匡飛白

·AI可能成為繼人腦之后的“另一個原始創(chuàng)新的中心”。

·大腦的高效與復(fù)雜性源自數(shù)以百億計的神經(jīng)元、千余種細(xì)胞類型，以及高度專業(yè)化的連接與功能分布。AI算法還可以繼續(xù)從大腦中汲取靈感。

人工智能（AI）與生命科學(xué)正上演著一場科學(xué)史上的“雙城記”。一方面，從基因序列到蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，從細(xì)胞通訊到藥物靶點，AI正以前所未有的算力試圖破解生命這本古老的密碼之書，另一方面，演化了數(shù)十億年的生命系統(tǒng)，尤其是人類大腦，其無與倫比的復(fù)雜性、能效和創(chuàng)造力，可能成為AI突破自身瓶頸的靈感源泉。如何通過AI理解生命、造福人類，已經(jīng)成為生命科學(xué)領(lǐng)域的重要問題。

在剛剛閉幕的2025WAIC世界人工智能大會上，多位在生命科學(xué)領(lǐng)域中耕耘數(shù)十載的院士在不同專題報告中分享了對AI的思考。他們深入理論原點、對標(biāo)生命本源、立足產(chǎn)業(yè)實踐，為我們呈現(xiàn)了一幅更為冷靜、深刻且相互關(guān)聯(lián)的思考圖景。

陳潤生：從理論原點探尋AI的“創(chuàng)新火花”

人類歷史上所有創(chuàng)造發(fā)明皆為大腦智能的體現(xiàn)，那么一個可工程化實現(xiàn)的“數(shù)字腦”，其潛力不言而喻。在中國科學(xué)院院士陳潤生看來，AI的本質(zhì)正是通過算法構(gòu)建這樣的“數(shù)字腦”?！叭绻覀兡茉斐鰜?，社會將難以想象地變革?！彼f。

作為我國最早從事理論生物學(xué)與生物信息學(xué)研究的科學(xué)家之一，陳潤生在過去三十余年間系統(tǒng)地推動了該領(lǐng)域在中國的發(fā)展。他認(rèn)為，AI技術(shù)的發(fā)展可能是人類文明演化的一個重要節(jié)點。2024年諾貝爾獎授予AI相關(guān)領(lǐng)域，已昭示AI的不凡學(xué)術(shù)地位及其對自然科學(xué)的現(xiàn)實推動。當(dāng)下的AI不再只是一種工具，而在潛移默化間重塑著生產(chǎn)和生活的方方面面。

陳潤生指出，當(dāng)前大模型的理論基石是“兩個理論體系加一個技術(shù)”。理論之一是基于機器學(xué)習(xí)或者復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，它負(fù)責(zé)制造一個足夠龐大的系統(tǒng)來存儲知識；其二是基于語言構(gòu)成的統(tǒng)計理論，它認(rèn)為語言由單詞通過統(tǒng)計相關(guān)性組合而成。這兩套理論在上世紀(jì)80年代就已成形，但彼此割裂。直到2017年，谷歌團隊提出Transformer架構(gòu)，通過將語言中的單詞變成一個矢量，才使得語言能夠被復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)“可讀取可認(rèn)知”，從而將兩大理論體系縫合起來，催生了今日的大語言模型。

陳潤生說，AI展現(xiàn)出的“涌現(xiàn)、頓悟和幻覺”等現(xiàn)象，預(yù)示著“這個系統(tǒng)可以產(chǎn)生我們（訓(xùn)練數(shù)據(jù)）里面沒有的新的知識”。如果這些新知識符合客觀規(guī)律，那么它就可能是“新的智能的火花”，是AI可能成為繼人腦之后的“另一個原始創(chuàng)新的中心”的重要苗頭。

AI這種超越工具性的潛能，也引出了更深刻的科學(xué)哲學(xué)問題，即物質(zhì)世界除了通過生物進化，如今還可能通過人工智能產(chǎn)生新的智能體系。

然而，陳潤生也指出了AI與人類智能的巨大差距。AI目前在學(xué)習(xí)、記憶等“一般智能”上表現(xiàn)出色，但距離人類所擁有的意識、思維、情感等“高級智能”仍遙不可及。他從物理層面比較，人腦在復(fù)雜度、集成度（860億神經(jīng)元在1400立方厘米顱內(nèi)）和能耗（僅20-30瓦）上，均遠(yuǎn)超當(dāng)前的人工智能系統(tǒng)。更重要的是，他認(rèn)為當(dāng)前AI理論體系是“不透明的，不可解釋的”黑箱，未來需要從更底層研究其工作機制，才能實現(xiàn)真正的理論突破。

蒲慕明：為人工智能尋找“大腦”的真實藍(lán)圖

作為國際著名的神經(jīng)生物學(xué)家和生物物理學(xué)家，中國科學(xué)院院士蒲慕明長期致力于神經(jīng)突觸可塑性、神經(jīng)環(huán)路功能等領(lǐng)域的研究。他在報告中指出，大腦的高效與復(fù)雜性源自數(shù)以百億計的神經(jīng)元、千余種細(xì)胞類型，以及高度專業(yè)化的連接與功能分布。AI算法還可以繼續(xù)從大腦中汲取靈感。

與AI只有一種神經(jīng)元相比，蒲慕明以空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)圖像為例展示了大腦皮層的驚人復(fù)雜性：“每一個彩色的點，是不同基因表達(dá)模式的細(xì)胞，所以可以說不同種類的細(xì)胞在大腦的皮層……上千種不同的種類。”此外，通過比較小鼠與獼猴的大腦，他指出在進化過程中，靈長類動物的神經(jīng)元投射變得“高度專一”，這可能是復(fù)雜認(rèn)知功能的基礎(chǔ)。這種細(xì)胞與連接的異質(zhì)性和特異性，是當(dāng)前AI模型遠(yuǎn)不能及的。

蒲慕明強調(diào)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“可塑性”是理解智能本質(zhì)的關(guān)鍵。無論是Hebb法則為代表的可調(diào)突觸連接，還是長期增強（LTP）與長時抑制（LTD）等生理機制，都對應(yīng)著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的“參數(shù)可調(diào)”。而大腦中更為精妙的生物學(xué)習(xí)法則遠(yuǎn)不止于此。他詳細(xì)闡釋了“脈沖時序依賴可塑性（STDP）”，即神經(jīng)元脈沖發(fā)放的幾毫秒先后順序，就精確地決定了連接是強化還是弱化。這一“持續(xù)依賴”的學(xué)習(xí)法則，為更高效的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了理論依據(jù)。

他還強調(diào)了大腦具有的短期記憶與長期記憶轉(zhuǎn)換機制，其生理學(xué)基礎(chǔ)是“間隔性學(xué)習(xí)”，對信息進行篩選、鞏固和遺忘的機制，正是當(dāng)前AI模型所缺乏的。

蒲慕明進一步列舉了大腦網(wǎng)絡(luò)中諸多在當(dāng)前AI中尚未被充分引入的高級特性：包含大量反向連接和側(cè)向連接的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、發(fā)育過程中的網(wǎng)絡(luò)修剪與生成等。因此，蒲慕明認(rèn)為，只有引入真實神經(jīng)系統(tǒng)的多樣性、可塑性與自適應(yīng)的調(diào)控，AI才有望更好地向“類腦智能”邁進。

從腦科學(xué)出發(fā)，蒲慕明倡導(dǎo)一種“反向借鑒”：一方面利用神經(jīng)原理為AI提供啟示，創(chuàng)造“類腦智能”，另一方面通過AI與大腦的比較研究促進對人工智能特性與高等智能本質(zhì)的理解。他認(rèn)為，腦科學(xué)的經(jīng)驗可以成為新一代AI倫理、標(biāo)準(zhǔn)制定與邊界探索的基礎(chǔ)。

陳凱先：AI加速中國從“跟跑”到“領(lǐng)跑”的藥物革命

中國科學(xué)院院士陳凱先是我國藥物化學(xué)和創(chuàng)新藥物研究領(lǐng)域的權(quán)威專家。他的報告立足于中國生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的實際，系統(tǒng)闡述了AI如何作為一種革命性力量，推動藥物研發(fā)全鏈條的創(chuàng)新，并助力中國實現(xiàn)從“跟跑”到“領(lǐng)跑”的跨越。

陳凱先說，一方面，我國新藥獲批數(shù)量快速上升，已進入全球藥物研發(fā)的“第二梯隊”；但另一方面，他也指出了核心“痛點”：“賽道不是我們開的，從0到1往往是人家先做……面向未來我們要加強原始的創(chuàng)新?！倍鳤I可能是實現(xiàn)這一跨越的關(guān)鍵變量之一。

他系統(tǒng)地梳理了AI在靶點發(fā)現(xiàn)、藥物設(shè)計、臨床前研究到臨床試驗優(yōu)化等全流程的應(yīng)用，指出AI技術(shù)正從處理“單一模態(tài)的數(shù)據(jù)”，發(fā)展為能夠整合基因、蛋白、病理等多模態(tài)信息的“生物醫(yī)藥大模型”，并開始具備推理能力，能夠“進行原創(chuàng)的生物假設(shè)，并且進行實驗驗證”。他以上海臨港實驗室的“元生”虛擬疾病生物學(xué)家、華為云的“盤古藥物分子大模型”、分子之心的蛋白質(zhì)生成大模型、深勢科技的AIforscience平臺等國內(nèi)實踐為例，展示了AI在加速新藥發(fā)現(xiàn)上的巨大潛力。

陳凱先認(rèn)為，AI在藥物研發(fā)中的應(yīng)用前景在于構(gòu)建“主動數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能藥物發(fā)現(xiàn)新范式”，其中包含兩方面。一是將“干法和濕法結(jié)合起來”，即AI的“大腦”（虛擬篩選、模型預(yù)測）與高通量自動化實驗平臺的“雙手”相結(jié)合，形成“設(shè)計-執(zhí)行-學(xué)習(xí)”的快速閉環(huán)。二是通過構(gòu)建“虛擬細(xì)胞”、“虛擬患者”等數(shù)字生命體，在計算機中模擬藥物作用，以極低的成本預(yù)測療效與毒性，從而“大大降低臨床研究的失敗成本”。他相信，這種新范式將是推動中國生物醫(yī)藥實現(xiàn)原始創(chuàng)新的強大引擎。

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