par Jimmy Barrett 
生物学领域正在经历人工智能带来的巨大变革。到目前为止,研究人员一直使用统计模型和专门软件来分析复杂的生物数据。但是,一个新概念正在兴起:能够以自主或半自主方式进行科学研究的人工智能智能体。
在2024年发表在《细胞》杂志上的一篇文章中,科学家们解释了这些智能体如何能成为未来实验室的合作伙伴。这篇引人入胜的文章为人工智能不再仅仅是工具,而是生物医学发现的合作伙伴的未来奠定了基础。
在生物医学背景下,什么是人工智能智能体?
人工智能智能体是一种具有机器学习算法的自主系统,能够与复杂环境进行交互。在生物学领域,这些环境可能包括:
- 大型数据库(基因组学、转录组学、临床等)
- 操纵细胞或化合物的机器人平台
- 生物系统的数字模型
这些智能体能够提出假设、设计实验、解释结果,甚至在持续学习循环中重新表述结果。因此,它们可以帮助我们更好地理解像人体或微生物群落这样复杂的生物系统。
人工智能智能体在生物研究中的能力
以下是人工智能智能体在生物医学背景下的主要能力概述:
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 生成假设 | 分析数据以提出关于生物机制的想法。 |
| 实验规划 | 选择最相关的实验来测试假设。 |
| 自动化实验流程 | 通过实验室机器人或虚拟平台执行实验。 |
| 主动学习 | 根据获得的结果调整策略的能力。 |
| 模拟生命系统 | 使用数字模型来预测细胞行为。 |
具体应用实例
1.人工智能智能体与合成细胞
人工智能系统已经能够与可重新编程的活细胞互动。例如,它们可以:
- 通过激活或抑制某些基因来修改细胞行为。
- 创建细胞电路,就像在细胞中编写计算机程序一样。
- 实时监控细胞群体并自动调整实验条件。
2.用于药物发现的人工智能
人工智能智能体被用于预测蛋白质结构、识别治疗靶点或提出可能治疗罕见或复杂疾病的分子组合。然后,它们可以规划必要的实验来验证这些假设。
3.与数字孪生体互动
数字孪生体是有机体或器官的虚拟复制品。人工智能智能体可以与这个虚拟双胞胎互动,以测试各种情景,例如:
- 评估药物对虚拟肝脏的影响。
- 模拟免疫反应对感染的响应。
一种新的科学方法论
传统科学通常遵循线性方法:观察→假设→实验→结论。而人工智能智能体引入了闭环方法:它们测试、学习、纠正并重新开始——有时只需几个小时就能完成一个人类研究人员需要几个月的工作。
它们还可以以多智能体方式协作。每个智能体可以专门负责一项任务:一个用于产生想法,另一个分析显微镜图像,再一个负责实验后勤。
局限性和伦理挑战
尽管前景光明,但这些系统也带来了一些重要问题:
- 可解释性:人工智能智能体可以提出解决方案,但如果其推理过程过于复杂或无法解释,我们如何确信它的推理是正确的?
- 责任:如果一个智能体提出的实验失败或产生意外结果,谁应该负责?
- 数据偏差:与任何人工智能系统一样,这些智能体可能会复制或放大训练数据中存在的偏差。
- 过度自主:我们是否应该允许人工智能在没有人工验证的情况下做出关键的实验决策?
人机协作
人工智能智能体不是要取代科学家,而是充当认知合作伙伴。它可以委派繁琐的任务、并行探索成千上万个假设,或记住整个科学文献库。
人类研究人员则保留监督、解释、直觉和伦理验证的角色。人类和人工智能智能体可以更快、更可靠地解决生物学问题。
人工智能智能体正处于科学、技术和生物学的交叉点。它们有望通过加速新药物的发现、揭示生命奥秘并与复杂的生物系统互动,从而改变生物医学研究。
但这场革命必须伴随着伦理防护、更新的科学严谨性,以及研究人员与人工智能开发人员之间的密切合作。
我们并不是迎接人类科学被取代的黎明,而是见证人类智能与人工智能之间前所未有的对话的开端,为生命服务。
主要参考文献:
Schwille, P., Han, C., et al. (2024). Empowering Biomedical Discovery with AI Agents. Cell. 文章链接