如今,人工智能算法可以通過(guò)深度學(xué)習進(jìn)行非常詳盡的數據分析,從人臉識別到醫學(xué)影響分析,人工智能算法的表現已經(jīng)趕上甚至超越了人的表現。不過(guò),進(jìn)行這些任務(wù)的算法通常都是在建立在對成千上萬(wàn)的數據進(jìn)行分析的基礎上的。因此,在數據有限的情況下,人工智能的應用受到了限制,其中的一個(gè)例子就是新藥研發(fā)領(lǐng)域。
最近,來(lái)自美國斯坦福大學(xué)(StanfordUniversity)的一個(gè)團隊試圖改變這一點(diǎn),他們想到了使用深度學(xué)習領(lǐng)域中最新的分支——一次學(xué)習(oneshotlearning)。一次學(xué)習只需要少得多的數據來(lái)解決問(wèn)題,這個(gè)團隊之前成功地開(kāi)發(fā)過(guò)只需幾百個(gè)數據點(diǎn)的一次學(xué)習算法。但是,對于新藥開(kāi)發(fā)來(lái)說(shuō),能夠使用的數據點(diǎn)可能更少,但是科研人員仍然決定進(jìn)行一下嘗試。這一成果發(fā)表在《ACSCentralScience》期刊上。
為了讓算法更好地分析藥物,研究人員首先將藥物的分子結構轉化成了以原子為基礎的幾何圖形,這一步將藥物分子的內在性質(zhì)轉化成了算法能夠分析的信息。隨后,科研人員讓他們的算法學(xué)習了兩組數據,一組是不同化合物的毒性數據,另一組是已獲批藥物的副作用數據。
一次學(xué)習算法在接下來(lái)的測試中展現出的潛力令研究人員感到吃驚。在第一項實(shí)驗中,算法學(xué)習了6個(gè)化合物的毒性后對另外3個(gè)化合物的毒性進(jìn)行了預測,在第二項實(shí)驗中,算法學(xué)習了21個(gè)藥物的副作用后預測了另外6個(gè)藥物的副作用。在這兩項實(shí)驗中,算法預測的準確性都比隨機猜測更好。
研究人員承認,這項技術(shù)還遠沒(méi)有達到成熟的程度。目前的這個(gè)算法依賴(lài)于一種特殊的一次學(xué)習技術(shù),它主要依賴(lài)于各個(gè)化合物的分子式和結構上的相似性進(jìn)行預測。當這個(gè)算法學(xué)習了藥物的毒性數據后對副作用進(jìn)行預測時(shí),準確率就大為下降。
對于那些擔心人工智能早晚將取代人腦的人來(lái)說(shuō),這個(gè)研究團隊認為他們的算法不會(huì )出現這種情況,這個(gè)算法最終將成為化學(xué)家們的一個(gè)工具。當化學(xué)家們面對一系列候選藥物時(shí),這個(gè)算法可以幫助他們選擇最有可能成功的那個(gè)。因為現在當化學(xué)家們需要作出選擇時(shí),基本上都靠直覺(jué)。
除了藥物研發(fā)之外,這個(gè)算法還可以應用到其它化學(xué)領(lǐng)域。比如說(shuō)這個(gè)團隊最近還使用這個(gè)算法預測了太陽(yáng)能板的不同化學(xué)成份組合帶來(lái)的不同結果。整個(gè)算法的源代碼也在網(wǎng)上公開(kāi)發(fā)表了。
領(lǐng)導這項研究的斯坦福大學(xué)化學(xué)系教授VijayPande表示:“這項研究是一次學(xué)習技術(shù)第一次被應用到藥物研發(fā)領(lǐng)域。機器學(xué)習技術(shù)的發(fā)展令人十分激動(dòng),現在還遠遠沒(méi)有達到這項技術(shù)的終極應用,這只是一個(gè)開(kāi)端而已。”
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