Deep Mind Demis Hassabis และอนาคตของ AI

Demis Hassabis เป็น CEO และผู้ร่วมก่อตั้ง DeepMind และเขาได้พูดคุยกับ Lex Fridman เกี่ยวกับ AI เป็นอย่างดี

DeepMind เอาชนะผู้เล่นที่เป็นมนุษย์ที่ดีที่สุดด้วย Go และพวกเขายังสร้าง AI ที่ดีที่สุดสำหรับหมากรุกอีกด้วย DeepMind ยังสร้าง AlphaFold 2 ซึ่งแก้ปัญหาการพับของโปรตีนได้

เนื่องจากคณิตศาสตร์ขั้นสูงและแคลคูลัสมีความสำคัญต่อความก้าวหน้าของฟิสิกส์ ดูเหมือนว่า AI จะสามารถเร่งความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ของชีววิทยาได้

ด้านล่างบทความใน Nature อธิบายถึงผลกระทบและข้อจำกัดในปัจจุบันของ Alphafold 2 Alphafold 2 และนักวิจัยจะต้องทำงานร่วมกันเพื่อทดสอบโปรตีนเพิ่มเติมและสร้างข้อมูลเพิ่มเติม ข้อมูลเพิ่มเติมจะช่วยปรับปรุง Alphafold 2 และความแม่นยำในการทำนาย

ยังมีงานที่ต้องทำอีก แต่นี่คือการปรับปรุงการค้นพบยาโดยใช้โปรตีน และสามารถช่วยขจัดความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ห้าประการที่เป็นไปได้ด้วยโปรตีนที่ออกแบบมา

ดูเหมือนว่าซอฟต์แวร์ DeepMind จะทรงพลังมากในฐานะเครื่องมือสำหรับพื้นที่ที่มีข้อมูลจำนวนมากและความซับซ้อน

พวกเขายังสามารถใช้มันคาดการณ์วิธีการปรับสนามแม่เหล็กให้มีพลาสมาสำหรับนิวเคลียร์ฟิวชัน

ด้านบน – มุมมองจากบนลงล่างของรูพรุนนิวเคลียร์ของมนุษย์ ซึ่งเป็นเครื่องจักรโมเลกุลที่ใหญ่ที่สุดในเซลล์ของมนุษย์ เครดิต: Agnieszka Obarska-Kosinska

ธรรมชาติ – อนาคตของ AlphaFold และการปฏิวัติการพับโปรตีนด้วย AI จะเป็นอย่างไร

ซอฟต์แวร์ DeepMind ที่สามารถทำนายรูปร่าง 3 มิติของโปรตีนได้เปลี่ยนแปลงชีววิทยาไปแล้ว

เป็นเวลากว่าทศวรรษแล้วที่นักชีววิทยาระดับโมเลกุล มาร์ติน เบ็ค และเพื่อนร่วมงานของเขาได้พยายามรวมเอาหนึ่งในจิ๊กซอว์ที่ยากที่สุดในโลกเข้าด้วยกัน นั่นคือแบบจำลองโดยละเอียดของเครื่องจักรโมเลกุลที่ใหญ่ที่สุดในเซลล์มนุษย์

ยักษ์นี้เรียกว่าคอมเพล็กซ์รูพรุนนิวเคลียร์ควบคุมการไหลของโมเลกุลเข้าและออกจากนิวเคลียสของเซลล์ที่จีโนมตั้งอยู่ คอมเพล็กซ์เหล่านี้หลายร้อยรายการมีอยู่ในทุกเซลล์ แต่ละชนิดประกอบด้วยโปรตีนมากกว่า 1,000 ชนิดซึ่งรวมกันเป็นวงแหวนรอบรูผ่านเยื่อหุ้มนิวเคลียส

จิ๊กซอว์ 1,000 ชิ้นนี้มาจากการสร้างโปรตีนมากกว่า 30 ชิ้นที่สอดประสานกันในรูปแบบต่างๆ มากมาย การทำปริศนาให้ยากยิ่งขึ้นไปอีก รูปร่าง 3 มิติที่กำหนดโดยการทดลองของหน่วยการสร้างเหล่านี้เป็นบุหงาของโครงสร้างที่รวบรวมจากหลายสายพันธุ์ ดังนั้นอย่าเชื่อมโยงกันดีเสมอไป และรูปภาพบนกล่องปริศนา ซึ่งเป็นมุมมอง 3 มิติที่มีความละเอียดต่ำของรูพรุนนิวเคลียร์ ขาดรายละเอียดเพียงพอที่จะทราบว่ามีชิ้นส่วนกี่ชิ้นที่พอดีกันอย่างแม่นยำ

กรกฎาคม 2021 DeepMind ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ Alphabet ซึ่งเป็นบริษัทแม่ของ Google ได้เปิดตัวเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เรียกว่า AlphaFold2 ต่อสาธารณะ ซอฟต์แวร์สามารถทำนายรูปร่าง 3 มิติของโปรตีนจากลำดับพันธุกรรมได้ โดยส่วนใหญ่แล้วจะระบุความแม่นยำได้

ในบางกรณี AI ช่วยประหยัดเวลาของนักวิทยาศาสตร์ ในส่วนอื่น ๆ ได้ทำการวิจัยที่เป็นไปได้ซึ่งก่อนหน้านี้นึกไม่ถึงหรือทำไม่ได้อย่างดุเดือด มีข้อจำกัด และนักวิทยาศาสตร์บางคนพบว่าการคาดการณ์ไม่น่าเชื่อถือเกินไปสำหรับงานของพวกเขา แต่จังหวะของการทดลองนั้นรุนแรงมาก

เมื่อวันที่ 15 กรกฎาคม พ.ศ. 2021 เอกสารที่บรรยายถึง RoseTTAFold และ AlphaFold2 ปรากฏขึ้น2 พร้อมด้วยโค้ดโอเพนซอร์ซที่ให้บริการฟรี และข้อมูลอื่นๆ ที่จำเป็นสำหรับผู้เชี่ยวชาญในการเรียกใช้เครื่องมือในเวอร์ชันของตนเอง หนึ่งสัปดาห์ต่อมา DeepMind ประกาศว่าได้ใช้ AlphaFold เพื่อทำนายโครงสร้างของโปรตีนเกือบทุกอย่างที่มนุษย์สร้างขึ้น รวมถึง 'โปรตีโอม' ทั้งหมดของสิ่งมีชีวิตอื่น ๆ ที่มีการศึกษาอย่างกว้างขวางอีก 20 ชนิด เช่น หนูเมาส์และแบคทีเรีย Escherichia coli — มากกว่า 365,000 โครงสร้างโดยรวม

ในปีนี้ DeepMind วางแผนที่จะเผยแพร่การคาดการณ์โครงสร้างทั้งหมดมากกว่า 100 ล้านรายการ นั่นคือเกือบครึ่งหนึ่งของโปรตีนที่รู้จักทั้งหมด และมากกว่าจำนวนโปรตีนที่กำหนดโดยการทดลองหลายร้อยเท่าในที่เก็บโครงสร้างโปรตีน Data Bank (PDB)