【儀表網 儀表下游】生物學界大的挑戰之一——蛋白質三維結構解析如今有望被破解。借由深度學習程序AlphaFold，谷歌旗下人工智能公司DeepMind能夠精確預測其三維形狀。
如果把生物體比作工地，那么蛋白質就是工地上的磚頭。人體內有成千上萬種不同的蛋白質，每種蛋白質包括數十上百個氨基酸，這些氨基酸的順序決定著蛋白質的形狀和功能。“結構即功能”是分子生物學的定理，若能根據根據蛋白質的氨基酸序列推出其結構，有助于人們加速了解細胞的組成和運作規律，一些新藥物的研發也能更快推進。
長久以來，人們需要借助實驗確定完整的蛋白質結構，比如X射線晶體學和冷凍電鏡，這些方法往往需要數月甚至數年時間，目前人類已發現的2億蛋白質中，只有不到20萬的結構被解析。
而現在，人工智能也有能力給出精確預測的計算方法，甚至只要幾天甚至半個小時。近日，在蛋白質預測結構挑戰賽CASP上，DeepMind推出的AlphaFold程序在百余支隊伍中脫穎而出。CASP的比賽規則之一是參賽者預測的蛋白質結構必須已經通過實驗驗證但未公開發表。預測出的結果會通過實驗方法進行匿名檢驗，二者相似度越高，得分也就越高。
人工智能影響
(1)人工智能對自然科學的影響。在需要使用數學計算機工具解決問題的學科，AI帶來的幫助不言而喻。更重要的是，AI反過來有助于人類終認識自身智能的形成。
(2)人工智能對經濟的影響。專家系統更深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益。AI也促進了計算機工業網絡工業的發展。但同時，也帶來了勞務就業問題。由于AI在科技和工程中的應用，能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動，會造成社會結構的劇烈變化。
(3)人工智能對社會的影響。AI也為人類文化生活提供了新的模式。現有的游戲將逐步發展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應用已經深入到各大游戲制造商的開發中。
伴隨著人工智能和智能機器人的發展，不得不討論是人工智能本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產生的沖突及早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。
資料來源：中國科學報、百科
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