«Вокруг искусственного интеллекта сейчас растёт огромный ажиотаж. Некоторые считают, что это панацея от всех наших бед и напастей. Другие, наоборот, считают, что он сродни всаднику апокалипсиса, который принесёт уничтожит всю человеческую расу. Безусловно, искусственный интеллект является одним из основных трендов мирового научно-технологического развития. И каждое государство старается не отстать в этой гонке искусственного интеллекта и вкладывает вообще умопомрачительные деньги в его развитие»,

«Рост интеллектуальной психической зависимости от компьютерных устройств, стирание границ между реальным и виртуальным миром, снижение качества образования – всё это ведет к так называемой умственной гиподинамии людей, развитию социально-ментальных психических патологий. В частности, исследователи Массачусетского технологического института выяснили, что у людей, которые регулярно выполняют учебные задания с ИИ-помощником, снижается способность к обучению»,

«Система слабого искусственного интеллекта использует некие, заложенные в них программистами или создателями, базовые навыки для решения более сложных задач, но путём обучения. Сами они не создают новые навыки и алгоритмы решения тех или иных задач. Большинство существующих в настоящее время систем работают по такому принципу».

«Искусственный интеллект – это вовсе не панацея, не вестник Армагеддона, а просто инструмент. Такой же, как, например, молоток. Но как любой инструмент, ИИ можно использовать двояко: как для добра, так и для зла. И как ИИ будет использоваться – на благо людей или наоборот – будет зависеть в первую очередь от людей. Искусственный интеллект, с моей точки зрения, пока что не может заменить естественное, способное создавать новые навыки и решения, основываясь на своей, в том числе, интуиции».

У Isomorphic Labs по сути один большой «мозг для дизайна лекарств», который:
1. понимает 3D‑структуру белков и мишеней,
2. прогнозирует, как молекула поведёт себя в организме,
3. сам придумывает новые молекулы,
4. решает, какие эксперименты реально стоит делать,
и всё это крутится на мощностях Google.

1. «Мозг по структурам белков» (AlphaFold 3)
• Это ИИ‑модель, которая по аминокислотной последовательности и описанию молекулы «рисует» 3D‑структуру: как белок выглядит в пространстве и где может связаться лекарство.
• Для врача это аналог КТ/МРТ, но не для органов, а для молекул: быстро даёт представление, «куда и как можно попасть».

2. Модели прогноза свойств лекарства
• Набор ИИ‑моделей, которые по структуре молекулы прогнозируют: будет ли она эффективной, не токсична ли, как всасывается, как выводится и т.п.
• Это как виртуальный «ADMET‑комитет», который отбрасывает заведомо плохие варианты до того, как их кто‑то вообще синтезирует.

3. Генератор новых молекул («ChatGPT для химии»)
• Модели, которые не только оценивают, но и придумывают новые молекулы под заданную мишень и требования по безопасности/фармакокинетике.
• Вход: «нужна молекула, которая связывается вот с этим участком белка и не бьёт по вот этим мишеням».
Выход: варианты химических структур, которые потом уже можно проверять в реальной лаборатории.

4. «Менеджер‑агент» для экспериментов (RL/агенты)
• Над всеми моделями есть слой, который решает: какие молекулы проверить дальше, какие синтезировать, какие эксперименты поставить.
• Задача — минимизировать количество дорогих и бессмысленных опытов и максимально быстро прийти к рабочему кандидату.

5. Облако Google как «лаборатория в кремнии»
• Весь этот стек работает в дата‑центрах Google: тысячи GPU, огромные объёмы данных, параллельные расчёты.
• По сути, они переносят значимую часть ранней разработки лекарств из «пробирок и планшетов» в вычисления, а мокрая лаборатория остаётся для проверки лучших AI‑кандидатов.