陜西
AI來了，生物化學還值得報嗎？過來人的真心話
高考出分在即，很多考生和家長都在焦慮：AI都這么強了，像生物化學、結構生物學這些生命科學方向，還值得報嗎？
我的答案很直接：值得。
但你絕不能再用過去那套方式來學。
大家好，我是李旭。
很多朋友都知道，我是生物化學出身，過去主要研究蛋白質的三維結構。
在過去，解析一個重要蛋白的結構，是一項非常辛苦、非常漫長的工程。從克隆、純化，到X射線衍射、冷凍電鏡，再從模糊的電子密度里一點點看清楚一個蛋白質的三維結構，這件事非常不容易。
但幾年前，人工智能的飛速發展，已經徹底重塑過這個領域。
過去需要耗費多年時間、反復試錯，才能得到的結構信息，人工智能可能很快就能給出一個可信度很高的預測結果。
所以一開始，很多同行都在擔心：結構生物學是不是從此就不存在了？甚至生物化學會不會也被人工智能取代？
但事實證明，這門學科并沒有消失，反而走上了加速發展的道路。
因為人工智能沖擊的，并不是生命科學本身，也不是生物化學本身。
它淘汰的是那些低水平、重復性、只需要照流程操作的流水線工作。
同時，它也把更多時間還給了真正的科學問題。讓我們可以用自己的分析和判斷，去挖掘更重要的生命線索。
面對人工智能快速給出的結構信息，我們真正要判斷的是：哪些結果可靠？哪些答案可能并不真實？我們需要用什么實驗去驗證它？
而那些可靠的線索，又該如何幫助我們更快設計一款新藥，或者一種新的工程酶？
以前，我們常常困在“這個蛋白長什么樣”這個初始環節。
但現在，我們更關心的是：長成這個樣子的蛋白質，到底有什么功能？我能不能改變它，讓它實現我想要的目標？
這才是人工智能時代，生物化學從業者該有的新定位。
生命絕不只是電腦屏幕上漂亮的模型。
它發生在真實細胞里，發生在擁擠、動態、充滿噪聲的生命環境里。
人工智能可以幫我們搜索海量信息，給出一萬種設計可能。但最后，還是要由人來判斷，來嘗試，來驗證，到底哪條路通往真實有效的結果。
所以，有了人工智能，生物學不是不需要人了。
而是更需要我們懂底層分子邏輯，更需要我們有前瞻判斷力和想象力，能夠在一堆似是而非的答案里，引領科學不斷靠近真相。
所以，如果你真的熱愛生命的奧秘，想把生命科學作為大學專業，完全沒有必要被人工智能嚇退。
但在入學前，請記住下面四個原則。你必須用新的學習方式，去擁抱AI時代。
第一，徹底告別“背多分”的學習慣性。
這里說的“背多分”，就是誰背得越牢，誰分數越高。
但在人工智能時代，真正前沿的生命科學，一定是理、工、醫的大交叉、大融合。
如果你只會死記硬背概念，未來會寸步難行。
第二，勇敢跨過數據盲區。
學生命科學的人，不一定要像算法工程師那樣熟悉底層代碼，但絕對不能是數據盲。
你要能看懂結構數據，能理解組學數據，能用代碼分析實驗結果。
這些能力，才是你判斷人工智能答案是否可靠的底氣。
第三，要有扎實的化學、物理和數學基礎。
只有這些知識地基足夠穩，你才可能把復雜生命過程，和人工智能給出的海量信息真正整合起來，用來解決真實問題。
第四，千萬不要忘了，生命科學是一門實驗科學。
所有推測和假想，最終都要用真實實驗來驗證。
有能力把假設變成實驗流程，并且一步一步踏實地加以證實，永遠是生物學最核心的能力之一。
如果在學習生命科學的過程中，能夠做到這四點，那么你就有機會成為人工智能浪潮中，智能藥物研發還有合成生物學大爆發的受益者。
我是李旭，陪您解讀科學奧秘。
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