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897 近日，科学（xué）家发（fā）现，Netflix、亚马逊和Facebook使用的强（qiáng）大算法可以“预测”癌（ái）症和阿（ā）尔茨海（hǎi）默（mò）氏（shì）症等神经退（tuì）行性疾病的生物学语言。
研究人员将（jiāng）数十年（nián）研究产（chǎn）生的大数据输入（rù）到（dào）一个计算机（jī）语言模型中，以（yǐ）检验人工智能能（néng）否比人类做出更（gèng）先（xiān）进的发现。英国剑桥大学圣约（yuē）翰（hàn）学院（yuàn）的（de）学者发现（xiàn），机器学习技术可以解读（dú）癌症、阿（ā）尔茨海默（mò）氏症和其（qí）他（tā）神经退行性疾病的“生物语言”。
相关（guān）论（lùn）文近日发表于美国《国家科学院（yuàn）院刊》，未来可能（néng）用（yòng）于“纠正（zhèng）导致疾（jí）病的细胞（bāo）内（nèi）的语法错误”。
该论（lùn）文第一作者Tuomas Knowles表示：“将机器学（xué）习技术（shù）引入（rù）神经退行性疾病和（hé）癌症的研究绝对是一个（gè）游戏规则改变者。最终，我们（men）的目（mù）标将（jiāng）是使用人（rén）工智能开发靶向（xiàng）药物，显著缓解症状或（huò）预防阿尔茨（cí）海默氏症的发生。”
Netflix能推（tuī）荐一部连续（xù）剧、Facebook推荐某人（rén）做朋友，这些平台都使用强（qiáng）大的机器学习算法，对人们（men）接下来会做什么进行猜（cāi）测。Alexa和Siri等语（yǔ）音（yīn）助手甚至可（kě）以识别（bié）单（dān）个（gè）的（de）人，并（bìng）与（yǔ）你“交（jiāo）谈”。
研究人员（yuán）使用类似的机器学习技（jì）术训练了（le）一个大规模的（de）语言模型（xíng），以观（guān）察当（dāng）体（tǐ）内的蛋白质（zhì）出现问题导致疾病时会发生什么。“人体是成千（qiān）上万种蛋白质的家园，而科学（xué）家们还不知道（dào）其（qí）中许多蛋白（bái）质的功能（néng）。我们要求一（yī）个基（jī）于神经网络的（de）语（yǔ）言模型来学习蛋白质的语言。”论文共同第一作者Kadi Liis Saar说。
研究人员特别要（yào）求（qiú）该程序学习生（shēng）物分子冷（lěng）凝物（wù）(细胞中发（fā）现的蛋（dàn）白（bái）质（zhì）液滴)的语言，以破解导致癌（ái）症（zhèng）和阿（ā）尔茨海默氏症等神经（jīng）退行（háng）性疾病的生物功能（néng）和（hé）故障语言。他们向算法提供已知蛋（dàn）白质的（de）所（suǒ）有数据（jù），这（zhè）样它就可以学习和预测蛋白质的语言。
研究人员（yuán）表示，机器（qì）学习的进（jìn）一步（bù）应用可能（néng）会（huì）改变未来（lái）癌症和（hé）神经退行性疾（jí）病的研究（jiū）。科学（xué）家的发现（xiàn）可能会（huì）超出目前已知和推测疾病的范围，甚至可能超出（chū）人类大脑在没有机器学习的帮助下能够理解的范围（wéi）。
