蛋白质在所有性命大局中都起着重要作用。其各类职能宽泛利用于生物技术、、化学和医学。刷新新的蛋白质通常是个反复且费劲的过程，，，有时甚至要好多年能力实现。由于生物性状和尝试的复杂性，，，开发一个能持续运作不休息并能从产生的数据中学习的全自动系统，，，一向是个挑战。

 

　　美国威斯康星大学麦迪逊分校团队这次设计了名为SAMPLE的机械人平台。其能在没有人类过问或反馈的情况下急剧刷新蛋白质。该平台由AI驱动，，，能学习蛋白质序列和职能间的关系，，，设计出新的蛋白质后把这些蛋白质送到机械人系统进行测试，，，再向AI算法进行反馈，，，提升其理解。

 

　　为测试该系统，，，钻研人员用4个SAMPLE智能体刷新出了耐热性更好的酶。固然搜索行为分歧，，，但每个SAMPLE智能体都能发现热不变性更好的酶。团队估计，，，这个机械人系统或许只有几周就能刷新完这些蛋白质，，，而同样工作人类科学家可能必要6-12个月能力实现。

 

　　钻研团队指出，，，获取资源延长、、机械人故障和系统宕机可能会影响该机械人研发蛋白质的总耗时。他们提议可利用该系统协助科学家按需发现和设计蛋白质。

 

【总编纂圈点】

 

　　反复且费劲——对人类而言，，，这是刷新蛋白质工作的特点。然而，，，处置反复且费劲的工作，，，却刚好是人为智能的强项。不仅仅在科研领域，，，在安防、、教育、、医疗等各个领域，，，人为智能都能把一些反复且费劲的工作，，，处置得又快又好。人类应该若何对待人为智能？？最好的战术是，，，不在这些反复又费劲的工作上和人为智能比凹凸，，，而是腾出精力在更富创制性、、思想性的工作上，，，展示人类怪异价值。