英伟达要治好谁的病？(4)
然而模拟生命系统工程中，不但涉及单个蛋白质分子的生成，还涉及到大量的蛋白质的相互作用、细胞内和细胞之间的相互作用等，但这方面的问题更复杂，相对来说数据处于稀缺状态，会需要持续的AI模型和实验数据获取手段的创新和突破。
“可以想象，蛋白质的数据会呈指数性的增长，生成设计的落地案例也会快速增长。但是这只是一部分，要模拟免疫系统，就需要其他层面也有同样多的数据，以及与其匹配的AI模型创新和迭代，有同样快速的增长。”宋乐说。
那么有了数据，AI就能在医疗健康领域畅通无阻了吗？也不尽然。
比如，医疗领域的公开数据相对更多，获取方式更多元，AI+医疗在此的进展也更快。就在今年年初，谷歌推出了一款医学对话AI——AMIE（
Articulate Medical Intelligence Explorer
）。这款应用是继Med-PaLM、Med-PaLM2之后的又一个“AI医生”，甚至通过了图灵测试，表现可谓令人惊艳。
尽管从具体表现看，这款在心血管疾病等领域的诊断领域，可以做得比保健医师更好，但仍然无法轻易用到真实患者身上，哈佛大学医学院专家在接受采访时直言，医疗绝不是收集信息这么简单，“它关乎人与人的关系”。
在其背后，伦理问题、监管问题、制度问题，以及科学研究本身的进展限制，都是难以突破的障碍。可以说，被频繁提及的研究数据，只是一个准入门槛，AI+医疗健康和生命科学本质上不是要解决一个技术问题，而是一个综合性的社会问题。
谢昌谕向虎嗅表示，更强的硬件和算法对加速行业发展一定是有帮助，但是并不说今天多了1000台GPU，明天就可以跟你打包票说AIDD（人工智能药物发现与设计）会有一个怎样的进展。
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