最近，在最近的 2024 年世界**峰會上，英偉達首席執行官黃仁勳被阿聯人工智慧部長問到“如果人們處於技術前沿，他們到底應該學習什麼”。每個人都必須學習如何使用計算機的日子已經結束，人類生物學是未來。 這個答案引發了激烈的討論。 隨著新技術的出現和演算法的不斷完善，人工智慧與資料的融合在生命科學領域取得了一些顯著的進展，其在醫學、基因研究、藥物研發、疾病預防等領域的應用越來越廣泛。 本文將重點介紹人工智慧技術的發展及其在生命科學中的應用。
黃仁勳認為，雖然計算機在過去幾十年中取得了巨大的進步，但它們在模仿人腦的智慧型和複雜性方面仍然存在侷限性。 相比之下，人類的生物系統高度複雜，通過神經元網路具有適應性，使人類能夠處理各種複雜的人和情況。 因此，他認為，掌握人類生物學的本質將是未來科技發展的關鍵，而不是單純的依靠計算機。
如果我能重來一遍，我會意識到人類生物學是科學中最複雜的領域之一。 然而，生命科學的進步是零星的，所以人類生物學是未來。 ”
根據MedAlpha資料庫，自2023年以來（截至2023-11-23），英偉達已投資了9家AI製藥公司。
除了黃仁勳之外，不同領域的領導者也強調了生命科學在未來的中心地位。
弗朗西斯·柯林斯
作為美國國立衛生研究院（NIH）的前任院長，柯林斯在推進個性化醫療和基因組研究方面發揮了重要作用。 他強調，通過了解人類基因組，我們可以更精確地預防、診斷和改善疾病。
比爾·蓋茨
雖然蓋茨是一位技術創新者和企業家，但他通過比爾和梅琳達·蓋茨在全球健康與發展方面的工作強調了生命科學的重要性。 他談到了生物技術在解決全球健康挑戰方面的潛力，特別是在疫苗開發和疾病預防方面。
埃隆·馬斯克（Elon Musk）
雖然馬斯克以其在汽車和太空探索領域的工作而聞名，但他也通過他的公司Neuralink的努力，特別是在腦機計算方面，對生命科學的深遠前景表現出了興趣。
它們共同指出了許多關鍵問題的癥結，包括健康、疾病、長壽和人類福祉。
人工智慧的概念可以追溯到1956年，當時數學家約翰·麥卡錫（John McCarthy）在達特茅斯會議上提出了“人工智慧”的概念。 從那時起，人工智慧的發展經歷了幾個高峰和低谷。 20世紀80年代，專家系統的出現使得人工智慧技術得到廣泛應用。 然而，由於資料量不足和演算法的侷限性，人工智慧在接下來的幾十年裡並沒有太大的發展。
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隨著計算機技術的不斷發展和網際網絡的普及，資料的數量和質量也得到了顯著的提高，這使得人工智慧技術得到了更好的應用。 在這個過程中，許多重要的人物和事件在人工智慧技術的發展中發揮了關鍵作用。
2012年，谷歌的神經網路深度學習技術在影象識別領域取得了巨大的成功。 同年，IBM的人工智慧“沃森”在美國著名的問答節目《危險邊緣》中擊敗了兩位前冠軍。 這兩件事為人工智慧技術的發展帶來了新的動力。
2016年，Alpha Go擊敗了世界頂級棋手李世石，再次證明了人工智慧技術的巨大潛力。 同年，AI技術在自然語言處理領域也取得了長足的進步，如Microsoft的小冰聊天機械人和谷歌的谷歌翻譯。
現代人工智慧技術助力生命科學研究、臨床診療、基因醫學、生物藥靶點發現。 生命科學是乙個龐大而複雜的領域，涵蓋生物學、基因組學、醫學、藥物發現等方面。 隨著資料量的增加和演算法的發展，人工智慧技術在生命科學領域得到了廣泛的應用，對生命科學研究、臨床診療、基因藥物、生物藥物靶點發現等產生了深遠的影響。
基因組學是研究生物體基因組的結構和功能的學科。 基因組資料龐大且難以分析。 人工智慧技術可以幫助科學家快速準確地處理基因組資料，發現基因之間的相互作用，發現與人類疾病相關的基因，並研究其作用機制。
人工智慧技術可以自動分析醫學影象、訊號和其他資料，以協助醫生做出診斷。 例如，使用人工智慧技術可以快速準確地診斷癌症、心血管疾病等。 此外，人工智慧技術還可以根據患者的病情和方案，患者的疾病進展和效果，提高臨床實踐的效率和準確性。
人工智慧技術可以幫助科學家在海量基因組資料中找到與人類疾病相關的基因，研究其作用機制，並設計針對這些基因的藥物。 例如，人工智慧技術可以幫助科學家設計更具選擇性和高效性的抗癌藥物，並迅速將這些藥物推向臨床應用。
生物製藥是使用生物技術生產的高效和選擇性的藥物。 然而，生物製劑的研發過程非常繁瑣和複雜，其中乙個重要的步驟是發現生物製劑的靶點。 人工智慧技術可以幫助科學家在海量生物資料中找到與靶點相關的蛋白質和分子，加速生物藥物的研發程序。
*由人工智慧生成。
隨著科技的不斷發展，人工智慧的應用前景無限，或許在未來，人工智慧還可以幫助醫生更準確地制定個性化方案，或者在基因編輯和合成生物學領域發揮更大的作用。 總體而言，人工智慧技術的快速發展為生命科學領域帶來了新的機遇和挑戰。 人們需要深入人工智慧技術的應用場景和侷限性，積極推進技術的研究和應用，為人類健康的發展做出更大的貢獻。
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