解決高藥價的辦法可能在于人工智能。在過去，藥物是通過極其耗時的試驗和經(jīng)過多次失敗創(chuàng)造出來的。

據(jù)估計，在實驗室測試的8000種藥物化合物中，只有一種最終能實現(xiàn)大規(guī)模生產(chǎn)。因此，制藥公司經(jīng)常以昂貴的價格將其巨大的研發(fā)成本轉(zhuǎn)嫁給消費者。

隨著人工智能在藥物研究中的應(yīng)用，這種情況正在改變。強大的計算機和算法的引入很可能會讓化學(xué)家們從長時間分析注定會失敗的分子和化合物的研究中解放出來。工作時間的減少和藥品研發(fā)成本的降低將導(dǎo)致以前對許多病人來說過于昂貴的藥物價格下降。

最近在上海舉行的世界獲獎?wù)哒搲?World Laureates Forum)上，Ronald Vale表示，人工智能目前正以具體的方式支持新藥研發(fā)。（Vale是美國藝術(shù)與科學(xué)學(xué)院的院士，曾在2012年獲得Albert Lasker獎。）該論壇的科學(xué)家們表示，人工智能的發(fā)展將使生物學(xué)家的生活變得更輕松，它可以在基因轉(zhuǎn)錄研究中重新排列數(shù)以千萬計的人類抗體。

通過深度學(xué)習(xí)開發(fā)的復(fù)雜算法為發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)造治療疾病的新化合物鋪平了道路。人工智能專家Martin Ford預(yù)測，機器人有朝一日將取代人類，這一預(yù)測長期以來一直令人類擔(dān)憂。

機器人達芬奇手術(shù)系統(tǒng)的設(shè)計是為了簡化復(fù)雜的手術(shù)

在上海交通大學(xué)任教的中國科學(xué)院院士毛軍發(fā)支持采用人工智能技術(shù)來篩選文學(xué)作品，從而來尋找通往突破性發(fā)現(xiàn)的線索。他說，我們可以利用大數(shù)據(jù)找到以前沒有發(fā)現(xiàn)的草藥，來造福人類，他的靈感來自中國2015年諾貝爾生理學(xué)獎獲得者屠呦呦。她和她的團隊在20世紀(jì)70年代發(fā)現(xiàn)了一種叫做青蒿素的化學(xué)物質(zhì)，這種物質(zhì)在拯救發(fā)展中國家數(shù)百萬瘧疾患者上發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

除了藥物研究，人工智能的另一個大用戶場景是生命科學(xué)，尤其是大腦和神經(jīng)科學(xué)。神經(jīng)科學(xué)家已經(jīng)確定了一個主要由海馬體(大腦中負(fù)責(zé)空間記憶的部分)和人腦中的網(wǎng)格細(xì)胞驅(qū)動的人類導(dǎo)航系統(tǒng)。

網(wǎng)格細(xì)胞的發(fā)現(xiàn)使挪威科學(xué)家Edvard Moser和May-Britt Moser能與美國科學(xué)家John O’Keefe共享2014年諾貝爾生理學(xué)獎。Edvard Moser在最近的上海論壇上說，人工智能的指數(shù)級增長使得機器可以像人類大腦的一部分那樣執(zhí)行認(rèn)知功能，比如導(dǎo)航。

挪威科學(xué)家Edvard Moser (左)和May-Britt Moser

他說，如果你給電腦提供方向和位置的信息，它就會開發(fā)出自己的(導(dǎo)航)解決方案。然而人工智能的出現(xiàn)并不是在我們確切知道大腦中正在進行的計算的時候。就有些人渴望讓機器像人一樣思考和行動而言，我們要在計算機中以最初的方式再現(xiàn)情感，還有很長的路要走。

May-Britt Moser用克隆作為一個比喻，來解釋為什么幾乎不可能創(chuàng)造出一種與人類完全一樣的人工智能機器“大腦”。她說，由于人類基因不斷與環(huán)境相互作用，這些相互作用產(chǎn)生的變異不太可能通過人工智能或克隆來復(fù)制甚至模擬。她告誡科學(xué)家不要為了效率而擺弄工具。我們需要科學(xué)來解決問題，但我們也必須意識到倫理問題。