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“线上寻亲”的社交平台装不下扎克伯格的康健梦，但治病能。

克日，Facebook放出新闻，决议用AI“开药”治癌症。Facebook的人工智能研究部门和德国慕尼黑赫尔姆霍兹中央（Helmholtz Zentrum München，一家专注于环境康健的研究中央）团结推出人工智能模子，从海量的药物中筛选差其余组合，让治疗效果最大化。

Facebook的同好不少，互联网大厂首当其冲。

谷歌在AlphaGo机械人通过“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年因乐成破解卵白质结构这颗生物上的“明珠”，第二波大局限刷屏紧随厥后。

同样在去年，百度确立百图生科，最先下起AI制药这盘棋。

今年，拼多多的缔造者黄峥卸任，内部告退信引发遐想无限。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。让我们不禁想问一句，差异于社交、带货、搜索，最先借助 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，与现有的方式相比，其开发的新型人工智能平台可以更快地展望药物在细胞内的相互作用方式，从而更快地发现治疗癌症等疾病的新药组合。

相关研究已经在预印本上揭晓

重点是不仅可以展望药物之间的相互作用，还能展望药物将若何攻击特定的细胞类型并中止疾病。

简朴来说，就是一个高效的“开药”神器，机械药剂师。

看起来很神奇，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差其余反映，那么，若是能让单个细胞对一组特定药物的治疗作出反映，并让机械将反映纪录下来，当累计的数据样本足够多，就可以行使数据训练响应的机械学习模子。

这些模子就可以顺遂展望在差异药物作用下细胞的反映，以测试我们选择的药是否有用。反之，也可以得出对细胞最有用的那一组药物事实是什么。

Facebook使用的是一种开源模子，也叫身分扰动自动编码器（CPA）。他们发现CPA可以在短短几个小时内自动评估数十种差异组合的药物效果，并给出最佳的用药剂量。

若是没有机械学习的干预，这一历程可能长达数年不等。

这一新闻一经传出，外洋的许多科学家开启了表达的话匣子。德国马克斯-普朗克发育生物学研究所的Andrei Lupas称这些效果 “异常有前途”，但也强调尚有更多的事情需要去完成，“现在该方式的有用性将取决于双盲条件下的严酷测试效果”。

质疑同样随同一定而来。美国国家癌症研究所的Eytan Ruppin声称“效果可能与炒作不符”。

他以为，这种人工智能并不能展望细胞是存活照样殒命的状态，而是展望细胞在接受药物治疗时表达RNA的转变。“这只能显示出细胞内部的反映，但纷歧定能显示出细胞是存活照样已经被治疗药物杀死了。”

即便云云，人工智能手艺仍像被置于薛定谔试验中的“小猫”，不确定背后可能存在危险，但也同样迷人。

互联网公司和生物，凭什么能破壁？

我们通常默认AI可以改变天下，对它的实验也从未住手。

自动驾驶、互联网、智慧学习、增强人类智能等应用不胜枚举。但在恐怖谷效应之下，它下游的衍生业态，如机械人的探索等又带着些许科幻小说的意味。

人工智能总带着一种启示录式神性和浪漫主义色彩，即便控制它的是那些最理性的算法。

作为通俗人，我们该若何明晰那些带“AI ”头衔观点背后的真真相形？我想，要从回覆作甚人工智能最先。

维基百科给出的注释是，人工智能指盘算机用来模拟人类智能的相关软件。例如，一个凭证你买的书推荐你应该读什么书的程序，或者一个对周围天下有基本熟悉的机械人。

这些通例操作是十分普遍，然则一记特殊“身分”的加入，让人工智能变了容貌——“机械学习”（Machine Learning）。

已往10年，机械学习人工智能具备了加倍壮大的能力。

从DeepMind的与天下冠军围棋，到谷歌翻译，从人脸识别算法到亚马逊Alexa等数据处置系统，背后都有这项手艺的身影。

与其说是由程序员给机械学习AI提供了一份明确的指令清单，告诉它们若何完成一项义务，不如说AI必须自己学习若何完成义务。我们对机械睁开了训练，神经网络是最热门的方式之一。

神经网络是一个大型的毗邻网络，其灵感来自于大脑中神经元的毗邻方式。神经网络从上世纪四五十年月就已经泛起了，但直到最近才最先取得极大的希望。运气的改变数据量和盘算机算力提升的后的一定效果。

数据量的巨细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断、文章、照片等被上传到互联网上，这使得掌握合适的数据集变得加倍容易。

尤其当你自己就是持有这些数据的大型科技公司的时刻，你就掌握着先天优势。

是万能的吗？

AI作用在生物手艺和药物研发上，也有自己的烦恼。

首先，大数据是AI的基石，“数据大于算法”这一说法被普遍撒播。可以说，只要我们能网络到足够多的数据，许多问题就迎刃而解了。

然而，在医药行业中，整个新药发现领域的数据量，总体上不足以支持人工智能模子的运作。

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外是几百到千这样一个数目级，而这些药物又详细漫衍到数十类疾病或者数百个靶点上面，详细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异常有限。数据量的严重不足，大大的制约了整个AI制药行业的生长。

在这一靠山下，部门主计划法的AI研发公司希望借助和相关组织、药企相助，以获取更多有用数据。

但除此之外，我们也该意识到人工智能的决议并不不透明。

我们难以剖析神经网络若何得出结论，这意味着若是他们犯了一个要害的错误，好比在图像中遗漏了癌症信息，我们就很难找出他们为什么会犯这个错误。

若是错误的源头没有找到，人工智能同样无法“自省”，这可能会减缓人工智能在个体主要应用中的希望。

整体来看，AI药物研发还处在异常早期的阶段，若是用百米赛跑作比喻，我们现在约莫跑了五米。剩下的九十五米，在守候着科学的谜底。