机器学习彻底改变遗传学及其他领域的科学发现

科学家们越来越多地使用机器学习来预测疾病、设计药物，并在大型数据集中寻找隐藏的模式。这标志着科学发现的新纪元。这些算法的兴起是一个融合的故事，正在改变科学的进行方式。 纵观历史，科学发现依赖于人类的努力。数据非常宝贵，科学家们煞费苦心地设计算法。然而，各个领域的数据量已经爆炸式增长，超过了人类手动分析的能力。 机器学习已经成为解决这个问题的方法。这些算法已经成熟为强大的科学工具。这使得包括遗传学和相关领域在内的各个学科都取得了突破。 在生物学中，机器学习对蛋白质折叠问题产生了重大影响。DeepMind的AlphaFold2以实验室级别的精度预测三维形状。这加速了药物发现，并帮助研究人员了解突变如何破坏功能。 机器学习现在在各个领域都很常见。它挖掘大量数据集，以获得人类无法独自提取的见解。然而，它并非旨在取代科学家，而是增强他们的能力。 虽然机器学习模型擅长发现模式，但它们通常无法解释这些模式存在的原因。连接各种想法的想象力、直觉和创造力仍然是人类独有的优势。随着科学变得更容易通过算法访问，重点将转移到我们可以想象的内容上。