榴蓮殼屬于什么垃圾
榴蓮殼屬于干垃圾，因其不易腐爛且難以降解，需按當(dāng)?shù)乩诸悩?biāo)準(zhǔn)處理。1、分類標(biāo)準(zhǔn)：根據(jù)垃圾分類標(biāo)準(zhǔn)，榴蓮殼屬于干垃圾。干垃圾指除可回收物、濕垃圾和有害垃圾之
萬(wàn)物皆可ChatGPT？
自去年 12 月（美國(guó)時(shí)間 11 月 30 日）發(fā)布以來，ChatGPT 火爆全球，不斷刷屏。從寫郵件、做食譜、寫詩(shī)歌、精通十以內(nèi)加減法，到寫出較高水平的代碼和論文，通過了商科、法學(xué)和醫(yī)學(xué)院的研究生水平考試，再到 ChatGPT 成功通過了谷歌的面試，并拿到了年薪 18 萬(wàn)美元的 L3 工程師 offer......
瑞士銀行巨頭瑞銀集團(tuán)的一份報(bào)告指出，推出僅兩個(gè)月后，ChatGPT 月活用戶已經(jīng)突破了 1 億，成為史上用戶增長(zhǎng)速度最快的消費(fèi)級(jí)應(yīng)用程序，更是成為一款“現(xiàn)象級(jí)”的 AI 產(chǎn)品。
ChatGPT 是 OpenAI 推出的一款對(duì)話機(jī)器人，也被視為有史以來最好的AI聊天機(jī)器人，本質(zhì)上是一個(gè)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型。這是在自然語(yǔ)言模型 GPT-3.5（GPT-3 的升級(jí)版）的基礎(chǔ)上進(jìn)行調(diào)整、優(yōu)化的產(chǎn)品，也是生成式 AI 工具。有業(yè)內(nèi)人士將 ChatGPT 比喻為“搜索引擎+社交軟件”的結(jié)合體，能夠通過實(shí)時(shí)互動(dòng)獲得問題的答案。
生成式 AI 近期所取得的一系列新突破有可能徹底改變?nèi)藗儍?nèi)容創(chuàng)作的方式，從編程再到視頻、藝術(shù)、寫作、游戲、數(shù)學(xué)計(jì)算到生物醫(yī)藥等等。
比爾·蓋茨稱，ChatGPT、 Bing 聊天機(jī)器人和谷歌的 AI 聊天機(jī)器人 Bard 等模型在全球范圍內(nèi)開啟了一種新形式的革命。
蒙特利爾高等商學(xué)院計(jì)算機(jī)系的終身副教授唐建在《理解未來》科學(xué)講座上表示，生成式 AI 近年來快速取得突破性發(fā)展，ChatGPT 則是生成式 AI 快速發(fā)展的一個(gè)重要里程碑。與其他領(lǐng)域類似，ChatGPT 在生物醫(yī)藥領(lǐng)域內(nèi)有著同樣的機(jī)會(huì)，理論上我們完全可以開發(fā)出生物醫(yī)藥領(lǐng)域的“ChatGPT”。
比如說，生成式 AI 在生物醫(yī)藥領(lǐng)域有許多應(yīng)用，包括尋找病因、發(fā)現(xiàn)新的藥物靶點(diǎn)以及生成全新的小分子和抗體。
Nature Biotechnology 上的一篇社論文章也指出，生成式 AI 正在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域全速前進(jìn)。
生成式 AI 被視為人工智能皇冠上一顆璀璨的“明珠”，已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域表現(xiàn)出獨(dú)特的價(jià)值。該技術(shù)始于 2014 年，誕生于 Yoshua Bengio 與 Ian Goodfellow 發(fā)表的開創(chuàng)性論文“生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）”。截止目前，這篇論文被引用了超過 5.5 萬(wàn)次。
這是一類能根據(jù)輸入?yún)?shù)生成新內(nèi)容的算法，包括無(wú)監(jiān)督和半監(jiān)督訓(xùn)練技術(shù)，能夠使用已創(chuàng)建的文本、圖像、音頻、視頻和代碼等創(chuàng)建新的內(nèi)容。與信息分析和處理的 AI 不同，生成式 AI 的出現(xiàn)可能會(huì)對(duì)多個(gè)行業(yè)產(chǎn)生更為深遠(yuǎn)的影響。生成即創(chuàng)造，該算法的突破也意味著 AI 開始走向了創(chuàng)造新內(nèi)容的發(fā)展路徑。
生成式 AI 模型通常需要在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法生成與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似的新內(nèi)容。該算法在各種應(yīng)用程序中很有幫助，比如創(chuàng)建藝術(shù)、音樂和聊天機(jī)器人生成文本等。這種算法模型類型多樣，常見的生成模型包括生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、VAE 和自回歸模型。比較有代表性的生成式 AI 模型包括 DALL-E、DALL-E2、ProGen 以及 ChatGPT 等。
Insilico Medicine 創(chuàng)始人兼聯(lián)合首席執(zhí)行官 Alex Zhavoronkov 指出，“生成式 AI 可根據(jù)生成條件來生成合成數(shù)據(jù)，目前已被應(yīng)用于醫(yī)療健康領(lǐng)域的方方面面，從靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、小分子設(shè)計(jì)、生成合成生物數(shù)據(jù)、醫(yī)療和美容成像等等。任何地方，當(dāng)你需要在醫(yī)療健康領(lǐng)域中使用 ‘AI 想象力’，GANs 就會(huì)是忠實(shí)的朋友。”
Forbes 上的一篇文章也這樣寫道，類似于 iPhone 等手機(jī)快速成為我們生活中不可或缺的一部分，ChatGPT 等先進(jìn)的生成式 AI 工具將深刻變革醫(yī)療健康領(lǐng)域。
首先，ChatGPT 等工具會(huì)隨著經(jīng)驗(yàn)和計(jì)算能力的提高，相應(yīng)提高敏銳度和準(zhǔn)確性。還可以通過學(xué)習(xí)幫助醫(yī)生或者護(hù)士行醫(yī)就診、預(yù)防醫(yī)藥差錯(cuò)等。比方說，下一代 ChatGPT 可能會(huì)具備視頻功能，以此觀察醫(yī)生和護(hù)士，并將其行為和循證指南進(jìn)行比較，在醫(yī)生和護(hù)士做出誤判時(shí)給出指導(dǎo)。同時(shí)，根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)一步防止用藥錯(cuò)誤等等。
其次，針對(duì)一些慢性疾病，下一代生成式 AI 工具將能夠全天候 24/7 監(jiān)測(cè)患者并提供持續(xù)的日常護(hù)理。
此外，也可以應(yīng)用于新藥研發(fā)領(lǐng)域，通過學(xué)習(xí)生成和設(shè)計(jì)出全新的蛋白質(zhì)和抗體分子。
生物醫(yī)藥領(lǐng)域經(jīng)歷了多次的變革，基因測(cè)序、基因編輯、冷凍電鏡等新技術(shù)的發(fā)展加速了生物醫(yī)藥領(lǐng)域內(nèi)生物數(shù)據(jù)的指數(shù)級(jí)增加，這些數(shù)據(jù)包括蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)、抗體序列數(shù)據(jù)以及結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。
上文提到，生成式 AI 模型需要大量的數(shù)據(jù)和代碼數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練?；诖罅康纳飻?shù)據(jù)和生成式 AI 的天然屬性，理論上人們完全可以預(yù)訓(xùn)練出一個(gè)生物制藥領(lǐng)域的生成式 AI 模型，類似于“ChatGPT”。
唐建在《生命科學(xué)中的生成式人工智能：如何搭建生命科學(xué)的“ChatGPT”》講座中談到，“生成式 AI 非常適用于藥物發(fā)現(xiàn)，尤其是蛋白質(zhì)、抗體設(shè)計(jì)，此類型模型可以生成全新的蛋白質(zhì)和全新的分子，并幫助科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)更好的藥物。以蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)領(lǐng)域?yàn)槔?，不論是小分子還是蛋白質(zhì)分子，本質(zhì)而言都需要生成一些新的結(jié)構(gòu)。通過融入 ChatGPT，可以提升蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)的創(chuàng)新度和多樣性。”
事實(shí)上，科學(xué)家們已經(jīng)嘗試?yán)?ChatGPT 進(jìn)行藥物發(fā)現(xiàn)，通過分析科學(xué)論文、專利和臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)識(shí)別新的藥物靶點(diǎn)和潛在的藥物相互作用。
阿斯利康在將 ChatGPT 應(yīng)用于藥物發(fā)現(xiàn)的一項(xiàng)研究中表示，ChatGPT 可以識(shí)別出傳統(tǒng)方法未發(fā)現(xiàn)的新靶點(diǎn)，并展示了生成式 AI 算法在加速藥物發(fā)現(xiàn)過程的潛力。
劍橋大學(xué)的研究人員利用 ChatGPT 分析科學(xué)文獻(xiàn)并確定了一個(gè)治療阿爾茨海默病的新靶點(diǎn)；舊金山加利福尼亞大學(xué)的研究人員使用 ChatGPT 分析電子健康記錄并識(shí)別現(xiàn)實(shí)環(huán)境中存在的潛在藥物間相互作用關(guān)系。
IT 研究與顧問咨詢公司 Gartner 的分析師指出，幾乎所有大型制藥公司和許多小型制藥初創(chuàng)公司已瞄準(zhǔn)基于類似于 ChatGPT 的生成式 AI 技術(shù)進(jìn)行新藥研發(fā)，并利用其設(shè)計(jì)針對(duì)疾病蛋白質(zhì)屬性或功能的藥物，一些藥物現(xiàn)在正處于臨床試驗(yàn)階段。
預(yù)計(jì)到 2025 年，生成式 AI 將用于發(fā)現(xiàn) 30% 的新藥和工業(yè)材料。這是制藥業(yè)的一個(gè)重大變化。
其中，成立于 2020 年的 AI 制藥 Generate Biomedicines 使用生成式 AI 來生成并設(shè)計(jì)可用作新型療法的蛋白質(zhì)；2015 年成立的 AI 藥物發(fā)現(xiàn)公司 Standigm 也使用生成式 AI 工具通過查詢大型生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)在短短 2 個(gè)月內(nèi)創(chuàng)建了數(shù)百種新分子。
視線回到國(guó)內(nèi)，公開資料顯示，Insilico Medicine 是國(guó)內(nèi)一家將生成式 AI 應(yīng)用于藥物研發(fā)領(lǐng)域的 AI 制藥公司，旗下生成化學(xué)平臺(tái) Chemistry42 合成多款新型化合物結(jié)構(gòu)，大約幾小時(shí)到數(shù)十小時(shí)可以針對(duì)特定蛋白生成新分子；晶泰科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席創(chuàng)新官賴力鵬博士也表示，公司目前也有類似的生成算法，主要在 AI 抗體發(fā)現(xiàn)等蛋白質(zhì)生成領(lǐng)域有所應(yīng)用，底層邏輯也與 ChatGPT 這樣的語(yǔ)言模型有類似之處。
根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)， 2022 年，生成式 AI 領(lǐng)域投資超過 13.7 億美元，隨著該模型在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域獲得更多關(guān)注，該領(lǐng)域的投資金額可能會(huì)進(jìn)一步持續(xù)增加。預(yù)計(jì)到 2040 年，生成式 AI 可能會(huì)為醫(yī)療健康行業(yè)帶來 1 萬(wàn)億美元的價(jià)值。
ChatGPT 一定程度上引發(fā)了業(yè)內(nèi)對(duì)于 ChatGPT 以及生成式 AI 算法的熱捧，雖然在醫(yī)療健康具有一定的應(yīng)用潛力，但是真正應(yīng)用于醫(yī)療健康尤其是生物制藥領(lǐng)域還存在一些現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。
賴力鵬坦言，ChatGPT 是基于大數(shù)據(jù)大模型，相比以前的類似算法，在文本生成和問答上的應(yīng)用獲得了質(zhì)的提升。不過，ChatGPT 在核對(duì)事實(shí)的能力上仍有局限，目前可以在人的引導(dǎo)下作為效率工具使用。這類工具更適合比較寬泛的邏輯梳理和信息歸納，然而，生物醫(yī)藥領(lǐng)域?qū)ι伤惴ǖ慕Y(jié)果有更高、更具體的要求，需要更精確的產(chǎn)出（比如同時(shí)具有多個(gè)特定性質(zhì)的小分子或者蛋白質(zhì)片段），現(xiàn)階段醫(yī)藥健康領(lǐng)域還不是 ChatGPT 擅長(zhǎng)的方向。
Alex Zhavoronkov 也表示，考慮到 ChatGPT 使用的訓(xùn)練集和訓(xùn)練它的 AI 訓(xùn)練師水平，存在準(zhǔn)確性問題，暫時(shí)不建議將其直接應(yīng)用于任何生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。我認(rèn)為，需要考慮醫(yī)療領(lǐng)域?qū)?zhǔn)確率和專業(yè)知識(shí)的要求，更期待開發(fā)出在醫(yī)療健康領(lǐng)域類似 ChatGPT 的專門系統(tǒng)。
賴力鵬進(jìn)一步從生成式AI算法角度解釋道，當(dāng)前，生成AI在生物醫(yī)藥領(lǐng)域的主要應(yīng)用限制在于高質(zhì)量結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)的獲取，以及數(shù)據(jù)的平衡性（比如，除了獲得發(fā)表的成功實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，其實(shí)失敗實(shí)驗(yàn)、項(xiàng)目的數(shù)據(jù)也很重要）。
而生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)π畔⒌臏?zhǔn)確、邏輯的嚴(yán)謹(jǐn)都有更高的要求，未來如果想在生命科學(xué)領(lǐng)域用到 ChatGPT 等生成式 AI 算法，可能需要模型中針對(duì)性地處理更多的科學(xué)內(nèi)容，公開數(shù)據(jù)源，并且投入人力運(yùn)維，才能讓產(chǎn)出的內(nèi)容不僅通順，而且正確。
“此外，如何開源分享私有數(shù)據(jù)、防止濫用和數(shù)據(jù)偏見也都是類似生成式 AI 工具應(yīng)用在生命科學(xué)領(lǐng)域中需要面對(duì)的問題。”賴力鵬說。
Alex Zhavoronkov 認(rèn)為，在生物制藥領(lǐng)域，現(xiàn)在面臨的真正問題是，人們可能知道所有人類生物學(xué)、化學(xué)和物理學(xué)的 0.1%，但是對(duì)于如何改變這些缺乏觀點(diǎn)，因此即使有生成式 AI 的重大進(jìn)展，也不可能從 0.1% 產(chǎn)生 100% 的知識(shí)。
當(dāng)下，我們更需要做很多的研究和探索。生成式 AI 可能在某種程度上幫助發(fā)現(xiàn)靶點(diǎn)、生成分子，甚至從無(wú)到有產(chǎn)生一些新穎的想法，但在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，它不會(huì)取代實(shí)驗(yàn)。
“ChatGPT 讓我們看到了 AI 在各個(gè)領(lǐng)域中幫助人類科學(xué)家跳脫個(gè)人信息處理能力上限、實(shí)現(xiàn)高效創(chuàng)新的潛力。我相信，未來，如果 ChatGPT 等生成式 AI 模型在特定方向的數(shù)據(jù)上加強(qiáng)訓(xùn)練，將有機(jī)會(huì)在特定領(lǐng)域，包括生物制藥領(lǐng)域，大放異彩。”賴力鵬總結(jié)道。
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