Riska fonds a16z atbalsta GenML, lai cīnītos pret Eromas likumu
Īsumā
GenML, riska fonda a16z ieguldījumu disertācija, mērķis ir mainīt Eroma likumu, apvienojot algoritmus un skaitļošanas jaudu dzīvības zinātnēs.
AI ir potenciāls risināt problēmas veselības aprūpē un zāļu izstrādē, piemēram, pieaugošās izmaksas sakarā ar augsti apmācītu darbinieku nepieciešamību un piekļuves un kvalitātes problēmu risināšanu.
Galvenie faktori, kas atbalsta GenML potenciālu, ir GPT-4, AlphaFold un RNS terapijas projekti.
Tehnoloģiju nozare jau sen ir iepazinusies ar Mūra likumu, kas nosaka, ka datoru skaitļošanas jauda pieaug eksponenciāli, kamēr skaitļošanas izmaksas samazinās. Tomēr ir vēl viens likums, mazāk zināms, bet tikpat ietekmīgs, ko sauc Eroma likums. Šis likums apraksta, kā inovāciju temps nozarē katru gadu palēninās, ko pavada eksponenciāls jaunu produktu izmaksu pieaugums. Viena no jomām, kurā Eroma likums ir licis manīt savu klātbūtni, ir jaunu zāļu izstrāde.
Lai pārietu no Eroma likuma uz Mūra likumu, cilvēku vadīti pakalpojumi ir jāpārvērš aprēķinos. Šī transformācija sākas ar vienkāršākiem, vienreizējiem modeļiem (parasti mašīnmācīšanās), kas veic vienkāršus, kļūdu izturīgus uzdevumus, piemēram, Netflix izmanto AI, lai ieteiktu pārraides. Attīstoties mākslīgajam intelektam, mēs ieejam jaunās iespēju jomās, piemēram, ģeneratīvās AI metodes, kas veido tekstu un attēlus vai veic sarežģītus uzdevumus ar kļūdām (aka halucinācijām). Šī attīstība paver iespējas ar AI darbināmiem līdzpilotiem dzīvības zinātnēs un veselības aprūpē, kas var ievērojami palielināt kvalificēta darbaspēka vai augstāka līmeņa mazāk kvalificētu darbaspēku.
Neticamie AI progress ir tikai daļa no stāsta; ir arī algoritmu un skaitļošanas jaudas renesanse, kā arī sasniegumi bioloģijā un veselības aprūpē. Inženierzinātņu virzītie sasniegumi dzīvības zinātnēs ir radījuši ievērojamus sasniegumus gēnu rediģēšanā, šūnu bioloģijā, cilmes šūnās, robotu eksperimentos un citās jomās, ļaujot zinātniekiem manipulēt ar bioloģiju iepriekš nedzirdētos veidos. Šie sasniegumi ir nodrošinājuši bioloģiju gan plašā mērogā, gan ar jaunatklāto konsekvenci, kas abi ir būtiski, lai izveidotu savienojumu ar AI. Turklāt mākslīgā intelekta iekļaušana dzīvības zinātnes eksperimentos rada spēcīgu atgriezenisko saiti, kurā eksperimenti uzlabo AI prognozēšanas jaudu, kas savukārt uzlabo eksperimentus.
Mēģinot cīnīties pret Eroma likumu, riska fonds a16z nesen publicēja an investīciju disertācija koncentrējās uz AI un biotehnoloģiju krustpunktu, kas pazīstams kā GenML (Genomic Machine Learning). Šis darbs liecina, ka GenML ir potenciāls mainīt Eroma likumu, izraisot pārmaiņas nozarē un paverot būtiskas iespējas jaunizveidotiem uzņēmumiem un investoriem.
Visu šo sasniegumu pamatā ir milzīgs skaitļošanas un datu uzglabāšanas apjoms, kas tikai nesen kļuva iespējams. Pirmo reizi algoritmu renesanse ir saistīta ar tīru skaitļošanas jaudu, lai pārbaudītu, atkārtotu un palaistu šīs programmas.
AI ir iespēja risināt lielākās problēmas veselības aprūpē un zāļu izstrādē. Pirmkārt, veselības aprūpes izmaksas pieaug, jo ir nepieciešams augsti apmācīts personāls, jo īpaši doktori, medicīnas doktori, medmāsas un citi. Tā kā mākslīgais intelekts arvien vairāk spēj darboties kā tehniskais eksperts, pastāv iespējas paplašināt esošo pakalpojumu sniedzēju iespējas sniegt aprūpi par daudz zemākām izmaksām. Ja tas tiek īstenots ar empātiju, tas var veicināt iesaistīšanos un uzturēt atbilstību klīniskajiem ieteikumiem, kā arī mazināt klīnicistu izdegšanu. Otrkārt, ar samazinātām izmaksām tiek nodrošināta iespēja risināt piekļuves (mēroga) un kvalitātes (veiktspējas dispersijas samazināšana) problēmas. Jo vairāk aprūpes kļūst AI iespējotas, AI var demokratizēt veselības aprūpi, sniedzot vislabākos veselības aprūpes pakalpojumus ikvienam.
Vairāki galvenie faktori apstiprina pārliecību, ka GenML varētu pārvarēt Eroma likuma noteiktos šķēršļus:
- GPT-4, nespecializēts modelis, ko izstrādājis OpenAI, ir uzrādījis daudzsološus rezultātus zāļu atklāšanā. Pat OpenAI atzīst iespējamos riskus, kas saistīti ar šo iespēju GPT-4 modelis.
- AlphaFold, AI modelis, ko izstrādājis DeepMind, nesen veiksmīgi nokļuva virsrakstos proteīnu sarežģīto 3D struktūru atšķetināšana— izaicinājums, kas jau pusgadsimtu mulsina zinātniekus.
- AI atbalstīti projekti jomā RNS terapija ir pierādījuši ievērojamu potenciālu, lai atrastu līdzekļus no iepriekš neārstējamām slimībām. Izmantojot AI spēku, pētnieki tagad var izpētīt ārstēšanas iespējas, kas kādreiz bija neiedomājamas.
- AI panākumi dažādās jomās lielā mērā ir atkarīgi no pieejamo datu kopu kvalitātes un mēroga. Atvērto datu iniciatīvas un to rašanās pūļa pētniecības datu kopas veicina zināšanu paplašināšanu un nodrošina visaptverošākus uz AI balstītus risinājumus.
Gan izmaksu samazinājuma, gan rezultātu uzlabošanās galvenā daļa, iespējams, būs AI ietekme uz jaunu terapiju izstrādi. AI kalpo kā galvenais virzītājspēks bioloģijas izpratnē, ļaujot pētniecību mērogot daudz tālāk par pašreizējo modeli, kas galvenokārt balstās uz brīnišķīgiem atklājumiem, ko nodrošina stundām ilga cilvēka darba laboratorijā.
Tomēr ir svarīgi atzīmēt iespējamās bažas saistībā ar AI, tostarp iegulto novirzi un citas kļūmes, kas var rasties, apmācot agrīnus AI modeļus par cilvēku savāktajiem datiem. Tā kā mākslīgais intelekts tiek izmantots jaunās nozarēs, zinātniekiem, veselības aprūpes sniedzējiem un regulatoriem ir jāsaglabā modrība potenciāli kaitīgas blakusparādības. Esošais normatīvais regulējums dzīvības zinātnēs un veselības aprūpē pārbauda visu (terapijas līdzekļus, ierīces utt.) attiecībā uz efektivitāti un nelabvēlīgo ietekmi.
Pašlaik notiek jaunā industriālā revolūcija, un, lai gan daži var sagaidīt, ka AI ietekme notiks vienas nakts laikā, mēs ceram uz pakāpenisku pāreju, kas, iespējams, notiks laika gaitā. Šīs GenML attīstības iespējas sniedz ieskatu nākotnē, kurā Eroma likums var tikt pārvarēts ne tikai zāļu izstrādē, bet arī citās nozarēs.
Lasiet vairāk par AI:
Atbildības noraidīšana
Atbilstīgi Uzticības projekta vadlīnijas, lūdzu, ņemiet vērā, ka šajā lapā sniegtā informācija nav paredzēta un to nedrīkst interpretēt kā juridisku, nodokļu, ieguldījumu, finanšu vai jebkāda cita veida padomu. Ir svarīgi ieguldīt tikai to, ko varat atļauties zaudēt, un meklēt neatkarīgu finanšu padomu, ja jums ir šaubas. Lai iegūtu papildinformāciju, iesakām skatīt pakalpojumu sniegšanas noteikumus, kā arī palīdzības un atbalsta lapas, ko nodrošina izdevējs vai reklāmdevējs. MetaversePost ir apņēmies sniegt precīzus, objektīvus pārskatus, taču tirgus apstākļi var tikt mainīti bez iepriekšēja brīdinājuma.
Par Autors
Damirs ir komandas vadītājs, produktu vadītājs un redaktors Metaverse Post, kas aptver tādas tēmas kā AI/ML, AGI, LLM, Metaverse un Web3- saistītie lauki. Viņa raksti katru mēnesi piesaista lielu auditoriju, kas pārsniedz miljonu lietotāju. Šķiet, ka viņš ir eksperts ar 10 gadu pieredzi SEO un digitālā mārketinga jomā. Damirs ir minēts Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto un citas publikācijas. Viņš ceļo starp AAE, Turciju, Krieviju un NVS kā digitālais nomads. Damirs ir ieguvis bakalaura grādu fizikā, kas, viņaprāt, ir devis viņam kritiskās domāšanas prasmes, kas nepieciešamas, lai gūtu panākumus nepārtraukti mainīgajā interneta vidē.
Vairāk rakstus
Damirs ir komandas vadītājs, produktu vadītājs un redaktors Metaverse Post, kas aptver tādas tēmas kā AI/ML, AGI, LLM, Metaverse un Web3- saistītie lauki. Viņa raksti katru mēnesi piesaista lielu auditoriju, kas pārsniedz miljonu lietotāju. Šķiet, ka viņš ir eksperts ar 10 gadu pieredzi SEO un digitālā mārketinga jomā. Damirs ir minēts Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto un citas publikācijas. Viņš ceļo starp AAE, Turciju, Krieviju un NVS kā digitālais nomads. Damirs ir ieguvis bakalaura grādu fizikā, kas, viņaprāt, ir devis viņam kritiskās domāšanas prasmes, kas nepieciešamas, lai gūtu panākumus nepārtraukti mainīgajā interneta vidē.
