人工智能的下一波

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人工智能的下一波

人工智能的下一波  

       仅在2019年,NIH的生物医学和生命科学期刊和文献数据库PubMed就为3000万种现有摘要和文章增加了130万种新引用。每个新条目在很大程度上都有助于世界生命科学界产生和验证的知识总数。

  但是,每个条目也提醒人们对令人惊讶的复杂生物学科学还有待理解的地方—从构成整个生命过程的复杂生物分子和分子机器网络到无数种相互作用如何影响一切事物的行为。细胞和组织进入生物体和生态系统。

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  对这些过程进行逆向工程可以为科学家们提供了解人类健康和干预疾病的最佳机会,但是人脑根本无法跟上如此庞大的信息量。

  在当今的大数据时代,难怪机器学习和其他人工智能(AI)方法具有超越人类的能力,能够大规模地识别数据中最细微的模式和连接,已成为寻求以下方面的必要工具:解开生物学上的高第氏结。

  但是下一个时代呢?对于哈佛医学院系统药理学实验室(LSP)的一组研究人员而言,这是一项跨学科,跨机构的工作,旨在重塑新药开发的基础科学,因此AI的未来效用可能不只是一种工具。

  取而代之的是,他们正在使用AI系统来实现人机之间有意义的协作,该系统可以读取PubMed中的所有内容并自动进行科学发现。

  该系统由LSP的治疗学研究助理Benjamin Gyori和John Bachman以及HMS的Otto Krayer系统药理学教授和LSP的负责人Peter Sorger共同开发,该系统消耗了大量科学知识。文学。然后提取有关因果机制的信息,创建模型并生成有关人类科学家可以继续测试的生物相互作用的预测。

  今年秋天初,Gyori获得了美国国防高级研究计划局(DARPA)颁发的青年教师奖,以推动他们的雄心勃勃的努力。Gyori和他的同事们朝着该机构将第三次AI浪潮推向高潮的目标,力求使他们的AI方法能够很快基于上下文推理来学习和创建解释,这类似于人脑的工作方式。

  哈佛医学新闻与Gyori谈了他对AI在科学研究中的未来的愿景。


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