来到第二期啦，第一期给大家分享了生物医药专家如何看待“Chat GPT从一开始最基础的AI机器人，发展到现在第四代的全能化”的观点，今天让实验室小王继续给大家分享专家独特解读！
前言
Chat GPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。
2022年11月底，人工智能对话聊天机器人Chat GPT推出，迅速在社交媒体上走红，短短5天，注册用户数就超过100万。
2023年1月末，Chat GPT的月活用户已突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用。
随着Chat GPT的热度增长，各行各业引起广泛关注。那么在生物医药领域，专家是如何解读的呢？做实验的小王在听了一场《Chat GPT×生物医药》主题开放麦后，收获了一些专家看法，我们将分四期，围绕相关问题分享给大家。接下来就是第二期的内容啦！
- 在生物医药领域，会有哪些研究想和Chat GPT进行交叉学习呢？
- 浙江实验室副主任陈主任
Chat GPT作为语言类软件，在某些领域科研上也可以成为助手；在生物医药角度来讲，关注的蛋白质语言、小分子语言等，Chat GPT可以做几件事情，在修改语言模型方面，可以提供选择；在创造方面，也可以提供一些课题，比如分子设计等。
- 百度生科专家张老师
在分子领域的应用，就像在分子库中可以生成很多长寿的分子，筛选打分，再用去做实验可能效果会更好；Chat GPT目前还没有展现出语言的聪明，但是给了我们一些启发：比如根据系统的提示生成分子；还有一些意想不到的能力，对大模型的基础上整合进分子生成的能力，碰撞火花。但是暂时无法达到专业的高清晰度和多种可靠答案。
- 大湾区数字研究院王老师
Chat GPT的能力有限，蛋白质生成和分子设计，提示我们多种任务合在一起做会达到不同的效果。多任务多模态可以通过GPT把信息整合在一起，观察会发生什么化学反应。但是在更深层面的研究上，还需要提升其能力。
- 北京大学智慧医药平台谢老师
在生成数据、基于靶点口袋结构的小分子的预测方面，平台开发完成后，用可以这个接口助力生物研究发现，算是一种傻瓜式的引导和帮助，简单高效。
对于生物医药领域，大家对Chat GPT有什么想要交叉学习的地方呢，一起讨论讨论吧~
本文链接：https://my.lmcjl.com/post/7431.html
4 评论