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時(shí)間:2024/10/17 12:00:10

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他說(shuō),長(zhǎng)期以來(lái),如何準(zhǔn)確快速確定蛋白質(zhì)三維空間結(jié)構(gòu)一直是一個(gè)難題,而基于海量多元生物數(shù)據(jù)構(gòu)建起的人工智能算法模型,能在幾天甚至幾分鐘預(yù)測(cè)出以前要花費(fèi)數(shù)十年才能得到的具有高置信度的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),了生命科學(xué)領(lǐng)域的研究范式。無(wú)偶,在近日舉行的一個(gè)論壇上,數(shù)據(jù)局局長(zhǎng)劉烈宏在演講中也舉了這個(gè)例子。對(duì)科學(xué)研究“人工智能驅(qū)動(dòng)范式”的前景,金力進(jìn)行了樂(lè)觀展望,認(rèn)為這一范式是實(shí)現(xiàn)科技原始創(chuàng)新的利器,比如,在大數(shù)據(jù)支撐下,人工智能在生命科學(xué)領(lǐng)域可以地預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。

同時(shí),我們也需要關(guān)注科技發(fā)展可能帶來(lái)的負(fù)面影響,努力解決這些新的問(wèn)題,以確??萍嫉陌l(fā)展能夠真正造福人類。相反,我們需要更加重視自身思考和解決問(wèn)題的能力,不斷學(xué)習(xí)和成長(zhǎng),以應(yīng)對(duì)不斷出現(xiàn)的新的問(wèn)題和挑戰(zhàn)。因此,盡管互聯(lián)網(wǎng)和人工智能為我們提供了快速解決問(wèn)題的途徑,但我們面臨的問(wèn)題并不會(huì)因此而減少。

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另外,我們也需要重視問(wèn)題的本質(zhì)。有些問(wèn)題是可以被技術(shù)迅速解決的,但更多的問(wèn)題需要我們深入思考探索,這些問(wèn)題正是推動(dòng)人類不斷前行的動(dòng)力。我們不應(yīng)該因?yàn)榧夹g(shù)的發(fā)展而停止思考,而是應(yīng)該更加珍視思考的過(guò)程,從中汲取智慧的養(yǎng)分。

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