类所须要的各种产品，紧张的便是知足人类生存的食品和药品。

帮助诊断疾病和优生：

终极结果仍需人类审核决定

现在，天生式AI已经发展到通过图像、血液、组织扫描结果，来检测、诊断和预测心血管病、眼部疾病、糖尿病，以及结直肠癌、肺癌、乳腺癌、前列腺癌等多种癌症。

心脏病是一类严重的心血管疾病。
心电图旗子暗记最常被用作筛查心脏病的工具。
新加坡南洋理工大学等机构的研究职员利用一种名为Gabor-CNN的人工智能机器学习算法设计出了一种天生式AI诊断工具，能模拟人类大脑的构造和功能，利用心电图诊断冠状动脉疾病、心肌梗去世和充血性心力衰竭。
试验结果显示，这种人工智能有助于自动识别康健人群和不同心血管疾病患者干系的心电图旗子暗记，其准确率能超过98.5%。

癌症同样可以利用AI来诊断和治疗。
对付结直肠癌和乳腺癌，现在一样平常是通过不雅观察CT照片和组织切片来进行诊断。
中国中南大学等机构的研究职员从中国、德国和美国的8803名受试者和13个独立的癌症研究中央网络了超过1.3万张结直肠癌图像，利用这些随机选择的图像，研究职员构建了一种AI软件来识别结直肠癌的图像。
初步测试结果显示，AI软件能检测出大部分结直肠癌图片，堪比真正的病理学家，乃至在很多情形下表现得更好。
当然，末了的诊断还需经由病理学家的把关和审查。

还有一个受到医学关注的领域是不孕不育。
当代生活办法和环境变革造成约有15%的夫妇不育，个中精子质量差是主要的缘故原由之一。
传统的做法是对精子活检来检测质量，但这个任务如果由AI来完成会更出色。

最近上海市第一妇婴保健院研发了一种AI软件，通过深度学习和算法，可以识别精子的“面部”和不同运动形态（类似于人脸识别），操作者只需通过电脑屏幕不雅观察即可。
这套AI系统对3家医院共1000份样本进行检测的结果显示，其准确性与传统方法相同。
AI软件大大缩短了全体检讨过程，仅需一个半小时，而利用传统方法须要大约一周韶光才能拿到报告。

这样的“智能”例子举不胜举。
可以预想，人工智能的快速发展将会对许多领域造成冲击，尤其是那些创造性较低且基于行业知识或演习就可以完成的事情，如客服、动画建模、美工、翻译、低级代码开拓职员等。
这次风靡环球的ChatGPT让我们看到，人工智能的发展有了质的飞跃，预示了更多可能，但这种技能改造目前还只限于措辞维度，并非主动意识，也不具备真正的创新能力，与科幻片中“人工智能取代人”的抱负相去甚远。

总之，无论AI运用到了什么领域，终极所得到的成果或天生的产品仍需由人来审核和决定，这才是对待AI的科学态度。

供图：视觉中国