发布时间:2021-04-21 08:26:16
来源:股票啦
股票啦网 www.gupiaola.com 2021年04月21日报道:算法江湖下医疗投石问路
“线上寻亲”的社交平台装不下扎克伯格的健康梦长期投资 美股 A股,但治病能。
近日,Facebook放出消息,决策用AI“开药”治癌症。Facebook的人工智能(161631)钻研部门和德国慕尼黑赫尔姆霍兹中心(Helmholtz Zentrum München,一家专心于环境健康的钻研中心)联合开展人工智能(161631)模型,从海量的药物中挑选不同的组合,让医治效果最大化。
Facebook的同好不少长期投资 美股 A股,互联网大厂首当其冲。
谷歌在AlphaGo机器人(300024)通过“自主学习”击败了人类职业围棋选手后正式进军医疗行业,收购DeepMind.2020年因成功破解蛋白质结构这颗生物上的“明珠”,第二波大范围刷屏紧随其后。
同样在去年长期投资 美股 A股,百度(BIDU)成立百图生科,开端下起AI制药这盘棋。
今年,拼多多的缔造者黄峥卸任,内部辞职信引发联想无限。一纸陈情述尽衷肠,他说自己要去搞生物。
大厂“下海”,算法江湖下医疗投石问路。让人们不禁想问一句,不同于社交、带货、搜查长期投资 美股 A股,开端借助 AI 算法治病救人的互联网大厂,能行吗?
写药方的Facebook
先看Facebook的AI想做什么。
Facebook宣称,与现有的方法相比长期投资 美股 A股,其开发的新型人工智能(161631)平台可以更快地预测药物在细胞内的相互作用方式,从而更快地发觉医治癌症等疾病的新药组合。
相关钻研已经在预印本上发表
重点是不仅可以预测药物之间的相互作用长期投资 美股 A股,还能预测药物将如何攻击特定的细胞类型并中断疾病。
容易来说,就是一个高效的“开药”神器,机器药剂师。
看起来很神秘长期投资 美股 A股,但这背后的原理并不难。
药物一旦作用于人体内的细胞,就会在细胞内部引发不同的反应,那么,假如能让单个细胞对一组特定药物的医治作出反应,并让机器将反应记录下来,当累计的数据样本足够多,就可以利用数据训练相应的机器学习模型。
这些模型就可以顺利预测在不同药物作用下细胞的反应长期投资 美股 A股,以测试人们挑选的药是否有用。反之,也可以得出对细胞最有效的那一组药物究竟是什么。
Facebook使用的是一种开源模型,也叫成分扰动自动编码器(CPA)。他们发觉CPA可以在短短几个小时内自动评估数十种不同组合的药物效果,并给出最佳的用药剂量。
假如没有机器学习的干预长期投资 美股 A股,这一过程可能长达数年不等。
这一消息一经传出,海外的很多科学家开启了表达的话匣子。德国马克斯-普朗克发育生物学钻研所的Andrei Lupas称这些结局 “比较有前途”,但也强调还有更多的工作需要去完成,“现在该方法的有用性将取决于双盲条件下的严格测试结局”。
质疑同样伴随肯定而来。美国國家癌症钻研所的Eytan Ruppin声称“结局可能与炒作不符”。
他认为,这种人工智能(161631)并不能预测细胞是存活還是死亡的情况长期投资 美股 A股,而是预测细胞在接受药物医治时表达RNA的变化。“这只能显示出细胞内部的反应,但不肯定能显示出细胞是存活還是已经被医治药物杀死了。”
即便如此,人工智能(161631)技术仍像被置于薛定谔试验中的“小猫”,不确定背后可能存有危险,但也同样迷人。
互联网公司和生物长期投资 美股 A股,凭什么能破壁?
人们通常默认AI可以改变世界,对它的尝试也从未停止。
自动驾驶、互联网、智慧学习、增强人类智能等应用不胜枚举。但在恐惧谷效应之下长期投资 美股 A股,它下游的衍生业态,如机器人(300024)的寻求等又带着些许科幻小说的意味。
人工智能(161631)总带着一种启发录式神性和浪漫主义颜色,即便操纵它的是那些最理性的算法。
作为平凡人长期投资 美股 A股,人们该如何明白那些带“AI+”头衔概念背后的真实情况?我想,要从回答何为人工智能(161631)开端。
维基百科给出的解说是,人工智能(161631)指计算机(512720)用来模仿人类智能的相关软件。例如,一个根据你买的书推选你应该读什么书的程序,或者一个对四周世界有基础认识的机器人(300024)。
这些常规操作是非常普遍长期投资 美股 A股,可是一记特别“成分”的加入,让人工智能(161631)变了模样——“机器学习”(Machine Learning)。
过去10年,机器学习人工智能(161631)具备了更加强大的能力。
从DeepMind的与世界冠军围棋,到谷歌翻译长期投资 美股 A股,从人脸识别算法到亚马逊Alexa等数据处理系统,背后都有这项技术的身影。
与其说是由程序员给机器学习AI提供了一份明确的指令清单,告知它们如何完成一项任务,不如说AI一定自己学习如何完成任务。人们对机器展开了训练,神经网络是最热门的方式之一。
“机器人(300024)梦到了电子章鱼了吗?”利用神经网络比利时根特大学计算机(512720)上实时播放的画面
神经网络是一个大型的衔接网络长期投资 美股 A股,其灵感来自于大脑中神经元的衔接方式。神经网络从上世纪四五十年代就已经隐藏了,但直到最近才开端取得极大的进展。命运的改变数据量和计算机(512720)算力提升的后的必定结局。
数据量的大小影响着神经网络的训练效果。而现在,每分钟都有数以百万计的视频和音频片段、文章、照片等被上传到互联网上,这使得把握合适的数据集变得更加简单。
特别当你自己就是持有这些数据的大型科技公司的时候长期投资 美股 A股,你就把握着先天优势。
是万能的吗?
AI作用在生物技术和药物研发上长期投资 美股 A股,也有自己的烦闷。
首先,大数据是AI的基石,“数据大于算法”这一说法被广泛流传。可以说,只要人们能收集到足够多的数据,很多问题就迎刃而解了。
然而,在医药行业(510660)中长期投资 美股 A股,整个新药发觉领域的数据量,总体上不足以支撑人工智能(161631)模型的运作。
为什么这么说?
从工业革命至今可能有两三百年的时间内,人类开发出的创新药也不过是几百到千这样一个数量级长期投资 美股 A股,而这些药物又具体分布到数十类疾病或者数百个靶点上面,具体到某一个靶点的新药可能也就是个位数了。
这让每个靶点可供使用的数据量比较有限。数据量的严峻不足,大大的制约了整个AI制药行业的进展。
在这一背景下长期投资 美股 A股,部分主打算法的AI研发公司期望借助和相关组织、药企合作,以猎取更多有效数据。
但除此之外,人们也该意识到人工智能(161631)的决策并不不晶莹。
人们难以预测神经网络如何得出结论,这意味着假如他们犯了一个关键的错误长期投资 美股 A股,比如在图像中漏掉了癌症信息,人们就很难找出他们为什么会犯这个错误。
假如错误的源头没有找到,人工智能(161631)同样无法“自省”,这可能会减缓人工智能(161631)在个别重大应用中的进展。
总体看来,AI药物研发还处在比较早期的阶段,假如用百米赛跑作比喻长期投资 美股 A股,人们现在大概跑了五米。余下的九十五米,在等待着科学的答案。
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