AI是怎样重塑研究的？

AI在研究过程中发挥着愈来愈重要的作用。依托于AI的算法被用来提高研究效率并为探索的主题提供新的视角。它们不单单在绘制不同信息之间的联系方面很有价值，并且在提出和测试新假设方面也很有价值。

AI研究用例

近期，AI研究取得了重大进展，一种机器学习算法能够发明出能够对抗疾病的全新蛋白质。另外，AI研究人员现在正在开发可以搜索科学研究论文并从中提取信息以自动更正科学论文的算法。让我们看一下AI在研究中的更多用例。

1：自动化数据

AI还用来优化研究实验室的资源、自动获取数据并促进复杂数据集的合成和分析。比如，AI近期被用来通过提供实时指导来帮助管理大规模、长期研究中的活动。AI系统可能能够监控研究中每个参与者的健康状况，并在参与者的状态发生变化时提醒科学家。

2：优化设备

AI也被用来优化实验室技术和设备。AI驱动的机器人可以自动执行以往只能由人类执行的多项任务，比如组织和存储科学设备、准备分析样本以及进行常规诊断测试。另外，自动化系统还能够执行对科学家或技术人员来说过于危险或难以完成的任务。AI和机器人技术也被用来实验设计——帮助研究人员确定应该改变哪些参数、应该怎样设计实验以及应该进行哪些测量。

3：医疗保健

很多人认为AI很快将被用来识别新药和药物组合，从医学图像中诊断疾病，并协助手术。AI被用来预测一种酶，比以往任何其他预测都要好。使用了一种称为深度学习的技术。该系统能够预测酶的三维结构。最重要的是，3D结构比算法之前训练处理的结构更复杂。AI也已成功用来癌症研究，以创造更好的方法来检测、诊断和治疗癌症患者。

研究人员报告说，他们使用机器视觉来分析自闭症和阿斯伯格综合症患者视频中的人类行为和身体特征。他们使用依托于深度学习的AI算法，其中包含1200个视频数据集，这些视频具有12兆像素的摄像头，就像iPhone13上的摄像头一样，个人做出脸部表情或参与社交互动，如微笑或点头。分析揭示了自闭症的十种不同面部状态，而深度神经网络也准确地预测了症状的严重程度。

4：计算机科学

研究人员使用依托于AI的算法来搜索分子数据库并找到具有所需特性的有效分子。这种算法可能能够在专家科学家的一小部分时间内搜索数百万个分子的数据库。

计算机科学家还创建了一个系统，可用来依托于现有视频游戏生成新的教育游戏。研究人员使用AI开发新算法，将现有游戏元素重新组合成新型游戏。他们使用机器学习来创建系统，该系统使用个性化学习算法从大量视频游戏内容中选择元素，然后以不可预测的方式重新组合它们。研究人员建议，这种技术可用来探索不同类型的视频游戏或依托于现有游戏创建新类型。

研究的未来

有人断言，AI会影响人类的本性、他们的智力和决策过程。伴随AI的出现，人们担心它的创造会怎样影响人类，包括在人类思维过程中鼓励偏见。一个普遍的担忧是机器会变得比人类更聪明，从而获得控制权。无论怎样，AI正在被证明是连接信息和得出新假设的强大工具。