AI时代学生物？你必须换一种学法

AI来了，生物化学还值得报吗？过来人的真心话

我的答案很直接：值得。

但你绝不能再用过去那套方式来学。

大家好，我是李旭。

很多朋友都知道，我是生物化学出身，过去主要研究蛋白质的三维结构。

在过去，解析一个重要蛋白的结构，是一项非常辛苦、非常漫长的工程。从克隆、纯化，到X射线衍射、冷冻电镜，再从模糊的电子密度里一点点看清楚一个蛋白质的三维结构，这件事非常不容易。

但几年前，人工智能的飞速发展，已经彻底重塑过这个领域。

过去需要耗费多年时间、反复试错，才能得到的结构信息，人工智能可能很快就能给出一个可信度很高的预测结果。

所以一开始，很多同行都在担心：结构生物学是不是从此就不存在了？甚至生物化学会不会也被人工智能取代？

但事实证明，这门学科并没有消失，反而走上了加速发展的道路。

因为人工智能冲击的，并不是生命科学本身，也不是生物化学本身。

它淘汰的是那些低水平、重复性、只需要照流程操作的流水线工作。

同时，它也把更多时间还给了真正的科学问题。让我们可以用自己的分析和判断，去挖掘更重要的生命线索。

面对人工智能快速给出的结构信息，我们真正要判断的是：哪些结果可靠？哪些答案可能并不真实？我们需要用什么实验去验证它？

而那些可靠的线索，又该如何帮助我们更快设计一款新药，或者一种新的工程酶？

以前，我们常常困在“这个蛋白长什么样”这个初始环节。

但现在，我们更关心的是：长成这个样子的蛋白质，到底有什么功能？我能不能改变它，让它实现我想要的目标？

这才是人工智能时代，生物化学从业者该有的新定位。

生命绝不只是电脑屏幕上漂亮的模型。

它发生在真实细胞里，发生在拥挤、动态、充满噪声的生命环境里。

人工智能可以帮我们搜索海量信息，给出一万种设计可能。但最后，还是要由人来判断，来尝试，来验证，到底哪条路通往真实有效的结果。

所以，有了人工智能，生物学不是不需要人了。

而是更需要我们懂底层分子逻辑，更需要我们有前瞻判断力和想象力，能够在一堆似是而非的答案里，引领科学不断靠近真相。

所以，如果你真的热爱生命的奥秘，想把生命科学作为大学专业，完全没有必要被人工智能吓退。

但在入学前，请记住下面四个原则。你必须用新的学习方式，去拥抱AI时代。

第一，彻底告别“背多分”的学习惯性。

这里说的“背多分”，就是谁背得越牢，谁分数越高。

但在人工智能时代，真正前沿的生命科学，一定是理、工、医的大交叉、大融合。

如果你只会死记硬背概念，未来会寸步难行。

第二，勇敢跨过数据盲区。

学生命科学的人，不一定要像算法工程师那样熟悉底层代码，但绝对不能是数据盲。

你要能看懂结构数据，能理解组学数据，能用代码分析实验结果。

这些能力，才是你判断人工智能答案是否可靠的底气。

第三，要有扎实的化学、物理和数学基础。

只有这些知识地基足够稳，你才可能把复杂生命过程，和人工智能给出的海量信息真正整合起来，用来解决真实问题。

第四，千万不要忘了，生命科学是一门实验科学。

所有推测和假想，最终都要用真实实验来验证。

有能力把假设变成实验流程，并且一步一步踏实地加以证实，永远是生物学最核心的能力之一。

如果在学习生命科学的过程中，能够做到这四点，那么你就有机会成为人工智能浪潮中，智能药物研发还有合成生物学大爆发的受益者。

我是李旭，陪您解读科学奥秘。