Венчурный фонд a16z поддерживает GenML в борьбе с законом Eroom
Коротко
GenML, инвестиционный тезис венчурного фонда a16z, направлен на то, чтобы обратить закон Эрума вспять, объединив алгоритмы и вычислительную мощность в науках о жизни.
У ИИ есть потенциал для решения проблем в здравоохранении и разработке лекарств, таких как рост затрат из-за потребности в высококвалифицированном персонале и решение проблем доступа и качества.
Ключевые факторы, поддерживающие потенциал GenML, включают: GPT-4, AlphaFold и проекты РНК-терапии.
Технологическая индустрия давно знакома с законом Мура, который гласит, что вычислительная мощность компьютеров растет экспоненциально, а стоимость вычислений снижается. Однако есть и другой закон, менее известный, но не менее действенный, который называется Закон Эрума. Этот закон описывает, как скорость инноваций в отрасли с каждым годом замедляется, что сопровождается экспоненциальным ростом стоимости новых продуктов. Одной из конкретных областей, где закон Эрума дает о себе знать, является разработка новых лекарств.
Чтобы перейти от закона Эрума к закону Мура, услуги, управляемые человеком, должны быть преобразованы в вычисления. Это преобразование начинается с более простых одноразовых моделей (обычно машинного обучения), которые выполняют простые, устойчивые к ошибкам задачи, такие как Netflix, использующий ИИ для рекомендации шоу. По мере развития ИИ мы входим в новые области возможностей, такие как генеративные методы ИИ, создающие текст и изображения или выполняющие сложные задачи с ошибками (так называемые галлюцинации). Этот прогресс открывает двери для возможности использования вторых пилотов на базе ИИ в науках о жизни и здравоохранении, которые могут значительно увеличить количество квалифицированных работников или повысить уровень менее квалифицированных работников.
Невероятный прогресс ИИ — это только часть истории; есть также ренессанс алгоритмов и вычислительной мощности, а также достижения в биологии и здравоохранении. Инженерные достижения в науках о жизни привели к значительным достижениям в редактировании генов, клеточной биологии, стволовых клетках, роботизированных экспериментах и других областях, что позволило ученым манипулировать биологией ранее неслыханными способами. Эти достижения позволили использовать биологию в масштабе, а также с новообретенной последовательностью, что необходимо для связи с ИИ. Кроме того, включение ИИ в эксперименты в области наук о жизни создает сильную петлю обратной связи, в которой эксперименты улучшают предсказательную способность ИИ, что, в свою очередь, улучшает эксперименты.
В попытке бороться с законом Эрума венчурный фонд a16z недавно опубликовал инвестиционная диссертация, посвященная пересечению ИИ и биотехнологий, известный как GenML (геномное машинное обучение). Этот тезис предполагает, что GenML может отменить закон Эрума, что приведет к изменениям в отрасли и откроет значительные возможности для стартапов и инвесторов.
В основе всех этих достижений лежит огромный объем вычислений и хранения данных, которые стали возможны лишь недавно. Впервые ренессанс алгоритмов сочетается с чистой вычислительной мощностью для тестирования, итерации и запуска этих программ.
У ИИ есть возможность решать самые сложные задачи в области здравоохранения и разработки лекарств. Во-первых, стоимость здравоохранения растет из-за потребности в высококвалифицированном персонале, особенно докторах наук, докторах медицинских наук, медсестрах и других. По мере того, как ИИ становится все более способным функционировать в качестве технического эксперта, появляются возможности расширить возможности существующих поставщиков услуг по оказанию помощи по гораздо более низкой цене. При реализации с эмпатией это может вызвать вовлеченность и поддерживать соблюдение клинических рекомендаций, а также смягчить выгорание клинициста. Во-вторых, при снижении затрат появляется возможность решать проблемы доступа (масштаб) и качества (уменьшение дисперсии производительности). По мере того, как все больше медицинских услуг становится доступными с помощью ИИ, ИИ может демократизировать здравоохранение, предоставляя лучшие медицинские услуги каждому.
Несколько ключевых факторов подтверждают веру в то, что GenML может преодолеть барьеры, установленные законом Эрума:
- GPT-4, неспециализированная модель, разработанная OpenAI, показал многообещающие результаты в открытии наркотиков. Даже OpenAI признает потенциальные риски, связанные с этой возможностью в GPT-4 модель.
- AlphaFold, модель искусственного интеллекта, разработанная DeepMind, недавно попала в заголовки благодаря успешному распутывание сложных трехмерных структур белков— задача, которая полвека ставит ученых в тупик.
- Проекты с поддержкой ИИ в сфере РНК-терапия продемонстрировали значительный потенциал в поиске лекарств от ранее неизлечимых болезней. Используя возможности ИИ, исследователи теперь могут исследовать варианты лечения, которые раньше были невообразимы.
- Успех ИИ в различных областях во многом зависит от качества и масштаба доступных наборов данных. Инициативы в области открытых данных и появление краудсорсинговые исследовательские наборы данных способствуют расширению знаний и созданию более комплексных решений на основе ИИ.
Ключевая часть как снижения затрат, так и улучшения результатов, вероятно, будет связана с влиянием ИИ на разработку новых методов лечения. ИИ служит ключевым фактором в понимании биологии, позволяя масштабировать исследования далеко за пределы текущей модели, которая в основном опирается на случайные открытия, сделанные в результате многочасового человеческого труда в лаборатории.
Однако важно отметить потенциальные проблемы, связанные с ИИ, включая встроенную предвзятость и другие сбои, которые могут возникнуть в результате обучения ранних моделей ИИ на данных, собранных людьми. Поскольку ИИ применяется в новых отраслях, ученые, поставщики медицинских услуг и регулирующие органы должны сохранять бдительность. потенциально вредные побочные эффекты, Существующий нормативно-правовая база в науках о жизни и здравоохранении тестируют все (лекарства, устройства и т. д.) на предмет эффективности и побочных эффектов.
Сейчас идет новая промышленная революция, и хотя некоторые могут ожидать, что воздействие ИИ произойдет в одночасье, мы ожидаем постепенного перехода, который, вероятно, произойдет со временем. Эти разработки в GenML позволяют заглянуть в будущее, где закон Эрума может быть преодолен не только в разработке лекарств, но и в других отраслях.
Подробнее об ИИ:
Отказ от ответственности
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
Другие статьи
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
