近日在一場《理解未來》科學講座上，加拿大魁北克省人工智能研究中心(Mila)副教授、加拿大高等研究院(CIFAR)人工智能講席教授唐建表示，語言生成模型如ChatGPT在對話系統領域取得很大突破，研究者們正在探索能否在生物制藥領域搭建類似的人工智能模型。
唐建指出，人們在人工智能與生物醫藥的交叉領域已有諸多探索，包括GeoDiff應用在小分子的三維構象預測、E3Bind應用在蛋白質—配體復合物結構預測、ProtSeed同時生成新的蛋白質結構和序列等。
本次活動中，中國科學院院士、北京大學教授、北京大數據研究院院長、北京科學智能研究院院長鄂維南以《AI for Science：一場正在發生的科技革命》為題，闡述AI for Science帶來科研范式變革和新的產業業態。
鄂維南說，化學、材料、生物、工程等傳統領域都將成為AI的主戰場，同時也將催生新一代產業模式。此外，在“AI+Science”的驅動下，科學研究將從“小農作坊”模式轉變為“安卓”模式，“平臺科研”將成為全新的科研范式，“社區建設”將成為重要趨勢。
這位學者呼吁更多人有效利用這一機會，將“AI+Science”的“安卓”模式基礎設施建設起來，并充分利用這一科學發展空間，讓中國走在全球科學領域的前沿。
《理解未來》科學講座AI for Science系列03期“AI4Science和ChatGPT，生物醫藥的契機？”，還設有前瞻對話環節。與會者主要圍繞“AI+生物醫藥前景”“生成式AI對生命科學領域帶來的影響”“如何促進AI專家與科學家加強合作”等議題展開討論。
“AI將可能的文本、知識、代碼進行訓練，當AI能力達到一定強度后，我們就通過模型開發對大量數據進行學習和訓練。其中，ChatGPT可以產生全新的原創內容，具有一定的創造力，像一本百科全書，用戶則可以很快從中獲取需要的知識。”唐建說。
未來論壇理事、北京大學李兆基講席教授、北京大學理學部主任謝曉亮在參加前瞻對話環節時說，基于技術突破，生命科學基因組學、冷凍電鏡等生命科學領域逐漸從“數據缺乏學科”轉變為“大數據科學”，從“定性學科”轉變為“定量學科”。他也提醒，AI需要大數據，因此數據質量愈發重要。
近日，一項公布于預印本服務器arXiv的研究發現，使用ChatGPT寫論文的人，其大腦活躍度低于被禁止使用任何在線工具寫論文的人。這項調查是評估人工智能（AI）是否正使人們變得“認知懶惰”的更廣泛研究......
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