248彩票app:为什么这两项人工智能创新如此重要着眼于人工智能

在过去的几周中,人工智能研究中的两个重要进展在很大程度上尚未得到报道。两者都暗示着人工智能的潜力到底是如何动摇,或者至少是行业动摇。

调查结果与使用人工智能无关。以获得边际收益,例如更好的广告定位或预防性维护。我们正在谈论颠覆商业模式。第一项消息是,总部位于香港的生物技术初创公司InSilicoMedicine与多伦多大学的研究人员合作,利用机器学习创造了一种潜在的新药物来预防组织瘢痕形成。

令人眼前一亮的是时间表:从分子设计到在小鼠中进行动物测试仅46天。考虑到平均而言,将一种新药推向市场需要花费十年以上的时间,并且花费3.5亿至27亿美元,而根据一项研究认为,这对制药业的潜在影响是巨大的。

可以肯定的是,这段时间中的大部分时间和绝大部分费用都来自人类的临床试验,只有在小鼠身上进行测试之后,才能进行。但是,临床前研究仍可能需要花费数年时间,并且花费数百万美元。这里还有趣的是InSilico使用了强化学习,即A.I.尚未对业务产生太大影响的技术。强化学习之所以值得注意,是因为它不需要像其他人工智能那样的大量结构化,历史数据。方法呢。

在这里,研究人员使用强化学习来快速设计30,000个新分子,然后将它们缩小到六个,这些分子已经合成并在实验室中进行了进一步测试。寻找更多的AI这样的突破开始颠覆生物技术初创企业与BigPharma之间的力量平衡。第二件被低估的消息是伦敦AI的DeepMind的研究人员。由Google的母公司Alphabet和伦敦帝国大学(ImperialCollegeLondon)拥有的一家商店,成功地使用了深度神经网络来找到量子力学问题的更精确答案。从根本上讲,这就是化学的基础。

迄今为止,我们唯一可以完全求解其基本量子方程的元素是最简单的氢,它只有一个质子和一个电子。对于其他每个元素,我们都依赖近似值。得到更好的近似值,您可能会获得新的化学反应-这意味着新的材料。想想室温超导体或新型电池将极大地扩展电动汽车的范围。在某些情况下,DeepMind的A.I.驱动的近似值比以前的方法好了一个数量级。如果您是陶氏公司或杜邦公司,台塑公司或LG化学公司,那么这种优势就价值数十亿美元。

JeremyKahn@jeremyakahnjeremy.khan@fortune.com

最新消息

这是一个承诺……微软总裁兼首席法律官布拉德·史密斯(BradSmith)向路透社表示,这家科技巨头永远不会将面部识别技术卖给希望将其用于大规模监视的政府。但是,该报告称:“史密斯在呼吁彻底禁止该技术时停了下来,并表示微软认为该技术具有合法用途,并辩称政府应加快行动以对其进行监管。

这不是很多钱。据《华尔街日报》报道,联邦政府表示,计划在2020年在国防部之外的人工智能相关研究上花费近10亿美元,但英特尔和英伟达的高管表示,这不足以保持美国在其他国家的竞争力。英伟达北美公共部门副总裁安东尼·罗宾斯说:“十亿美元固然是一件伟大的事情,当然也很有趣,但这还远远不够。”创业投资正在发生变化。交易追踪公司Crunchbase分析了AI的风险投资市场。并发现专门从事人工智能相关产品的初创公司正在通过较少的融资轮筹集更多资金。该报告称:“到2019年,该领域的公司筹集了66.2亿美元,这使我们有望略高于2018年的86.7亿美元。”

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