機器學習徹底改變遺傳學及其他領域的科學發現

科學家們越來越多地使用機器學習來預測疾病、設計藥物，並在大型數據集中尋找隱藏的模式。這標誌著科學發現的新紀元。這些演算法的興起是一個融合的故事，正在改變科學的進行方式。 縱觀歷史，科學發現依賴於人類的努力。數據非常寶貴，科學家們煞費苦心地設計演算法。然而，各個領域的數據量已經爆炸式增長，超過了人類手動分析的能力。 機器學習已經成為解決這個問題的方法。這些演算法已經成熟為強大的科學工具。這使得包括遺傳學和相關領域在內的各個學科都取得了突破。 在生物學中，機器學習對蛋白質摺疊問題產生了重大影響。DeepMind的AlphaFold2以實驗室級別的精度預測三維形狀。這加速了藥物發現，並幫助研究人員了解突變如何破壞功能。 機器學習現在在各個領域都很常見。它挖掘大量數據集，以獲得人類無法獨自提取的見解。然而，它並非旨在取代科學家，而是增強他們的能力。 雖然機器學習模型擅長發現模式，但它們通常無法解釋這些模式存在的原因。連接各種想法的想像力、直覺和創造力仍然是人類獨有的優勢。隨著科學變得更容易通過演算法訪問，重點將轉移到我們可以想像的內容上。