人工智能和大数据促进新质生产力发展

人工智能和大数据促进新质生产力发展习近平总书记提出的“新质生产力”这一创新概念,意义十分重大,含义十分丰富深刻,需要我们系统深入地学习与探索。

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人工智能和大数据促进新质生产力发展

  习近平总书记提出的“新质生产力”这一创新概念,意义十分重大,含义十分丰富深刻,需要我们系统深入地学习与探索。那么,什么是新质生产力的通用技术?一些通用技术以哪些主要途径加快新质生产力发展?新质生产力的主要创造源头,同各领域与各行业具有通用性和普适性的颠覆性技术密切相关。通过对各种技术的分析可以发现,人工智能和大数据是符合“颠覆性、通用性、普适性”这一标准的关键技术。

  大数据越发成为人类未来的核心资源,而以大数据为基础的人工智能也将是未来社会经济发展的重要发动机。目前,人类获得数据的能力发生了爆炸性增长。比如,分析蛋白的主要方法,已经从只能同时分析数种蛋白的Western Blot,发展为可同时分析很多种蛋白的蛋白组学。而作为人类基因组学后下一个生物医学高峰的人类表型组学,就是对人体多维度、多尺度的生物参量开展大规模获取和系统分析的新兴学科。而人工智能是一种具有颠覆性的方法,可以有力推动很多领域的发展和变革。人工智能技术的发展与应用,使人们能够从海量数据中高效发现事物的规律。此外,人工智能和大数据使科学研究和技术研发模式也出现了颠覆性变革:从传统的“假说驱动的范式”向“大数据驱动的范式”变革。这一范式的历史性变革也将带来生产力的历史性变革。

  人工智能和大数据之间有着极其紧密、不可分割的联系。大数据是人工智能的核心基础。如果将人工智能产品比喻为面包,大数据就是面粉,而人工智能算法就是制造面包的机器。没有面粉,就不可能有面包。所以,大数据应符合以下要求:人工智能可用、标准化的;获取、储存、传输和分享是安全、符合伦理的。大数据库的关键价值在于:人工智能技术发现各种新事物规律的基础;具有无限可能、等待开垦的矿山;大数据被使用后,它仍能和新的数据整合继续被使用。

  作为加快新质生产力发展的重要通用技术,人工智能和大数据主要通过两个途径加快新质生产力发展。一个途径是通过创造新兴产业加以实现,而另一个途径是通过其对传统产业的更新换代加以实现。下面以生物医药行业、医疗行业以及大健康产业为例,对这个判断进行说明。

  生物医药行业已有较长的发展历史,可以算作传统产业。人工智能和大数据则可以颠覆性地改变和提升生物医药行业,从而加快新质生产力发展。一系列证据已表明,人工智能和大数据可以在药物研发的数个关键步骤上颠覆性地提升人类的能力。比如,AlphaFold 2预测蛋白结构的准确度获得了重大提升,这使得设计药物的速度极大提升、费用显著降低;美国斯坦福大学运用人工智能设计临床试验,可显著提升临床试验的效率。

  由于人工智能和大数据技术的广泛应用,生物制药的研发过程正在发生颠覆性变革。传统生物医药行业研发新药的主要过程包括:用细胞模型和动物模型研究检验假说的正确性,从而初步确定治疗某个疾病的靶点;分析靶点蛋白的结构,然后根据该结构设计药物;针对新药物开展临床前期及临床研究,从而对药物疗效作出判断。与传统研发过程相比,由人工智能和大数据技术驱动的药物研发过程发生了颠覆性变革:通过人工智能在海量数据中搜索新治疗靶点;运用人工智能软件建立起该新靶点蛋白的三维结构;通过人工智能设计临床研究方案,针对依据该三维结构设计的新药物开展临床前期及临床研究,从而对药物疗效作出判断。人工智能和大数据驱动的生物医药研发过程的变革,正在使人类发明新药物的速度显著加快、成本显著降低。这些变革正在使生物医药行业获得升级换代,加快了新质生产力的发展。

  医疗行业有着悠久历史,属于传统产业。近年来,人工智能和大数据技术正在从多方面颠覆性地变革着诊断和治疗过程。以MRI、CT、PET为主的医学影像技术是精准诊断的基础和关键,然而通过分析医学影像进行精准诊断是相对耗时、昂贵的过程,而且相关人才较为缺乏。人工智能和大数据技术颠覆性地变革了这一过程。比如,斯坦福大学在2017年发现,运用人工智能诊断皮肤癌的准确率已达91%,而且速度快、成本低,也可以克服相关人才紧缺的问题。此外,人工智能和大数据正在成为实现精准治疗的核心技术。为实现精准治疗,医生需要在治疗前、治疗中和治疗后运用多组学等方法对病人多维度、多尺度的身体参数加以检测,从而建立起个性化的治疗方案。而对于病人的这些海量数据,通过人工智能技术加以分析,可以建立起个性化、精准化的治疗方案。所以,医疗行业也正在经历着传统产业升级换代的重大变革。这些变革有望解决“看病贵、看病难”问题,加快了新质生产力的发展。

  对于作为新兴产业的大健康产业而言,人工智能和大数据也在加快新质生产力发展方面起到了核心作用。只有人工智能和大数据发展到如今阶段,大健康产业才可能获得真正发展。其原因是,能够解决大健康产业严重缺乏专业人才这一根本问题。大健康产业的目标是服务于广大民众的健康。如果按照传统的方法(专业人才需要当场提供健康服务),由于专业人才的缺乏,大健康产业的目标就不可能实现。而通过由“远程健康评估终端”、大数据以及人工智能构成的“智能远程健康评估系统”,现场只需要受过简单培训的人员就能够胜任这样的健康评估工作。

  综上所述,人工智能和大数据可以通过两条主要途径加快新质生产力发展:一是支撑起大健康产业这样的新兴产业,二是对生物医药产业和医疗产业这样的传统产业升级换代。同时,也可以认为,以人工智能和大数据为核心与基础的新兴产业的生产力,以及依据该核心与基础对传统产业的重大升级换代产生的生产力,都是新质生产力的重要组成部分。

  (作者系上海交通大学Med-X研究院副院长、生物医学工程学院研究员)

来源:《中国社会科学报》2024年3月21日第2857期 作者:殷卫海

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