科技日報記者 張蓋倫
從下棋到面部識別，AI對當今科技、生活的影響被大家熟知，僅在知乎上，“人工智能”相關話題就有約200萬人關注。而在生物信息學，尤其是新冠疫情中，AI也有著重大意義。
近日，知乎聯合中國計算機學會（CCF）共同推出“科鹽面對面”系列科普節目，邀請科技領域權威專家和知乎科技的優秀答主，圍繞電子信息、航空航天、生命科學等計算機科學領域，基于時下熱點話題，與知乎用戶進行分享和交流。
首期“科鹽面對面”于4月7日在知乎科技進行直播，并聯合CCF進行全平臺直播分享，首期直播在線觀看量達20萬，并在知乎引發相應關注。
主題為“人工智能如何影響新冠病毒研究？”的首期直播節目，由中科院計算所研究員卜東波，清華大學生物學副教授龔海鵬，北京航空航天大學生物學教授、知乎生物學優秀答主“葉盛”，知乎科技鹽究員“D.Han”等一同連線，對人工智能在新冠疫情研究中的應用進行探討。
科技專家們和知乎科技答主的交流，如同知乎里的一問多答，答主和用戶在問答間不僅分享各自對于科技領域的認知，更重要的是可以找到同好人群，在交流和碰撞中得到新的研究思路和靈感方向。
在直播開場，龔海鵬教授介紹，AI目前在新冠病毒研究方面的落地還不多，AlphaFold可能是第一個落地的技術。“它有成熟的算法，可以根據序列去預測結構，幫助制藥，在藥物開發領域做基于結構的理性藥物設計。”還有諸如神經網絡算法等，也有很多工作在做，但距離落地還有一些距離。
對于“AlphaFold2”在生物技術上的價值，卜東波在直播里給出不一樣的觀點，他認為雖然“AlphaFold2”取得了顯著成果，但是其成果很多地方還是依賴于傳統技術的進步。
知乎答主“葉盛”的研究領域是蛋白質三維機構，他從結構的角度親自對比了“AlphaFold2”的預測結果和手動解析的實驗結果，發現“AlphaFold2”預測的結構跟實際測得的結構非常接近，但在一些細節上仍然存在很大的偏差，“在制藥這件事，比如說酶的催化中心、設計一個小分子，關鍵就在于這些細節尺度，失之毫厘謬以千里。”
知乎上有一則問題：“AlphaFold2解決了蛋白質結構問題嗎？DeepMind解決這項生物學五十年難題有何重大意義？”“葉盛”寫下他的回答。他認為，“未來以AI來輔助的結構預測的發力點恐怕不在于預測本身，而在于另一個蛋白質科學的全新領域——蛋白質設計。”這條回答迅速引起大量用戶評論。在和用戶討論的過程中，葉盛將這則回答不斷更新完善，儼然成為一篇小型“論文”。
在第一期“科鹽面對面”直播后的討論中，專家們還談到國內科技在生物學研究領域的成就和進展。他們認為，“AlphaFold2”是一個超級棒的工具，會在很大程度上助推蛋白質結構預測和設計的發展。
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