近日，《理解未来》科学讲座AI for Science 系列第三期在全网线上开讲。未来论坛理事、北京大学李兆基讲席教授、北京大学理学部主任谢晓亮担任主持，特别邀请中国科学院院士、北京大学教授、北京大数据研究院院长、北京科学智能研究院院长鄂维南，加拿大魁北克省人工智能研究中心副教授、加拿大高等研究院人工智能讲席教授唐建，分别围绕“AI for Science科技革命”、“生命科学中的生成式人工智能”共同探索交流“AI+生命科学”，分享前沿学术成果，共话跨学科交叉领域的深度融合创新。

科学研究将从“作坊”模式转变到“安卓”模式

本次活动中，鄂维南教授以《一场正在发生的科技革命》为题阐述AI for Science带来的科研范式的变革和新的产业业态。他指出，化学、材料、生物、工程等传统领域都将成为AI的主战场，同时也将催生新一代的产业模式。另一方面，在AI+Science的驱动下，科学研究将从“小农作坊”模式转变到“安卓”模式，“平台科研”将成为全新的科研范式，“社区建设”将成为重要趋势。

“希望我们有效地利用这一千载难逢的机会，将AI+Science的“安卓”模式基础设施建设起来，充分利用这一科学发展空间，让中国走在全球科学领域的前沿。”鄂维南教授表示。

生成式AI模型赋能药物研发

本次活动中，唐建教授以《生命科学中的生成式人工智能：如何搭建生命科学的“ChatGPT”》为题，介绍了生成式人工智能在生命科学的应用。他指出，人工智能和生物技术的研究正处于黄金时期。语言生成模型如 ChatGPT 在对话系统领域取得了很大的突破，因此，研究者们正在探索是否能在生物制药领域搭建类似的人工智能模型。

“在人工智能与生物医药的交叉领域已有了诸多探索，例如：GeoDiff 应用在小分子的三维构象预测；E3Bind 应用在蛋白质-配体复合物结构预测；ProtSeed 同时生成新的蛋白质结构和序列等。”唐建教授表示。

聚焦生物医药前景 推动AI+科学交叉融合

在前瞻对话环节，嘉宾们围绕“AI+生物医药前景”、“生成式AI对生命科学领域带来的影响”、“如何促进AI专家与科学家加强合作”等议题展开对话，分享深刻的洞察与思考。

关于组学与人工智能相结合，鄂维南教授指出，需要不同学科背景的专家一起来参与这类研究。唐建教授指出，AI分析数据以及机器学习，为科学规律的表达提供了可能性。“AI将可能的文本、知识、代码进行训练，当AI能力达到一定强度后，我们就通过模型的开发，对大量数据进行学习和训练。其中，ChatGPT可以产生全新的原创内容，具有一定的创造力，像一本百科全书，用户可以很快从百科全书中获取需要的知识。在蛋白质设计领域，不论是小分子还是蛋白质分子，本质而言都需要生成一些新的结构。通过融入ChatGPT，可以提升蛋白质设计的创新度和多样性。”唐建教授表示。

谢晓亮教授也在前瞻对话环节分享了对于AI+生命科学领域应用的思考。他指出，基于技术上的突破，生命科学基因组学、冷冻电镜等生命科学领域，逐渐从“数据缺乏学科”转变为“大数据科学”，从“定性学科”转变为“定量学科”。

文/北京青年报记者 李佳
编辑/崔毅飞