人与机器：人工智能在科学技能测试中以微弱优势击败人类学者

新泽西州皮斯卡塔韦 — 没有任何发明能像计算机那样象征人类的聪明才智和智慧。作为现代的奇迹，无数科幻作品预言了在不远的将来不可避免的对抗：人与机器。现在，根据罗格斯大学的研究人员的说法，在至少一个科学主题上，机器似乎已经击败了人类。

罗格斯大学的维卡斯·南达（Vikas Nanda）教授花了二十多年的时间仔细研究蛋白质的复杂性质，蛋白质是存在于所有生物体中的高度复杂的物质。他的职业生涯致力于思考和理解构成蛋白质的氨基酸的独特模式，并确定它们是否变成血红蛋白、胶原蛋白等。此外，Nanda教授是自组装这一神秘步骤的专家，其中某些蛋白质聚集在一起形成更复杂的物质。

因此，当研究作者着手进行一项实验，让人类（对蛋白质设计和自组装有深刻、直观的理解的人）与人工智能计算机程序的预测能力进行对比时，南达教授是一个完美的参与者。

研究作者想看看谁或什么能更好地预测哪些蛋白质序列会最成功地结合——Nanda教授和其他几个人，或者计算机。公布的结果表明，智力斗争已经接近，但人工智能程序以微弱的优势击败了人类。

科学家可以使用蛋白质自组装做什么？

现代医学在蛋白质自组装方面投入了大量资金，因为许多科学家认为，完全掌握这一过程可能会导致许多用于医疗和工业用途的革命性产品，例如用于伤口的人造人体组织或用于新化学产品的催化剂。

“尽管我们拥有广泛的专业知识，但人工智能在几个数据集上的表现同样好或更好，显示了机器学习克服人类偏见的巨大潜力，”罗格斯大学罗伯特伍德约翰逊医学院生物化学和分子生物学系教授Nanda说。

蛋白质由大量的氨基酸组成，首尾相连。这些氨基酸链折叠起来形成具有复杂形状的三维分子。确切的形状很重要;每种蛋白质的精确形状以及它所含的特定氨基酸决定了它的作用。包括Nanda教授在内的一些科学家经常从事一项名为“蛋白质设计”的活动，这需要创建产生新蛋白质的序列。

最近，Nanda教授和一组研究人员设计了一种合成蛋白质，能够快速检测称为VX的危险神经毒剂。这种蛋白质可能导致新的生物传感器和治疗方法的开发。

由于现代科学仍然未知的原因，蛋白质与其他蛋白质自组装形成生物学中重要的上层建筑。有时蛋白质似乎遵循一种设计，例如当它们自组装成病毒的保护性外壳（衣壳）时。然而，在其他情况下，蛋白质会自我组装，似乎是为了响应出现问题，最终形成与从阿尔茨海默氏症到镰状细胞等疾病相关的致命生物结构。

“了解蛋白质自组装是在许多领域取得进展的基础，包括医学和工业，”Nanda教授补充道。

人工智能程序的表现如何？

在测试过程中，Nanda教授和其他五位同事收到了一份蛋白质清单，必须预测哪些蛋白质可能会自组装。计算机程序做出了相同的预测，然后研究人员比较了人和机器的反应。

人类参与者根据他们先前的实验蛋白质观察结果做出了预测，例如电荷模式和对水的厌恶程度。人类最终预测了11种蛋白质会自组装。与此同时，计算机程序通过先进的机器学习系统选择了九种蛋白质。

人类专家对他们选择的11种蛋白质中的6种是正确的。计算机程序获得了更高的准确率，它挑选的九种蛋白质中有六种确实能够自组装。

研究作者解释说，人类参与者倾向于“偏爱”某些氨基酸而不是其他氨基酸，这导致了错误的预测。人工智能程序还正确识别了一些不是自组装“明显选择”的蛋白质，为更多研究打开了大门。Nanda教授承认，他曾经怀疑机器学习用于蛋白质组装研究，但现在他对这项技术更加开放。

“我们正在努力从根本上了解导致自组装的相互作用的化学性质，所以我担心使用这些程序会阻止重要的见解，”他总结道。“但我开始真正理解的是，机器学习只是另一种工具，就像其他任何工具一样。