#про_ИИ #про_науку

Внезапно кул стори про разницу между ИИ-хайпом и суровой реальностью. Помните, пару лет назад был страшный кипеш по поводу гугловского AlphaFold'a, который [предположительно] решил эпохальную проблему свёртывания белков?

Собственно, это была первая заметная (читай - запущенная вендорами) волна хайпа по поводу генеративного ИИ: хоронили всех структурных биологов чохом; пророчили революцию в медицине - в общем, было всё то же, что нынче с ChatGPT.

А когда информационная пена осела, оказалось, что:

1️⃣ Реальная проблема фолдинга белков - не в предсказании формы, как рассказывает всем Google (и прочие товарищи в полосатых купальниках, продающие генеративный ИИ); реальная проблема - в предсказании функции получившегося белка. Ну потому что если вы не знаете, что этот белок делает, то зачем козе этот баян, кроме как на побаловаться.

2️⃣ Сомнительная польза AlphaFold в этой части связана с тем, что ИИ не обучен анализировать связывание лигандов; проще говоря - не работает с межмолекулярными взаимодействиями белок / рецептор, которые, собственно, и определяют производимые эффекты (физиологические, биохим и пр.). Можно ли его вообще этому обучить, вопрос открытый; вероятно, можно, но пока этого не произошло.

3️⃣ Результаты работы AlphaFold невозможно толком проверить - моделей слишком много; а до тех пор, пока статистически значимое количество моделей не будет проверено в пробирке, ничего утверждать нельзя - и лучше бы ничего из этого не продавать медикам и фармацевтам (кстати, по итогам того, что успели проверить, высокоточными оказались примерно 35% полученных моделей; не говоря уже о том, что IRL существует больше типов белков, чем те, на которых его обучили: в модели, например, не учтены микробные белки, - и как с этим жить, тоже пока не понятно).

4️⃣ И вишенка на торте: все эти прекрасные результаты (тм) были получены только потому, что Google DeepMind тупо использовал открытую базу данных по белковым последовательностям UniProt, которую международный консорциум биотех-институтов кропотливо собирал аж с 1986 года. Так что не удивительно, что бедный Google вынужден был сделать AlphaFold общедоступным; попробуй он его продать, его бы с потрохами сожрали.

Учёные - люди очень вежливые, и никто, если я правильно помню, публично и нецензурно на эту тему не высказался. Но на конференциях и прочих проф обсуждениях биологи периодически делают 🤦🏻‍♀️🤦🏻‍♀️🤦🏻‍♀️. Правда, тут же добавляя, что AlphaFold - это хорошо, это первый шаг ТМ и прочее в том же духе.

Люблю такое.