[论文解读] Computing in the Life Sciences: From Early Algorithms to Modern AI
本文追溯了生命科学计算从20世纪中叶的计算模型到现代人工智能和机器学习应用的发展历程，突出展示了生物信息学与人工智能融合的关键里程碑。文章考察了人工智能驱动的工具，如科学大语言模型和生物-AI系统，澄清了术语定义，并评估了其能力、局限性以及生物风险影响，以促进跨学科交流与明智决策。
Computing in the life sciences has undergone a transformative evolution, from early computational models in the 1950s to the applications of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) seen today. This paper highlights key milestones and technological advancements through the historical development of computing in the life sciences. The discussion includes the inception of computational models for biological processes, the advent of bioinformatics tools, and the integration of AI/ML in modern life sciences research. Attention is given to AI-enabled tools used in the life sciences, such as scientific large language models and bio-AI tools, examining their capabilities, limitations, and impact to biological risk. This paper seeks to clarify and establish essential terminology and concepts to ensure informed decision-making and effective communication across disciplines.
研究动机与目标
- 绘制1950年代至今计算在生命科学中发展的历史脉络。
- 澄清关键术语与概念，以改善计算生物学、生物信息学与人工智能学科之间的沟通。
- 评估现代人工智能与机器学习工具在生命科学中的能力、局限性以及生物风险影响。
- 为研究人员提供科学大语言模型与生物-AI系统等人工智能赋能工具的全面概述。
- 通过系统理解计算技术的进展，支持跨学科生命科学研究中的明智决策。
提出的方法
- 系统性回顾1950年代以来计算生物学与生物信息学的历史发展。
- 分析关键技术里程碑，包括早期生物过程计算模型以及生物信息学工具的兴起。
- 考察现代人工智能/机器学习应用，特别是科学大语言模型与专业生物-AI工具。
- 结合已记录的案例研究与技术评估，综合分析人工智能在生命科学中的能力、局限性与风险考量。
- 采用结构化分类与术语澄清，以增强跨学科沟通的清晰度。
- 包含10张表格与4幅图，以展示技术演进、工具类型与概念框架。
实验结果
研究问题
- RQ1从1950年代至今，生命科学中的计算模型经历了怎样的演变？
- RQ2人工智能与机器学习融入生命科学研究的关键里程碑有哪些？
- RQ3科学大语言模型与生物-AI工具在生物研究中的主要能力与局限性是什么？
- RQ4现代人工智能工具如何影响生命科学中的生物风险评估与伦理考量？
- RQ5在计算生命科学中实现有效跨学科沟通，哪些术语与概念框架是必不可少的？
主要发现
- 生命科学中的计算已从1950年代的基础计算模型发展为今日复杂的人工智能与机器学习应用。
- 人工智能/机器学习的整合显著提升了生物研究中的数据分析、假说生成与实验设计能力。
- 科学大语言模型与生物-AI工具在文献综合、通路预测与基因功能推断方面表现出强大能力。
- 尽管前景广阔，这些工具在可解释性、泛化能力以及传播生物偏见方面仍存在局限。
- 本文识别出减少计算生物学、生物信息学与人工智能领域间误解所必需的关键术语与概念框架。
- 生物风险评估仍是关键关切，尤其涉及人工智能生成的生物数据与预测的滥用或非预期后果。
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