Prof. West has it right. Human intelligence requires melding intents. Solving mathematical algorithms requires no creativity or shifting of intentions.<br><br>On Tuesday, July 20, 2021, Prof David West <<a href="mailto:profwest@fastmail.fm">profwest@fastmail.fm</a>> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><u></u><div><div style="font-family:Arial">Thirty something years ago, Alan Newell walked into his classroom and announced, "over Christmas break, Herb Simon and I created an artificial intelligence." He was referring to the program Bacon, which fed with the same dataset as the human deduced the same set of "laws." It even deduced a couple of minor ones that Bacon missed (or, at least, did not publish).<br></div><div style="font-family:Arial"><br></div><div style="font-family:Arial">Simon and Newell tried to publish a paper with Bacon as author, but were rejected.<br></div><div style="font-family:Arial"><br></div><div style="font-family:Arial">AlphaFold (which I think is based on a program Google announced but has yet to publish in a "proper" journal) is, to me, akin to Bacon, in that it is not "doing science," but is merely a tool that resolves a very specific scientific problem and the use of that tool will facilitate humans who actually do the science.<br></div><div style="font-family:Arial"><br></div><div style="font-family:Arial">I will change my mind when the journals of record publish a paper authored by AlphaFold (or kin) as author and that paper at least posits a credible theory or partial theory that transcends "here is the fold of the xyz sequence to address why that fold is 'necessary' or 'useful'.<br></div><div style="font-family:Arial"><br></div><div style="font-family:Arial">davew<br></div><div style="font-family:Arial"><br></div><div style="font-family:Arial"><br></div><div>On Tue, Jul 20, 2021, at 1:12 PM, Pieter Steenekamp wrote:<br></div><blockquote type="cite"><div dir="ltr"><div>A year or so ago, Deepmind's AlphGo defeated the then world Go-champion Lee Sedol at a time when leading Ai researchers predicted it will be at least 10 years before AI can reach that level. But the valid question then was - why so excited? It's just a game. There is an interesting documentary on youtube about this at <a href="https://www.youtube.com/watch?v=WXuK6gekU1Y" target="_blank">https://www.youtube.com/watch?<wbr>v=WXuK6gekU1Y</a><br></div><div><br></div><div>What's happening now is that AI makes scientific discoveries beyond human ability. <br></div><div><br></div><div>Is anybody worried where it will end?<br></div><div><br></div><div>I quote from <a href="https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2" target="_blank">https://www.nature.com/<wbr>articles/s41586-021-03819-2</a><br></div><div><div>Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold<br></div><div>Proteins are essential to life, and understanding their structure can facilitate a mechanistic understanding of their function. Through an enormous experimental effort1–4, the structures of around 100,000 unique proteins have been determined5, but this represents a small fraction of the billions of known protein sequences6,7. Structural coverage is bottlenecked by the months to years of painstaking effort required to determine a single protein structure. Accurate computational approaches are needed to address this gap and to enable large-scale structural bioinformatics. Predicting the 3-D structure that a protein will adopt based solely on its amino acid sequence, the structure prediction component of the ‘protein folding problem’8, has been an important open research problem for more than 50 years9. Despite recent progress10–14, existing methods fall far short of atomic accuracy, especially when no homologous structure is available. Here we provide the first computational method that can regularly predict protein structures with atomic accuracy even where no similar structure is known. We validated an entirely redesigned version of our neural network-based model, AlphaFold, in the challenging 14th Critical Assessment of protein Structure Prediction (CASP14)15, demonstrating accuracy competitive with experiment in a majority of cases and greatly outperforming other methods. Underpinning the latest version of AlphaFold is a novel machine learning approach that incorporates physical and biological knowledge about protein structure, leveraging multi-sequence alignments, into the design of the deep learning algorithm.<br></div></div><div><div><br></div><div><span><span style="font-family:Harding,Palatino,serif"><span style="font-size:18px"></span></span></span><br></div><div><span><span style="font-family:Harding,Palatino,serif"><span style="font-size:18px"></span></span></span><br></div><div><br></div></div></div><div>- .... . -..-. . -. -.. -..-. .. ... -..-. .... . .-. .<br></div><div>FRIAM Applied Complexity Group listserv<br></div><div>Zoom Fridays 9:30a-12p Mtn GMT-6  <a href="http://bit.ly/virtualfriam" target="_blank">bit.ly/virtualfriam</a><br></div><div>un/subscribe <a href="http://redfish.com/mailman/listinfo/friam_redfish.com" target="_blank">http://redfish.<wbr>com/mailman/listinfo/friam_<wbr>redfish.com</a><br></div><div>FRIAM-COMIC <a href="http://friam-comic.blogspot.com/" target="_blank">http://friam-<wbr>comic.blogspot.com/</a><br></div><div>archives: <a href="http://friam.471366.n2.nabble.com/" target="_blank">http://friam.471366.<wbr>n2.nabble.com/</a><br></div><div><br></div></blockquote><div style="font-family:Arial"><br></div></div></blockquote><br><br>-- <br>Sent from Gmail Mobile<br>