自然语言处理、AI新药研发，工场系黑科技企业亮相云栖大会主论坛｜创新事

10月19日，一年一度的科技盛会“2021杭州·云栖大会”在杭州云栖小镇拉开帷幕。本届大会在四天内设置两场主论坛金和超百场分论坛，并首次设立超4万平方米科技展区。在开幕式暨“科技创新驱动新发展格局”主论坛上，创新工场投资的北京澜舟科技创始人兼CEO周明博士、英矽智能首席科学官任峰博士亮相主论坛舞台，带来精彩的演讲。

中国计算机学会副理事长、创新工场首席科学家、北京澜舟科技创始人兼CEO周明博士带来了《认知智能的创新趋势》主题演讲。周明表示，当前，Al正由感知智能快速向认知智能迈进。计算机正在从能说会看，到能思考、能回答再到能决策快速推进。

由于看好认知智能的发展趋势和产业前景，创新工场孵化了澜舟科技公司，创始人周明博士率领团队提出了孟子新一代认知服务引擎的计划，希望促进行业工作效率。

此前，孟子轻量化预训练模型以十亿参数完成了此前百亿、千亿参数模型刷新的纪录，首战登顶中文语言理解权威评测基准CLUE榜单。在预训练基础上，澜舟科技开发了新一代的机器翻译、文本生成和行业搜索引擎等技术，并与若干头部公司合作实现了技术落地。

澜舟科技从开源起步，正在过渡到SaaS、订制和App。孟子认知服务引擎通过大规模预训练模型，支持文本和多模态内容，并通过云提供服务。

现有的各类智能云，需要企业有能力针对自己的产品需求，挑选、调用、修改相关功能。这通常需要专业人员，而众多的企业并没有这个条件。为了帮助用户解决最后一公里的需求，孟子模型搭建了柔性Al智能云技术，希望以便捷方式，让用户只需要“拖拉拽”就可以实现自己预想的功能。

谈到未来认识智能，周明博士表示，目前神经网络的方法依赖大规模的标注数据做端到端训练。这种黑箱式系统缺乏解释能力、也不具备常识推理能力。解决这个问题可以从两个方面推进：

人脑在处理熟悉的事情时往往依赖数据和直觉，速度快但缺乏解释性，这类似与训练模型或深度学习；而在处理不熟悉事情时往往依赖规则、逻辑和推理，速度较慢，但是具备可解释性，更像是符号计算。当下的深度学习可以思考，如何通过一个模型将二者的优势结合，也就是数据和知识融合起来寻找解决思路。

现在的深度学习依赖数据做端对端的训练，这意味着针对一个新任务，要学习所有的能力。而实际上，人具备很多基础能力，这些基础能力面对新任务时，只需要做小部分的简单调整。如何模拟人脑，设计一系列基础能力和相应的微调机制，是深度学习要思考的问题。

最后，周明博士表示，AI正由感知智能快速向认知智能迈进，未来的十年孕育着巨大的认知智能发展和创新的机遇，让产学研一起努力，迎接这个伟大的时代。

英矽智能首席科学官、药物研发负责人任峰博士带来了《人工智能重新定义药物研发》主题演讲。他表示，传统的新药研发目前面临“一高一低一长”的瓶颈，即研发费用高、成功率低以及研发时间长，而人工智能正在帮助新药研发极大地缩短周期和降低成本。

AI在药物研发中的赋能

任峰博士举例，英矽智能今年宣布的一个人工智能赋能的药物研发项目，从早期的靶点发现到临床侯选化合物的确定只用18个月时间，研发经费仅260万美金左右。与传统方式所需的4年半相比，时间缩短到三分之一。

同时他表示，“有数据指出人工智能可以帮助将药物研发的成功率从12%提高到14%（美国药品研究和制造商协会PhRMA的一项研究表明，进入临床试验的药物中只有约12%获得监管部门的批准），仅仅2%的提高就可以帮助节省每年几十亿的研发经费。”

AI赋能药物研发-高效

不过任峰博士表示，虽然人工智能赋能的新药研发在蓬勃发展，但仍然处在早期的阶段，可以看到人工智能所做出来的新药目前绝大多数只处于临床I期或者临床II期的早期阶段，还没有在临床上得到充分的验证，这也是英矽智能下一步所要攻克的目标。

在演讲的最后，任峰博士分享了自己对AI制药的几点思考。他认为，目前的AI交叉学科人才仍有缺口，只有培养出大量的AI和医药学科交叉人才，才能更快地推动人工智能赋能新药研发向前发展。

另外，人工智能以快速和高效为目的，而新药研发是以合规和安全为底线，这两者碰撞在一起一定会经历阵痛，这需要整个行业共同应对。

不可否认的是，人工智能作为创新技术，的确正在为新药研发提供颠覆性的解决方案，提高研发效率，降低研发成本，去满足未能满足的临床需求，最终实现人类长久的健康生活。