两年倒数！Anthropic CEO万字长文预言：「强大AI」26年降临，智力击败诺奖得主(3)
因此，我们可以设想这样一个场景：智能最初受到其他生产要素的严重制约，但随着时间的推移，智能本身越来越多地绕过这些要素，即使它们永远不会完全消失。
关键问题是这一切发生的速度有多快，以及按什么顺序发生。
生命科学与生理健康
在科学进步的诸多领域中，生物学可能是最有潜力直接且明确改善人类生活质量的领域。
在过去的一个世纪里，一些最古老的人类疾病（如天花）终被战胜，但还有更多疾病仍然存在。
除了治愈疾病，生命科学原则上可以通过延长健康的人类寿命、增加对我们自身生物过程的控制和自由度。
并且，它能解决我们目前认为是人类生存条件不可改变的日常问题，来提升人类健康的基本水平。
直接将智能应用于生物学的主要挑战是——数据、物理世界的速度和内在复杂性（事实上，这三者都是相互关联的）。
在涉及临床试验的后期阶段，人类约束也在发挥作用。
接下来，让我们逐一分析这些因素。
对细胞、动物甚至化学过程的实验，均受到物理世界速度的限制：
许多生物学实验方案涉及培养细菌或其他细胞，或者仅仅是等待化学反应发生，这有时可能需要几天甚至几周的时间，而且没有明显的方法可以加快速度。
更别提动物实验，可能需要几个月（或更长时间），人类实验通常需要几年（对于长期结果研究甚至可能需要几十年）。
与此相关的是，数据质量往往存在问题：总是缺乏清晰、明确的数据。
这些数据能够将感兴趣的生物效应，与其他成千上万个干扰因素隔离开来，或者能在给定过程中进行因果干预，或者直接测量某些效应（而不是以某种间接或不精确的方式推断其后果）。
即使是大规模的、定量的分子数据，也存在噪声并且遗漏了很多信息。
比如这些蛋白质在哪些类型的细胞中？在细胞的哪个部分？在细胞周期的哪个阶段？
造成这些数据问题的部分原因是，生物系统的内在复杂性。
一张人类新陈代谢生物化学图表中，若想分离出复杂系统的任何部分影响非常困难，更不用说以精确、可预测方式干预这一系统。
此外，除了在人体上进行实验所需的固有时间外，实际的临床试验还涉及大量程序和监管要求。
鉴于这些困难，许多生物学家长期以来一直对AI和更广泛的「大数据」在生物学中的价值持怀疑态度。
从历史上看，在过去30年里，将自己的技能应用于生物学的数学家、计算机科学家和物理学家取得了巨大的成功，但并没有产生最初期望的那种真正变革性的影响。
AlphaFold（背后创造者因此获得诺贝尔奖）和AlphaProteo等，这样的重大革命性突破，减弱了一些怀疑。
但仍存在一种看法，认为AI只在有限的情况下有用（并将继续如此）。
一个常见的说法是，「AI可以更好地分析你的数据，但它不能产生更多的数据或改善数据的质量。Garbage in, garbage out」。
Amodei认为，这种悲观的观点是以错误的方式看待AI。
我们应该将其视为一个AI生物学家，能够执行生物学家所做的所有任务。
包括现实世界中，设计和进行实验， 并发明新的生物学方法或测量技术等。
正是通过加速整个研究过程，AI才能真正推动生物学的快速发展。
更确切地说，生物学进步很大一部分来自真正极少数的发现。
而这发现通常与广泛的测量工具或技术有关，它们允许对生物系统进行精确但通用或可编程的干预。
每年可能大约有1项这样的重大发现，但它们共同推动了生物学超过50%的进展。
这些发现之所以如此强大，正是因为它们突破了内在复杂性和数据限制，直接增加了我们对生物过程的理解和控制能力。
每十年仅仅诞生几个关键发现，就能推动了我们对生物学的基本科学理解，还推动了许多最强大的医疗治疗方法的发展。
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