يدعم Venture Fund a16z GenML لمكافحة قانون Eroom
في سطور
تهدف GenML ، وهي أطروحة استثمارية مقدمة من Venture Fund a16z ، إلى عكس قانون Eroom من خلال الجمع بين الخوارزميات وحساب القوة في علوم الحياة.
يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على مواجهة التحديات في مجال الرعاية الصحية وتصميم الأدوية ، مثل ارتفاع التكاليف بسبب الحاجة إلى موظفين مدربين تدريباً عالياً ومعالجة قضايا الوصول والجودة.
تشمل العوامل الرئيسية التي تدعم إمكانات GenML ما يلي: GPT-4ومشاريع علاج AlphaFold وRNA.
لطالما كانت صناعة التكنولوجيا على دراية بقانون مور ، الذي ينص على أن قوة الحوسبة لأجهزة الكمبيوتر تنمو بشكل كبير بينما تنخفض تكلفة الحوسبة. ومع ذلك ، هناك قانون آخر ، أقل شهرة ولكنه مؤثر بنفس القدر ، يسمى قانون إيروم. يصف هذا القانون كيف يتباطأ معدل الابتكار في صناعة ما كل عام ، مصحوبًا بزيادة هائلة في تكلفة المنتجات الجديدة. أحد المجالات المحددة التي جعل فيها قانون إيروم وجودها محسوسًا هو تطوير عقاقير جديدة.
للانتقال من قانون إيروم إلى قانون مور ، يجب تحويل الخدمات التي يقودها الإنسان إلى حساب. يبدأ هذا التحول بنماذج أبسط لمرة واحدة (التعلم الآلي عادةً) تؤدي مهامًا بسيطة تتسامح مع الأخطاء ، مثل Netflix باستخدام الذكاء الاصطناعي للتوصية بالعروض. مع تقدم الذكاء الاصطناعي ، ندخل عوالم جديدة من الاحتمالات ، مثل أساليب الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنتاج النصوص والصور أو إكمال المهام المعقدة مع الأخطاء (تعرف أيضًا بالهلوسة). يفتح هذا التقدم الباب أمام إمكانية وجود طيارين مدعومين بالذكاء الاصطناعي في علوم الحياة والرعاية الصحية يمكنهم زيادة العمالة الماهرة أو رفع مستوى العمالة الأقل مهارة.
إن التقدم المذهل للذكاء الاصطناعي ليس سوى جزء من القصة. هناك أيضًا نهضة في الخوارزميات وقوة الحوسبة ، فضلاً عن التطورات في علم الأحياء والرعاية الصحية. أدت التطورات الهندسية في علوم الحياة إلى تطورات كبيرة في تحرير الجينات ، وعلم الأحياء الخلوي ، والخلايا الجذعية ، والتجارب الروبوتية ، وغيرها من المجالات ، مما سمح للعلماء بالتلاعب في علم الأحياء بطرق لم يسمع بها من قبل. مكنت هذه التطورات علم الأحياء على نطاق واسع وكذلك مع الاتساق المكتشف حديثًا ، وكلاهما ضروري للتواصل مع الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك ، فإن دمج الذكاء الاصطناعي في تجارب علوم الحياة يخلق حلقة ردود فعل قوية تعمل فيها التجارب على تحسين القدرة التنبؤية للذكاء الاصطناعي ، والتي بدورها تعمل على تحسين التجارب.
في محاولة لمكافحة قانون إيروم ، نشر الصندوق الاستثماري a16z مؤخرًا ملف ركزت أطروحة الاستثمار على تقاطع الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا الحيوية، المعروف باسم GenML (تعلم الآلة الجينومية). تقترح هذه الأطروحة أن GenML لديه القدرة على عكس قانون Eroom ، وإحداث تغيير في الصناعة وفتح فرص كبيرة للشركات الناشئة والمستثمرين.
تستند كل هذه التطورات إلى كمية هائلة من الحوسبة وتخزين البيانات ، والتي لم تصبح ممكنة إلا مؤخرًا. لأول مرة ، اقترن نهضة الخوارزميات بقوة الحوسبة الخالصة لاختبار هذه البرامج وتكرارها وتشغيلها.
يتمتع الذكاء الاصطناعي بفرصة مواجهة أكبر التحديات في مجال الرعاية الصحية وتصميم الأدوية. أولاً ، ترتفع تكلفة الرعاية الصحية بسبب الحاجة إلى موظفين مدربين تدريباً عالياً ، لا سيما الدكتوراه ، دكتوراه في الطب ، ممرضات ، وغيرهم. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي أصبح قادرًا بشكل متزايد على العمل كخبير تقني ، فهناك فرص لتوسيع قدرات مقدمي الخدمة الحاليين لتقديم الرعاية بتكلفة أقل بكثير. إذا تم تنفيذه بالتعاطف ، فيمكنه توليد المشاركة والحفاظ على الامتثال للتوصيات السريرية ، بالإضافة إلى التخفيف من الإرهاق السريري. ثانيًا ، مع انخفاض التكلفة تأتي القدرة على معالجة قضايا الوصول (النطاق) والجودة (تقليل تباين الأداء). نظرًا لأن المزيد من الرعاية يتم تمكينه بواسطة الذكاء الاصطناعي ، فإن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على إضفاء الطابع الديمقراطي على الرعاية الصحية ، وتقديم أفضل خدمات الرعاية الصحية للجميع.
تدعم العديد من العوامل الرئيسية الاعتقاد بأن GenML يمكنه اختراق الحواجز التي يفرضها قانون Eroom:
- GPT-4، وهو نموذج غير متخصص تم تطويره بواسطة OpenAI, وقد أظهرت نتائج واعدة في اكتشاف المخدرات. حتى OpenAI يقر بالمخاطر المحتملة المرتبطة بهذه القدرة في GPT-4 نموذج.
- AlphaFold ، نموذج الذكاء الاصطناعي الذي طورته DeepMind ، احتل العناوين الرئيسية مؤخرًا بنجاح كشف الهياكل ثلاثية الأبعاد المعقدة للبروتينات—تحد أربك العلماء لمدة نصف قرن.
- المشاريع المدعومة بالذكاء الاصطناعي في مجال علاج الحمض النووي الريبي أظهرت إمكانات كبيرة في إيجاد علاجات للأمراض المستعصية سابقًا. من خلال تسخير قوة الذكاء الاصطناعي ، يمكن للباحثين الآن استكشاف خيارات العلاج التي لم يكن من الممكن تصورها في يوم من الأيام.
- يعتمد نجاح الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات بشكل كبير على جودة وحجم مجموعات البيانات المتاحة. مبادرات البيانات المفتوحة وظهور مجموعات البيانات البحثية التعهيد تسهل توسيع المعرفة وتمكين حلول أكثر شمولاً تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
من المحتمل أن يأتي جزء رئيسي من خفض التكلفة وتحسين النتائج من تأثير الذكاء الاصطناعي في تطوير علاجات جديدة. يعمل الذكاء الاصطناعي كمحرك رئيسي في فهم علم الأحياء ، مما يسمح بتوسيع نطاق البحث إلى ما هو أبعد من النموذج الحالي ، والذي يعتمد بشكل أساسي على الاكتشاف الصدفي الذي تم تمكينه من خلال ساعات من العمل البشري في المختبر.
ومع ذلك ، من المهم ملاحظة المخاوف المحتملة حول الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك التحيز المضمن والفشل الآخر الذي قد ينشأ عن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المبكرة على البيانات التي يجمعها البشر. مع تطبيق الذكاء الاصطناعي على الصناعات الجديدة ، يجب على العلماء ومقدمي الرعاية الصحية والمنظمين أن يظلوا يقظين الآثار الجانبية الضارة المحتملة. الموجودة الإطار التنظيمي في علوم الحياة والرعاية الصحية يختبر كل شيء (العلاجات ، الأجهزة ، إلخ) للفعالية والآثار الضارة.
الثورة الصناعية الجديدة جارية الآن ، وبينما قد يتوقع البعض حدوث تأثير الذكاء الاصطناعي بين عشية وضحاها ، فإننا نتطلع إلى انتقال تدريجي من المحتمل أن يحدث بمرور الوقت. تقدم هذه التطورات في GenML لمحة عن المستقبل حيث يمكن التغلب على قانون Eroom ، ليس فقط في تطوير الأدوية ولكن أيضًا في الصناعات الأخرى.
اقرأ المزيد عن الذكاء الاصطناعي:
إخلاء المسئولية
تتماشى مع المبادئ التوجيهية لمشروع الثقةيرجى ملاحظة أن المعلومات المقدمة في هذه الصفحة ليس المقصود منها ولا ينبغي تفسيرها على أنها نصيحة قانونية أو ضريبية أو استثمارية أو مالية أو أي شكل آخر من أشكال المشورة. من المهم أن تستثمر فقط ما يمكنك تحمل خسارته وأن تطلب مشورة مالية مستقلة إذا كانت لديك أي شكوك. لمزيد من المعلومات، نقترح الرجوع إلى الشروط والأحكام بالإضافة إلى صفحات المساعدة والدعم المقدمة من جهة الإصدار أو المعلن. MetaversePost تلتزم بتقارير دقيقة وغير متحيزة، ولكن ظروف السوق عرضة للتغيير دون إشعار.
نبذة عن الكاتب
دامير هو قائد الفريق ومدير المنتج والمحرر في Metaverse Post، تغطي موضوعات مثل AI / ML و AGI و LLMs و Metaverse و Web3-حقول ذات صله. تجذب مقالاته جمهورًا هائلاً يزيد عن مليون مستخدم كل شهر. يبدو أنه خبير يتمتع بخبرة 10 سنوات في تحسين محركات البحث والتسويق الرقمي. تم ذكر دامير في Mashable، Wired، Cointelegraphو The New Yorker و Inside.com و Entrepreneur و BeInCrypto ومنشورات أخرى. يسافر بين الإمارات العربية المتحدة وتركيا وروسيا ورابطة الدول المستقلة كبدو رقمي. حصل دامير على درجة البكالوريوس في الفيزياء ، والذي يعتقد أنه منحه مهارات التفكير النقدي اللازمة للنجاح في المشهد المتغير باستمرار للإنترنت.
المزيد من المقالات
دامير هو قائد الفريق ومدير المنتج والمحرر في Metaverse Post، تغطي موضوعات مثل AI / ML و AGI و LLMs و Metaverse و Web3-حقول ذات صله. تجذب مقالاته جمهورًا هائلاً يزيد عن مليون مستخدم كل شهر. يبدو أنه خبير يتمتع بخبرة 10 سنوات في تحسين محركات البحث والتسويق الرقمي. تم ذكر دامير في Mashable، Wired، Cointelegraphو The New Yorker و Inside.com و Entrepreneur و BeInCrypto ومنشورات أخرى. يسافر بين الإمارات العربية المتحدة وتركيا وروسيا ورابطة الدول المستقلة كبدو رقمي. حصل دامير على درجة البكالوريوس في الفيزياء ، والذي يعتقد أنه منحه مهارات التفكير النقدي اللازمة للنجاح في المشهد المتغير باستمرار للإنترنت.
