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作者：杨宁;赵建军;
单位：北京师范大学哲学学院;南开大学·中国社会科学院大学21世纪马克思主义研究院;
摘要：蛋白质结构预测系统AlphaFold系列是数据驱动的深度学习方法加速生命科学研究范式转型的重要典范。AlphaFold2工作模式及其前后版本间的演进策略反映出生命科学认识方式的深刻变化：伴随科研工具的持续进步，预测逐步从解释要素独立为主要的认识目标；借助数据抽象和动态表征，数据驱动的机器建模和模拟成为发现的重要推动力；机器作为局部语境下的工具性主体，以信息压缩促进了我们对复杂生物现象的理解。即便如此，实验传统在新的认识体系中仍然不可或缺，预测模型与实验策略间的反馈和迭代仍将是引领生命科学发现的重要机制。
关键词：AlphaFold;;生命科学;;深度学习;;科学认识
基金资助：国家社会科学基金重大项目“大数据驱动的生命科学研究范式变革研究”(22&ZD045);国家社会科学基金重点项目“绿色发展推动人与自然和谐共生现代化研究”(21AZD059)
