在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時代，合成生物學(xué)與人工智能的交叉融合正在掀起一場科學(xué)研究范式的革命。我們專訪了合成生物學(xué)領(lǐng)域的專家司同，探討自動化合成生物技術(shù)如何以“暴力破解”的方式加速AI學(xué)習(xí)，并為基礎(chǔ)理論的突破積累寶貴數(shù)據(jù)。

司同指出，傳統(tǒng)生物學(xué)研究往往依賴于試錯和經(jīng)驗，過程緩慢且受限于人力。而自動化合成生物技術(shù)通過機器人平臺和高通量實驗，能夠大規(guī)模、系統(tǒng)性地構(gòu)建和測試海量的生物元件、基因線路乃至細(xì)胞工廠。這種“暴力破解”式的方法，不僅極大提升了實驗效率，更重要的是生成了前所未有的、高質(zhì)量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

這些數(shù)據(jù)正是AI模型的“養(yǎng)料”。司同解釋道，人工智能，尤其是機器學(xué)習(xí)，其性能高度依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模與質(zhì)量。自動化合成生物技術(shù)產(chǎn)生的海量、標(biāo)準(zhǔn)化實驗數(shù)據(jù)，為AI模型提供了絕佳的訓(xùn)練集。AI可以從中學(xué)習(xí)生物元件之間的相互作用規(guī)律、基因表達(dá)的調(diào)控邏輯、乃至代謝網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜動力學(xué)行為。這種學(xué)習(xí)模式，不再是傳統(tǒng)的小樣本、假設(shè)驅(qū)動，而是數(shù)據(jù)驅(qū)動、從海量數(shù)據(jù)中直接挖掘潛在規(guī)律。

“這類似于在信息技術(shù)領(lǐng)域，通過大規(guī)模集群計算和海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，讓AI模型在圖像識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展。”司同類比道，“在合成生物學(xué)中，我們正在構(gòu)建‘生物信息’的‘大數(shù)據(jù)’基礎(chǔ)設(shè)施。自動化平臺是數(shù)據(jù)生成器，AI是數(shù)據(jù)分析與規(guī)律發(fā)現(xiàn)引擎。”

這種“暴力數(shù)據(jù)+AI學(xué)習(xí)”的模式，其最終目標(biāo)是反哺并加速基礎(chǔ)科學(xué)理論的突破。司同強調(diào)，生物學(xué)中許多底層原理，如蛋白質(zhì)折疊的精確預(yù)測、細(xì)胞信號通路的全局調(diào)控、復(fù)雜表型與基因型的映射關(guān)系等，仍然是巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)理論模型往往簡化過度，難以捕捉真實生物系統(tǒng)的復(fù)雜性。而通過自動化實驗產(chǎn)生的高維數(shù)據(jù)，結(jié)合強大的AI模型（如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）進(jìn)行分析，科學(xué)家們有望發(fā)現(xiàn)前所未有的新規(guī)律、新關(guān)聯(lián)，甚至提出全新的理論框架。這些數(shù)據(jù)驅(qū)動的發(fā)現(xiàn)，可以反過來指導(dǎo)設(shè)計更精密的實驗進(jìn)行驗證，形成“數(shù)據(jù)-模型-實驗”的良性閉環(huán)，從而加速從現(xiàn)象描述到機制理解的進(jìn)程。

司同最后展望，自動化合成生物技術(shù)與AI的結(jié)合，正在打造一個“生物研發(fā)的智能操作系統(tǒng)”。它將不僅僅是一個工具，更可能重塑我們探索生命奧秘的方式——從基于少量樣本的推理，轉(zhuǎn)向基于全系統(tǒng)數(shù)據(jù)的認(rèn)知。這需要生物學(xué)家、工程師、計算機科學(xué)家更緊密地協(xié)作，共同構(gòu)建這一未來科研的核心基礎(chǔ)設(shè)施，為最終理解生命、設(shè)計生命、造福人類社會奠定堅實的數(shù)據(jù)與理論基礎(chǔ)。