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参(can)考消息(xi)网2月6日报道美国《大西洋月刊》网站近日刊登题为《虚拟细胞是科学的“圣杯”》的文章，内容编(bian)译如下：
研究人类细胞是一件痛苦的事情。人体内有数十万亿个细胞，形成一个庞大而复杂的网络(luo)，这个网络(luo)控制着每一种疾病(bing)和代谢过程。
加(jia)快细胞研究可以让人类收获良多(duo)——新的药物和疫苗、癌症治(zhi)疗方法，甚至只是更深入(ru)了解影(ying)响我们生(sheng)活的种种基本过程。这方面的研究已经开始进行了。科学家们现在正在设(she)计计算机程序(xu)，这些程序(xu)可能解锁模拟人类细胞的能力，让研究人员能够预测药物、突变(bian)、病(bing)毒或身体中任(ren)何(he)其他变(bian)化的影(ying)响，从而使有形的实验更有针对性，更有可能成功。美国卡内基梅隆大学计算机科学家、阿联酋(qiu)穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学校长邢波说，受ChatGPT等大型语言模型的启发，人们希望生(sheng)成式(shi)人工智能(AI)能够“解码生(sheng)物学语言，然后用(yong)生(sheng)物学语言来表达”。
就像聊天机器人可以从大量书面语言中解析风格、甚至含义，然后据此构建类似(si)人类的散文一样，理论上也(ye)可以用(yong)海量生(sheng)物数据来对人工智能进行训练(lian)，以提取有关细胞、甚至整个生(sheng)物体的关键信息(xi)。这将(jiang)使研究人员可以创建体内众多(duo)细胞的虚拟模型，并根据这些模型做些什么。美国斯坦福大学细胞生(sheng)物学家埃玛(ma)·伦(lun)德伯格说：“这是生(sheng)物学的圣杯，人们梦寐以求了很多(duo)很多(duo)年。”
这些宏(hong)大的说法——关于生(sheng)成式(shi)人工智能这种模糊而有争议的技(ji)术(shu)——听(ting)起来可能与一众科技(ji)公司(si)高管的预言非常(chang)相似(si)：开放人工智能研究中心(OpenAI)的萨姆·奥尔特曼、谷(gu)歌旗下“深层思维”公司(si)的德米斯·哈萨比斯和Anthropic公司(si)的达里奥·阿莫代伊都(dou)宣称自己(ji)的人工智能产(chan)品将(jiang)很快彻(che)底改变(bian)医学。
不过，如果生(sheng)成式(shi)人工智能真的实现了这些愿景，那么结果可能看起来就像是虚拟细胞这样的东西，而虚拟细胞是邢波、伦(lun)德伯格和其他人一直(zhi)在为之努力的。(上个月，他们在《细胞》双月刊上发表了一篇关于这个主题的观(guan)点文章。邢波则(ze)将(jiang)这个想(xiang)法更推进了一步，与他人合作撰写了几篇论文，探讨这种虚拟细胞能否组合成一个“人工智能驱动的数字生(sheng)物体”——对一整个人的模拟。)即使在非常(chang)早期的阶段——这种方法如果被证(zheng)明(ming)可行，可能需要(yao)10年或100年才能完全实现——这也(ye)证(zheng)明(ming)了这项技(ji)术(shu)的终极好处(chu)可能不是来自聊天机器人，而是来自一些更雄心勃勃的东西。
创建虚拟细胞的努力并非始于大语言模型的出(chu)现。最早的现代尝试可以追(zhui)溯到20世纪90年代，当时是涉及编(bian)写方程式(shi)和代码，以描述每个分子(zi)和相互(hu)作用(yong)。这种方法取得了一些成功，第一个全细胞模型(是一种细菌的全细胞模型)最终于2012年发布。但这种方法不适用(yong)于更复杂的人类细胞——伦(lun)德伯格说，科学家们缺乏足够深入(ru)的理解来设(she)想(xiang)或写出(chu)所有必要(yao)的方程式(shi)。
问(wen)题不在于没有任(ren)何(he)相关信息(xi)。在过去的20年里，新技(ji)术(shu)已经产(chan)生(sheng)了大量与人类细胞相关的基因序(xu)列和显(xian)微镜数据。问(wen)题是，这个语料(liao)库太庞大、太复杂，没有人能完全理解它。但生(sheng)成式(shi)人工智能或许可以做到，它是在人类指令极少的情况下从海量数据中提取信息(xi)的。以色列魏茨曼科学研究所计算生(sheng)物学家、邢波的合作者埃兰·塞加(jia)尔说，在人工智能应用(yong)于生(sheng)物学方面，“我们正处(chu)于转折点。时机成熟了，我们具备了所有不同的组成部分：数据、计算机、模型”。
卡内基梅隆大学计算生(sheng)物学家、赛(sai)诺(nuo)菲集团研发和计算科学主管齐夫·巴尔-约瑟夫说：“该领域的重大转折点出(chu)现在2018年。”2018年——在生(sheng)成式(shi)人工智能热潮之前，谷(gu)歌旗下“深层思维”公司(si)发布了“阿尔法折叠”程序(xu)。这是一种人工智能算法，从功能上“解决”了分子(zi)生(sheng)物学中一个长期存在的问(wen)题：如何(he)从组成蛋(dan)白质的氨基酸(suan)序(xu)列中解析蛋(dan)白质的三维结构。过去，针对单个蛋(dan)白质完成这项任(ren)务需要(yao)一个人进行多(duo)年的实验。但在2022年，也(ye)就是“阿尔法折叠”首(shou)次发布仅4年后，它就预测了2亿种蛋(dan)白质的结构，几乎涵盖(gai)了科学界已知的所有蛋(dan)白质。该程序(xu)已经在推动药物发现和基础(chu)生(sheng)物学研究，这使它的创建者在去年秋季赢得了诺(nuo)贝尔奖。
该程序(xu)的成功启发了研究人员为生(sheng)物学中的其他构成要(yao)素——如脱氧核糖核酸(suan)(DNA)和核糖核酸(suan)(RNA)——设(she)计所谓的基础(chu)模型。受聊天机器人预测句子(zi)中下一个单词的启发，许多(duo)基础(chu)模型经过训练(lian)，可以预测一个生(sheng)物序(xu)列中接下来会(hui)出(chu)现什么，例(li)如一个蛋(dan)白质中的下一个氨基酸(suan)。不过，生(sheng)成式(shi)人工智能的价值不限于直(zhi)接预测。聊天机器人在分析文本时，会(hui)根据单词之间的关系构建语言的抽象数学结构。它们在这些结构中分配单词和句子(zi)坐标，这就是“嵌入(ru)”。在一个著名(ming)的例(li)子(zi)中，嵌入(ru)“女王”与嵌入(ru)“国王”之间的距离同嵌入(ru)“女人”与嵌入(ru)“男人”之间的距离相同，这表明(ming)该程序(xu)生(sheng)成了一些关于性别角色和王室的内在概念。数学、逻辑推理和说服的基本能力(尽管有缺陷)似(si)乎都(dou)来自这种对单词的预测。
许多(duo)人工智能研究人员认为，这些嵌入(ru)所反映的基本理解是聊天机器人能够有效地预测句子(zi)中的单词的原因。同样的概念在生(sheng)物基础(chu)模型中也(ye)可能是有用(yong)的。例(li)如，为了准确预测一个核苷酸(suan)序(xu)列或一个氨基酸(suan)序(xu)列，算法可能需要(yao)生(sheng)成关于这些核苷酸(suan)或氨基酸(suan)如何(he)相互(hu)作用(yong)、甚至它们在一个细胞或生(sheng)物体中如何(he)发挥作用(yong)的内部的统(tong)计近似(si)值。
生(sheng)物学语言要(yao)比任(ren)何(he)人类的语言复杂得多(duo)。一个细胞的所有组成部分和层面都(dou)是相互(hu)影(ying)响的，科学家们希望将(jiang)不同的基础(chu)模型组合起来，创造出(chu)比它们之和更大的东西——就像把发动机、机身、起落架和其他部件组合成一架飞机一样。陈-扎克伯格倡(chang)议公司(si)科学主管、虚拟细胞观(guan)点文章的第一作者斯蒂(di)芬(fen)·奎克说：“最终，所有这些都(dou)将(jiang)聚合在一起，形成一个大模型。”
换句话说，这个设(she)想(xiang)是，为DNA、RNA、基因表达、蛋(dan)白质相互(hu)作用(yong)、细胞组织等设(she)计的算法，如果以正确的方式(shi)组合在一起，可能构成一个虚拟细胞。奎克说：“我们现在还不太清楚如何(he)实现这一目标，但我相信会(hui)实现的。”（编(bian)译/马丹）