Demis Hassabis, laureat al premiului Nobel în 2024 şi CEO al Google DeepMind, a declarat marţi că se aşteaptă ca medicamentele farmaceutice concepute de inteligenţa artificială (AI) să intre în teste clinice până la sfârşitul anului.
În timpul unei discuţii la Forumul Economic Mondial de la Davos, Elveţia, Hassabis a declarat că aceste medicamente sunt dezvoltate la Isomorphic Labs, o companie creată de Alphabet, firma mamă a Google, în 2021, care a fost însărcinată să reinventeze întregul proces de descoperire a medicamentelor pe baza AI.
„Acesta este planul”, a spus Hassabis.
În timp ce modelele mari de limbaj au fost în centrul atenţiei, Hassabis a spus că domeniul AI, aşa cum se aplică ştiinţei, este „mult mai bogat decât doar modelele de limbaj şi lucruri precum AlphaFold”.
AlphaFold2, pentru care el şi colegul său John Jumper au câştigat Premiul Nobel pentru Chimie în 2024, este un model AI care prezice structura 3D a proteinelor, rezolvând o provocare biologică de jumătate de secol.
Ardem Patapoutian, profesor de neuroştiinţe la Scripps Research şi laureat al Premiului Nobel pentru Fiziologie sau Medicină în 2021, care s-a alăturat lui Hassabis la discuţie a descris AlphaFold drept „unul dintre cele mai uimitoare şi rapide progrese în ştiinţă pe care le-am experimentat vreodată”. El a spus că, în urmă cu 25 de ani, un doctorand avea nevoie de cinci ani pentru a afla structura unei proteine. Cu AlphaFold, „trebuie doar să introduceţi secvenţa şi vă spune structura”, a spus el.
Hassabis a declarat că AlphaFold a prezis acum structurile a 200 de milioane de proteine cunoscute de ştiinţă - o muncă care ar fi durat aproximativ un miliard de ani folosind metodele tradiţionale.
Cea mai recentă versiune, AlphaFold3, are capacităţi extinse pentru a analiza interacţiunile proteinelor cu alte proteine, liganzi şi ADN/ARN.
Patapoutian a subliniat, de asemenea, potenţialul AI de a elucida misterele funcţiei creierului, în special în ceea ce priveşte înţelegerea modelelor neuronale complexe şi relaţia acestora cu comportamentul. El a remarcat că, în timp ce tehnologia actuală poate prezice comportamentul organismelor simple, înţelegerea creierelor mai complexe rămâne o provocare semnificativă pe care AI ar putea ajuta să o rezolve.
„În general, neuroştiinţa este foarte încântată de AI”, a spus Patapoutian. Aceasta ar putea ajuta oamenii de ştiinţă să facă progrese în înţelegerea creierului, deoarece „în ciuda deceniilor de cercetare, încă nu înţelegem cu adevărat cum funcţionează creierul”.
Chiar şi după observarea modelului de funcţionare a neuronilor într-un creier, rămâne dificil de prezis ce comportament va urma. Poate că pentru o creatură simplă precum viermele C. elegans, care are doar 300 de neuroni, este posibil, a spus Patapoutian. Dar pentru ceva mai complex, „nu avem absolut nicio idee, iar acesta a fost unul dintre Graalurile Sfinte ale neuroştiinţei, nu doar pentru a prezice comportamentul, ci (şi) gândurile mai complexe, inteligenţa, conştiinţa”.
Hassabis a spus că, în acest sens, inteligenţa artificială închide acest cerc. Structura creierului a inspirat reţelele neuronale ale AI, iar acum AI poate ajuta oamenii de ştiinţă să înţeleagă cum funcţionează creierul.
Hassabis a declarat că următoarea frontieră pentru AlphaFold3 este de a determina modul în care mutaţiile pot provoca schimbări în structura şi funcţia proteinei. AlphaFold2 a rezolvat problema unei proteine statice, dar el a subliniat că proteinele nu sunt statice. În cele din urmă, el vede apariţia medicinei personalizate, în care un medicament este optimizat pentru metabolismul propriu fiecărui individ.
Celule virtuale şi AGI
Privind spre viitor, Hassabis şi-a expus viziunea în privinţa simulărilor cu „celule virtuale” care ar putea revoluţiona cercetarea biologică.
Întrebat când va apărea inteligenţa generală artificială (AGI), Hassabis crede că ar putea apărea în cinci până la zece ani, dar mai întâi trebuie să se producă câteva progrese majore.
Aceste progrese sunt un set complet de abilităţi de raţionament şi planificare şi capacitatea de a fi cu adevărat creativ, nu doar de a imita stiluri artistice sau idei noi pe care a fost antrenat, a precizat Hassabis.
„Aţi putea veni cu relativitatea generală aşa cum a făcut Einstein pe baza cunoştinţelor pe care le avea la momentul respectiv în anii 1900? Nu cred că vreunul dintre sistemele noastre s-ar putea apropia de aşa ceva”. Deocamdată.
