化學諾獎得主萊維特:生物進化像上億年的機器學習
2013年諾貝爾化學獎得主、斯坦福大學結(jié)構(gòu)生物學教授邁克爾·萊維特(Michael Levitt) 資料圖
澎湃新聞記者 虞涵棋
“生命進化的過程非常像機器學習,只是進行上億年時間。”9月17日舉行的2018世界人工智能大會上,2013年諾貝爾化學獎得主、斯坦福大學結(jié)構(gòu)生物學教授邁克爾·萊維特(Michael Levitt)分享了他對生物智能和人工智能的感悟。
生物智能來源于不停地學習,萊維特認為,在自然界,學習的本質(zhì)有三個要素:信息、結(jié)構(gòu)和功能。
這位DNA和蛋白質(zhì)分子動力學模擬的領(lǐng)軍學者從這個角度上重新審視了遺傳學的“中心法則”:生命的信息編碼在DNA結(jié)構(gòu)內(nèi)部,再“3D”打印成蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),承擔生命的功能。
一旦功能運行得不夠好,生物就會通過改變DNA的結(jié)構(gòu)來改變遺傳信息,這就像用上億年的時間來完成機器學習。
雖然有一些相似之處,但生物智能有很多人工智能難以企及的維度,比如,DNA和蛋白質(zhì)的信息密集程度很高,是人類現(xiàn)在信息存儲水平的幾百萬倍。萊維特幽默地說道:“DNA和蛋白質(zhì)都是長長的弦,物理學家有弦理論,其實生物學家有弦理論很多年了。”
此外,通過DNA信息到蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的“3D打印”,生物法則可以創(chuàng)造細胞、神經(jīng)元、四肢,這是人類制造業(yè)遠遠不及的。
雖然難以復制生物智能,但人工智能可以得到自然界的啟發(fā)。萊維特提到,機器學習中的重要工具——神經(jīng)網(wǎng)絡,就是一個很好的例子。
最后,人工智能可以反哺生物學的發(fā)展。萊維特了解到,復旦大學最近正在進行一項研究項目,用人工智能去觀察大腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu),識別不同的腦部疾病。這最終將幫助人類創(chuàng)造更好的世界。
萊維特1947年出生于南非,1971年從英國劍橋大學獲得博士學位,現(xiàn)任美國斯坦福大學醫(yī)學院癌癥研究所教授。
2013年,萊維特與其他兩位科學家因“為復雜化學系統(tǒng)創(chuàng)立了多尺度模型”共享諾貝爾化學獎。
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