人工智能可應(yīng)用到藥物發(fā)現(xiàn)、臨床研究、臨床試驗(yàn),以及藥物上市等藥物研發(fā)全過程。具體應(yīng)用包括,靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、化合物合成、化合物篩選、藥理作用評(píng)估、優(yōu)化臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)、藥物重定位、藥物組合、檢驗(yàn)審批等。
在新冠病毒大流行期間,眾多公司在世界各地的供應(yīng)鏈中十分依賴人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)。這些數(shù)字化解決方案,有助于公司準(zhǔn)確地捕獲一些重要數(shù)據(jù),并最終用自己的第一方數(shù)據(jù),從而提高供應(yīng)鏈的管理效率,并且更好地保護(hù)供應(yīng)鏈中的薄弱環(huán)節(jié)。
由于面臨監(jiān)管者和立法者的壓力,F(xiàn)acebook承諾加快刪除極端主義和違法內(nèi)容。由于機(jī)器學(xué)習(xí)算法每天都能過濾數(shù)十億張圖片,因此成為這項(xiàng)計(jì)劃的核心所在。
通過比較工業(yè)革命與目前人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)字革命,我們看到使用機(jī)器的操作人員在兩個(gè)時(shí)代都處于社會(huì)變革的中心。至于革命之間的關(guān)鍵差異,它們與機(jī)器本身的性質(zhì)有關(guān)。這次機(jī)器更靈活,可以隨著時(shí)間進(jìn)行學(xué)習(xí)。
人工智能已經(jīng)在、和等領(lǐng)域達(dá)到或超越了人類專家的水平,但今天看來,智能化的機(jī)器還離我們很遠(yuǎn)。要想實(shí)現(xiàn)通用智能,AI 智能體必須學(xué)習(xí)如何在共享環(huán)境中與「他人」進(jìn)行互動(dòng):這就是多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)面臨的挑戰(zhàn)。
共享經(jīng)濟(jì)正處于如火如荼的發(fā)展?fàn)顟B(tài),但你有沒有想到,人工智能有一天也會(huì)步入共享經(jīng)濟(jì)時(shí)代?今年秋天,微軟的研究人員對(duì)外公開了新一組可用來測(cè)試AI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集,以助力全世界的AI研究。