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参考消息网2月(yue)6日报道美国《大(da)西洋月(yue)刊》网站近日刊登题为《虚拟细胞是(shi)科学(xue)的“圣杯”》的文章，内容编译如下：
研究人(ren)类细胞是(shi)一件(jian)痛苦的事(shi)情。人(ren)体内有数十万(wan)亿个细胞，形成一个庞大(da)而复(fu)杂的网络(luo)，这个网络(luo)控制着每一种疾病和代谢过程。
加(jia)快细胞研究可以让(rang)人(ren)类收获良多——新的药物和疫苗、癌症(zheng)治疗方法，甚至只是(shi)更深入了解影响我们生(sheng)活的种种基本(ben)过程。这方面的研究已经(jing)开(kai)始进行了。科学(xue)家们现在正在设计(ji)计(ji)算机程序(xu)，这些程序(xu)可能解锁模拟人(ren)类细胞的能力(li)，让(rang)研究人(ren)员能够预测药物、突变、病毒或身体中任何其他变化的影响，从而使(shi)有形的实验更有针对性(xing)，更有可能成功。美国卡内基梅隆大(da)学(xue)计(ji)算机科学(xue)家、阿(a)联酋(qiu)穆罕默德·本(ben)·扎耶德人(ren)工智能大(da)学(xue)校长邢波说，受ChatGPT等大(da)型语言模型的启发，人(ren)们希望生(sheng)成式(shi)人(ren)工智能(AI)能够“解码生(sheng)物学(xue)语言，然后用生(sheng)物学(xue)语言来表达”。
就像聊天机器人(ren)可以从大(da)量书面语言中解析风格、甚至含义，然后据此构建类似(si)人(ren)类的散文一样，理论上也可以用海量生(sheng)物数据来对人(ren)工智能进行训练，以提取有关细胞、甚至整个生(sheng)物体的关键信息。这将使(shi)研究人(ren)员可以创建体内众多细胞的虚拟模型，并根据这些模型做些什么。美国斯坦福(fu)大(da)学(xue)细胞生(sheng)物学(xue)家埃玛·伦德伯格说：“这是(shi)生(sheng)物学(xue)的圣杯，人(ren)们梦寐以求了很多很多年。”
这些宏大(da)的说法——关于(yu)生(sheng)成式(shi)人(ren)工智能这种模糊而有争议的技术(shu)——听起来可能与一众科技公司高管(guan)的预言非常(chang)相似(si)：开(kai)放人(ren)工智能研究中心(OpenAI)的萨姆·奥尔特曼、谷歌旗下“深层思维”公司的德米斯·哈萨比(bi)斯和Anthropic公司的达里奥·阿(a)莫代伊都宣称自己的人(ren)工智能产品将很快彻底改变医(yi)学(xue)。
不过，如果(guo)生(sheng)成式(shi)人(ren)工智能真的实现了这些愿景，那么结果(guo)可能看起来就像是(shi)虚拟细胞这样的东西，而虚拟细胞是(shi)邢波、伦德伯格和其他人(ren)一直在为之努力(li)的。(上个月(yue)，他们在《细胞》双月(yue)刊上发表了一篇关于(yu)这个主题的观(guan)点文章。邢波则将这个想法更推进了一步，与他人(ren)合作撰写了几篇论文，探讨这种虚拟细胞能否(fou)组合成一个“人(ren)工智能驱动的数字生(sheng)物体”——对一整个人(ren)的模拟。)即使(shi)在非常(chang)早期的阶段——这种方法如果(guo)被证明可行，可能需要10年或100年才能完全实现——这也证明了这项技术(shu)的终极好处可能不是(shi)来自聊天机器人(ren)，而是(shi)来自一些更雄心勃勃的东西。
创建虚拟细胞的努力(li)并非始于(yu)大(da)语言模型的出现。最早的现代尝试可以追溯到20世纪90年代，当(dang)时是(shi)涉及编写方程式(shi)和代码，以描述每个分子和相互作用。这种方法取得了一些成功，第一个全细胞模型(是(shi)一种细菌的全细胞模型)最终于(yu)2012年发布。但这种方法不适用于(yu)更复(fu)杂的人(ren)类细胞——伦德伯格说，科学(xue)家们缺(que)乏足够深入的理解来设想或写出所有必要的方程式(shi)。
问题不在于(yu)没(mei)有任何相关信息。在过去的20年里，新技术(shu)已经(jing)产生(sheng)了大(da)量与人(ren)类细胞相关的基因序(xu)列(lie)和显微镜数据。问题是(shi)，这个语料(liao)库太庞大(da)、太复(fu)杂，没(mei)有人(ren)能完全理解它(ta)。但生(sheng)成式(shi)人(ren)工智能或许可以做到，它(ta)是(shi)在人(ren)类指令极少的情况下从海量数据中提取信息的。以色(se)列(lie)魏茨曼科学(xue)研究所计(ji)算生(sheng)物学(xue)家、邢波的合作者埃兰·塞加(jia)尔说，在人(ren)工智能应用于(yu)生(sheng)物学(xue)方面，“我们正处于(yu)转折点。时机成熟了，我们具备(bei)了所有不同的组成部分：数据、计(ji)算机、模型”。
卡内基梅隆大(da)学(xue)计(ji)算生(sheng)物学(xue)家、赛(sai)诺菲集团研发和计(ji)算科学(xue)主管(guan)齐夫·巴尔-约瑟夫说：“该领域的重大(da)转折点出现在2018年。”2018年——在生(sheng)成式(shi)人(ren)工智能热(re)潮之前，谷歌旗下“深层思维”公司发布了“阿(a)尔法折叠”程序(xu)。这是(shi)一种人(ren)工智能算法，从功能上“解决”了分子生(sheng)物学(xue)中一个长期存在的问题：如何从组成蛋白(bai)质的氨基酸序(xu)列(lie)中解析蛋白(bai)质的三维结构。过去，针对单个蛋白(bai)质完成这项任务(wu)需要一个人(ren)进行多年的实验。但在2022年，也就是(shi)“阿(a)尔法折叠”首次发布仅(jin)4年后，它(ta)就预测了2亿种蛋白(bai)质的结构，几乎涵盖(gai)了科学(xue)界(jie)已知的所有蛋白(bai)质。该程序(xu)已经(jing)在推动药物发现和基础生(sheng)物学(xue)研究，这使(shi)它(ta)的创建者在去年秋季赢得了诺贝尔奖。
该程序(xu)的成功启发了研究人(ren)员为生(sheng)物学(xue)中的其他构成要素——如脱氧(yang)核糖核酸(DNA)和核糖核酸(RNA)——设计(ji)所谓(wei)的基础模型。受聊天机器人(ren)预测句子中下一个单词的启发，许多基础模型经(jing)过训练，可以预测一个生(sheng)物序(xu)列(lie)中接下来会(hui)出现什么，例如一个蛋白(bai)质中的下一个氨基酸。不过，生(sheng)成式(shi)人(ren)工智能的价值不限(xian)于(yu)直接预测。聊天机器人(ren)在分析文本(ben)时，会(hui)根据单词之间(jian)的关系构建语言的抽象数学(xue)结构。它(ta)们在这些结构中分配(pei)单词和句子坐标，这就是(shi)“嵌入”。在一个著名的例子中，嵌入“女王”与嵌入“国王”之间(jian)的距离同嵌入“女人(ren)”与嵌入“男人(ren)”之间(jian)的距离相同，这表明该程序(xu)生(sheng)成了一些关于(yu)性(xing)别角色(se)和王室的内在概念。数学(xue)、逻辑推理和说服的基本(ben)能力(li)(尽管(guan)有缺(que)陷)似(si)乎都来自这种对单词的预测。
许多人(ren)工智能研究人(ren)员认为，这些嵌入所反(fan)映的基本(ben)理解是(shi)聊天机器人(ren)能够有效地预测句子中的单词的原(yuan)因。同样的概念在生(sheng)物基础模型中也可能是(shi)有用的。例如，为了准确预测一个核苷酸序(xu)列(lie)或一个氨基酸序(xu)列(lie)，算法可能需要生(sheng)成关于(yu)这些核苷酸或氨基酸如何相互作用、甚至它(ta)们在一个细胞或生(sheng)物体中如何发挥作用的内部的统计(ji)近似(si)值。
生(sheng)物学(xue)语言要比(bi)任何人(ren)类的语言复(fu)杂得多。一个细胞的所有组成部分和层面都是(shi)相互影响的，科学(xue)家们希望将不同的基础模型组合起来，创造出比(bi)它(ta)们之和更大(da)的东西——就像把发动机、机身、起落(luo)架和其他部件(jian)组合成一架飞机一样。陈-扎克伯格倡(chang)议公司科学(xue)主管(guan)、虚拟细胞观(guan)点文章的第一作者斯蒂芬·奎克说：“最终，所有这些都将聚(ju)合在一起，形成一个大(da)模型。”
换句话说，这个设想是(shi)，为DNA、RNA、基因表达、蛋白(bai)质相互作用、细胞组织等设计(ji)的算法，如果(guo)以正确的方式(shi)组合在一起，可能构成一个虚拟细胞。奎克说：“我们现在还(hai)不太清(qing)楚如何实现这一目标，但我相信会(hui)实现的。”（编译/马(ma)丹）