4個(gè)樣本智能體自主發(fā)現(xiàn)熱穩(wěn)定性更好的酶。圖片來(lái)源：《自然·化學(xué)工程》

《自然·化學(xué)工程》創(chuàng)刊號(hào)1月12日發(fā)表一項(xiàng)研究，報(bào)道了一個(gè)能對(duì)蛋白質(zhì)進(jìn)行工程改造的、由人工智能（AI）驅(qū)動(dòng)的全自動(dòng)機(jī)器人。研究結(jié)果是對(duì)無(wú)需人類干預(yù)的蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)和構(gòu)建的一次概念驗(yàn)證。

蛋白質(zhì)在所有生命形式中都起著重要作用。其各種功能廣泛應(yīng)用于生物技術(shù)、化學(xué)和醫(yī)學(xué)。改造新的蛋白質(zhì)通常是個(gè)重復(fù)且費(fèi)力的過(guò)程，有時(shí)甚至要好多年才能完成。由于生物性狀和實(shí)驗(yàn)的復(fù)雜性，開(kāi)發(fā)一個(gè)能持續(xù)運(yùn)作不休息并能從產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的全自動(dòng)系統(tǒng)，一直是個(gè)挑戰(zhàn)。

美國(guó)威斯康星大學(xué)麥迪遜分校團(tuán)隊(duì)此次設(shè)計(jì)了名為SAMPLE的機(jī)器人平臺(tái)。其能在沒(méi)有人類干預(yù)或反饋的情況下快速改造蛋白質(zhì)。該平臺(tái)由AI驅(qū)動(dòng)，能學(xué)習(xí)蛋白質(zhì)序列和功能間的關(guān)系，設(shè)計(jì)出新的蛋白質(zhì)后把這些蛋白質(zhì)送到機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試，再向AI算法進(jìn)行反饋，提升其理解。

為測(cè)試該系統(tǒng)，研究人員用4個(gè)SAMPLE智能體改造出了耐熱性更好的酶。雖然搜索行為不同，但每個(gè)SAMPLE智能體都能發(fā)現(xiàn)熱穩(wěn)定性更好的酶。團(tuán)隊(duì)估計(jì)，這個(gè)機(jī)器人系統(tǒng)或許只要幾周就能改造完這些蛋白質(zhì)，而同樣任務(wù)人類科學(xué)家可能需要6-12個(gè)月才能完成。

研究團(tuán)隊(duì)指出，獲取資源延遲、機(jī)器人故障和系統(tǒng)宕機(jī)可能會(huì)影響該機(jī)器人研發(fā)蛋白質(zhì)的總耗時(shí)。他們提議可利用該系統(tǒng)協(xié)助科學(xué)家按需發(fā)現(xiàn)和設(shè)計(jì)蛋白質(zhì)。

總編輯圈點(diǎn)

重復(fù)且費(fèi)力——對(duì)人類而言，這是改造蛋白質(zhì)工作的特點(diǎn)。然而，處理重復(fù)且費(fèi)力的工作，卻恰恰是人工智能的強(qiáng)項(xiàng)。不僅僅在科研領(lǐng)域，在安防、教育、醫(yī)療等各個(gè)領(lǐng)域，人工智能都能把一些重復(fù)且費(fèi)力的工作，處理得又快又好。人類應(yīng)該如何對(duì)待人工智能？最好的策略是，不在這些重復(fù)又費(fèi)力的工作上和人工智能比高低，而是騰出精力在更富創(chuàng)造性、思想性的工作上，展現(xiàn)人類獨(dú)特價(jià)值。