Фонд за рисков капитал a16z подкрепя GenML в борбата със закона на Eroom
Накратко
GenML, инвестиционна теза от рисковия фонд a16z, има за цел да обърне закона на Eroom чрез комбиниране на алгоритми и изчислителна мощност в науките за живота.
AI има потенциала да се справи с предизвикателствата в здравеопазването и дизайна на лекарства, като нарастващите разходи поради необходимостта от висококвалифициран персонал и справяне с проблемите на достъпа и качеството.
Ключовите фактори, подкрепящи потенциала на GenML, включват GPT-4, AlphaFold и проекти за РНК терапия.
Технологичната индустрия отдавна е запозната със закона на Мур, който гласи, че изчислителната мощност на компютрите нараства експоненциално, докато цената на изчисленията намалява. Има обаче друг закон, по-малко известен, но също толкова въздействащ, наречен Законът на Eroom. Този закон описва как скоростта на иновациите в индустрията се забавя всяка година, придружена от експоненциално увеличение на цената на новите продукти. Една конкретна област, в която законът на Eroom се усеща, е разработването на нови лекарства.
За да се премине от закона на Eroom към закона на Moore, управляваните от човека услуги трябва да бъдат преобразувани в изчисления. Тази трансформация започва с по-прости, еднократни модели (обикновено машинно обучение), които изпълняват прости, толерантни към грешки задачи, като Netflix, използващ AI, за да препоръчва предавания. С напредването на AI навлизаме в нови области на възможности, като генеративни AI методи, произвеждащи текст и изображения или изпълняващи сложни задачи с грешки (известни още като халюцинации). Тази прогресия отваря вратата към възможността за задвижвани от изкуствен интелект копилоти в науките за живота и здравеопазването, които могат значително да мащабират квалифицираната работна ръка или да повишат нивото на по-малко квалифицираната работна ръка.
Невероятният напредък на AI е само част от историята; има и ренесанс в алгоритмите и изчислителната мощност, както и напредък в биологията и здравеопазването. Инженерният напредък в науките за живота доведе до значителен напредък в генното редактиране, клетъчната биология, стволовите клетки, роботизираните експерименти и други области, което позволява на учените да манипулират биологията по нечувани досега начини. Тези постижения позволиха биология в мащаб, както и с новооткрита последователност, като и двете са от съществено значение за свързване с AI. Освен това, включването на AI в експерименти в областта на науката за живота създава силна верига за обратна връзка, в която експериментите подобряват предсказващата сила на AI, което от своя страна подобрява експериментите.
В опит да се бори със закона на Eroom, рисковият фонд a16z наскоро публикува an инвестиционна теза, фокусирана върху пресечната точка на AI и биотехнологиите, известен като GenML (Genomic Machine Learning). Тази теза предполага, че GenML има потенциала да обърне закона на Eroom, като доведе до промяна в индустрията и отключи значителни възможности за стартиращи фирми и инвеститори.
В основата на всички тези постижения стои огромно количество изчисления и съхранение на данни, което едва наскоро стана възможно. За първи път ренесансът в алгоритмите беше съчетан с чистата изчислителна мощ за тестване, повторение и изпълнение на тези програми.
AI има възможност да се справи с най-големите предизвикателства в здравеопазването и дизайна на лекарства. Първо, разходите за здравеопазване нарастват поради необходимостта от висококвалифициран персонал, особено доктори, доктори по медицина, медицински сестри и други. Тъй като AI става все по-способен да функционира като технически експерт, има възможности за разширяване на възможностите на съществуващите доставчици да предоставят грижи на много по-ниска цена. Ако се прилага с емпатия, това може да породи ангажираност и да поддържа съответствие с клиничните препоръки, както и да смекчи прегарянето на клинициста. Второ, с намалените разходи идва възможността за справяне с проблемите на достъпа (мащаб) и качеството (намаляване на вариациите на производителността). Тъй като повече грижи стават активирани от AI, AI има потенциала да демократизира здравеопазването, предоставяйки най-добрите здравни услуги на всички.
Няколко ключови фактора подкрепят убеждението, че GenML може да преодолее бариерите, наложени от закона на Eroom:
- GPT-4, неспециализиран модел, разработен от OpenAI, показа обещаващи резултати в откриването на лекарства. Дори OpenAI признава потенциалните рискове, свързани с тази способност в GPT-4 модел.
- AlphaFold, AI модел, разработен от DeepMind, наскоро влезе успешно в заглавията разкриване на сложните 3D структури на протеините- предизвикателство, което обърква учените в продължение на половин век.
- Подпомогнати от AI проекти в областта на РНК терапия са показали значителен потенциал в намирането на лекове за нелечими преди това болести. Използвайки силата на AI, изследователите вече могат да изследват възможности за лечение, които някога са били невъобразими.
- Успехът на AI в различни области до голяма степен зависи от качеството и мащаба на наличните набори от данни. Инициативи за отворени данни и появата на масиви от изследователски данни улесняват разширяването на знанията и позволяват по-всеобхватни решения, управлявани от AI.
Ключова част както от намаляването на разходите, така и от подобряването на резултатите вероятно ще дойде от въздействието на ИИ при разработването на нови терапии. AI служи като ключов двигател в разбирането на биологията, позволявайки изследванията да бъдат мащабирани далеч отвъд настоящия модел, който разчита предимно на случайни открития, активирани от часове човешки труд в лабораторията.
Въпреки това е важно да се отбележат потенциалните опасения около ИИ, включително вградени пристрастия и други неуспехи, които могат да възникнат от обучението на ранни модели на ИИ върху данни, събрани от хора. Тъй като AI се прилага в нови индустрии, учените, доставчиците на здравни услуги и регулаторите трябва да останат бдителни за потенциално вредни странични ефекти. Съществуващите регулаторна рамка в науките за живота и здравеопазването тества всичко (терапевтични средства, устройства и т.н.) за ефикасност и нежелани ефекти.
Новата индустриална революция е в ход и докато някои може да очакват въздействието на ИИ да се случи за една нощ, ние очакваме с нетърпение постепенен преход, който вероятно ще настъпи с течение на времето. Тези разработки в GenML предлагат поглед към бъдещето, в което законът на Eroom може да бъде преодолян не само в разработването на лекарства, но и в други индустрии.
Прочетете повече за AI:
Отказ от отговорност
В съответствие с Доверете се насоките на проекта, моля, имайте предвид, че предоставената на тази страница информация не е предназначена да бъде и не трябва да се тълкува като правен, данъчен, инвестиционен, финансов или каквато и да е друга форма на съвет. Важно е да инвестирате само това, което можете да си позволите да загубите, и да потърсите независим финансов съвет, ако имате някакви съмнения. За допълнителна информация предлагаме да се обърнете към правилата и условията, както и към страниците за помощ и поддръжка, предоставени от издателя или рекламодателя. MetaversePost се ангажира с точно, безпристрастно отчитане, но пазарните условия подлежат на промяна без предизвестие.
За автора
Дамир е ръководител на екип, продуктов мениджър и редактор в Metaverse Post, обхващащи теми като AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse и Web3- свързани полета. Статиите му привличат огромна аудитория от над милион потребители всеки месец. Изглежда, че е експерт с 10 години опит в SEO и дигитален маркетинг. Дамир е споменат в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и други публикации. Той пътува между ОАЕ, Турция, Русия и ОНД като дигитален номад. Дамир получава бакалавърска степен по физика, която според него му е дала уменията за критично мислене, необходими за успех в непрекъснато променящия се пейзаж на интернет.
Още статии
Дамир е ръководител на екип, продуктов мениджър и редактор в Metaverse Post, обхващащи теми като AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse и Web3- свързани полета. Статиите му привличат огромна аудитория от над милион потребители всеки месец. Изглежда, че е експерт с 10 години опит в SEO и дигитален маркетинг. Дамир е споменат в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и други публикации. Той пътува между ОАЕ, Турция, Русия и ОНД като дигитален номад. Дамир получава бакалавърска степен по физика, която според него му е дала уменията за критично мислене, необходими за успех в непрекъснато променящия се пейзаж на интернет.
