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　　　　蛋白质结构预测一直是计算生物学和结构生物学所关心的重要问题。清华大学生命科学学院教授杨茂君介绍，早期蛋白质结构预测主要依靠同源蛋白结构，但是实验解析的蛋白结构数量占总蛋白数量的比例很低，因此预测效率不高、准确度有限。后期，随着机器学习兴起，人工智能迅速发展，科学家开始尝试将人工智能应用于蛋白质结构预测领域，开发出结构预测工具“阿尔法折叠”以及后续版本。该成果实现了蛋白质结构预测精度和效率的飞跃，几乎解决了单一蛋白质结构预测的问题，有望给药物研发带来重要变革。

采访中，孙东明告诉记者，做研究员，把自己的科研做好就行；当全国人大代表，就要全面了解科技界、科技工作者的现状和期盼，为科技创新引领高质量发展建言献策。在跟随他调研走访的过程中，记者也感受到他的专业视角，和“要不断地找到问题、解决问题”的执着。

　　　　生成式人工智能在人机交互领域展现出的强大自主性和泛化能力，让人们越来越感觉到与人工智能的交流就像是和另一个人交谈。那么，当一台智能机器能够和我们进行具有理性和情感特征的语言交流时，机器是否也会影响我们的“人性”呢？人性，通常指的是人类独特的理性、意识、自我反思、道德情感和价值观等特质。从这个意义上看，生成式人工智能本身并不具有人性，但其在与人类的语言交互中，通过识别人类意图、回应认知和情感需求来满足人类欲望，无疑会深刻影响人们的理性、情感和道德判断。生成式人工智能如何影响人性，是人类在新人工智能时代需要重点考虑的问题之一。