?AI在研究過程中發(fā)揮著愈來愈重要的作用?；贏I的算法被用于提高研究效率并為探索的主題提供新的視角。它們不但在繪制不同信息之間的聯(lián)系方面很有價值，而且在提出和測試新假設方面也很有價值。

AI研究應用

近期，AI研究取得了重大進展，一種機器學習算法能夠發(fā)明出能夠對抗疾病的全新蛋白質。另外，AI研究人員當前正在開發(fā)可以搜索科學研究論文并從中提取信息以自動更正科學論文的算法。讓我們看一下AI在研究中的更多應用。

1.自動化數(shù)據

AI還用于優(yōu)化研究實驗室的資源、自動獲取數(shù)據并促進復雜數(shù)據集的合成和分析。比如，AI近期被用于通過提供實時指導來幫助管理大規(guī)模、長期研究中的活動。AI系統(tǒng)可能能夠監(jiān)控研究中每個參與者的健康狀況，并在參與者的狀態(tài)發(fā)生變化時提醒科學家。

2.優(yōu)化設備

AI也被用于優(yōu)化實驗室技術和設備。AI驅動的機器人可以自動執(zhí)行以前只能由人類執(zhí)行的多項任務，比如組織和存儲科學設備、準備分析樣本以及進行常規(guī)診斷測試。另外，自動化系統(tǒng)還能夠執(zhí)行對科學家或技術人員來說過于危險或難以完成的任務。AI和機器人技術也被用于實驗設計——幫助研究人員確定應該改變哪些參數(shù)、應該如何設計實驗以及應該進行哪些測量。

3.醫(yī)療保健

好多人認為AI很快將被用于識別新藥和藥物組合，從醫(yī)學圖像中診斷疾病，并協(xié)助手術。AI被用來預測一種酶，比以前任何其他預測都要好。使用了一種稱為深度學習的技術。該系統(tǒng)能夠預測酶的三維結構。最重要的是，3D結構比算法之前訓練處理的結構更復雜。AI也已成功用于癌癥研究，以創(chuàng)造更好的方法來檢測、診斷和治療癌癥患者。

研究人員報告說，他們使用機器視覺來分析自閉癥和阿斯伯格綜合癥患者視頻中的人類行為和身體特征。他們使用基于深度學習的AI算法，其中包含1200個視頻數(shù)據集，這些視頻具有12兆像素的攝像頭，就像iPhone13上的攝像頭一樣，個人做出面部表情或參與社交互動，如微笑或點頭。分析揭示了自閉癥的十種不同面部狀態(tài)，而深度神經網絡也準確地預測了癥狀的嚴重程度。

4.計算機科學

研究人員使用基于AI的算法來搜索分子數(shù)據庫并找到具有所需特性的有效分子。這種算法可能能夠在專家科學家的一小部分時間內搜索數(shù)百萬個分子的數(shù)據庫。

計算機科學家還創(chuàng)建了一個系統(tǒng)，可用于基于現(xiàn)有視頻游戲生成新的教育游戲。研究人員使用AI開發(fā)新算法，將現(xiàn)有游戲元素重新組合成新型游戲。他們使用機器學習來創(chuàng)建系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用個性化學習算法從大量視頻游戲內容中選擇元素，然后以不可預測的方式重新組合它們。研究人員建議，這種技術可用于探索不同類型的視頻游戲或基于現(xiàn)有游戲創(chuàng)建新類型。

研究的未來

有人斷言，AI會影響人類的本性、他們的智力和決策過程。伴隨AI的出現(xiàn)，人們擔心它的創(chuàng)造會如何影響人類，囊括鼓勵人類思維過程中的偏見。一個普遍的擔憂是機器會變得比人類更聰明，從而獲得控制權。無論如何，AI正在被證明是連接信息和得出新假設的強大工具。?