AI的应用领域，可以解决哪些问题

Beyond the “Exact Sciences”In areas like the physical sciences we’re used to the idea of being able to develop broad theories that can do things like make quantitative predictions.But there are many areas—for example in the biological,human and social sciences—that have tended to operate in much less formal ways,and where things like long chains of successful theoretical inferences are largely unheard of.在物理科学等领域，我们已经习惯了能够发展广泛的理论来完成诸如定量预测之类的事情。但有许多领域——例如生物科学、人类科学和社会科学——往往以不太正式的方式运作，并且诸如成功理论推论的长链之类的事情基本上是闻所未闻的。So might AI change that?There seem to be some interesting possibilities,particularly around the new kinds of “measurements” that AI enables.“How similar are those artworks?” “How close are the morphologies of those organisms?” “How different are those myths?” These are questions that in the past one mostly had to address by writing an essay.But now AI potentially gives us a path to make such things more definite—and in some sense quantitative.那么人工智能可能会改变这一点吗？似乎存在一些有趣的可能性，特别是围绕人工智能实现的新型“测量”。“那些艺术品有多相似？” “这些生物体的形态有多接近？” “这些神话有什么不同？”这些问题在过去大多需要通过写一篇论文来解决。但现在人工智能有可能为我们提供一条让这些事情变得更加明确的途径——并且在某种意义上是定量的。

AI在医疗药品零售领域有着多方面的应用前景：1.药品推荐系统利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。1.药品库存管理通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，AI系统可以预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。1.药品识别与查询借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。1.客户服务智能助手基于自然语言处理技术，AI虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。1.药店运营分析AI可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。1.药品质量监控通过机器视觉、图像识别等技术，AI能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。1.药品防伪追溯利用区块链等技术，AI可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。

在上面这个非常简单的例子中，我们很容易能够显式地生成整个多路图。但在大多数实际示例中，该图会太大。因此，挑战通常是在不追踪整个可能性图的情况下弄清楚要采取什么行动。一种常见的方法是尝试找到一种方法来为不同的可能状态或结果分配分数，并仅追求分数最高的路径。在自动定理证明中，“从初始命题向下”和“从最终定理向上”工作也很常见，试图找出路径在中间的交汇处。还有另一个重要的想法：如果建立了“引理”，即存在从X到Y的路径，则可以将X→ Y添加为规则集合中的新规则。So how might AI help?As a first approach,we could consider taking something like our string multiway system above,and training what amounts to a language-model AI to generate sequences of tokens that represent paths(or what in a mathematical setting would be proofs).The idea is to feed the AI a collection of valid sequences,and then to present it with the beginning and end of a new sequence,and ask it to fill in the middle.那么人工智能可以提供什么帮助呢？作为第一种方法，我们可以考虑采用类似于上面的字符串多路系统的东西，并训练相当于语言模型人工智能的东西来生成代表路径的标记序列（或者在数学设置中将是证明）。这个想法是向人工智能提供一组有效的序列，然后向它呈现一个新序列的开头和结尾，并要求它填充中间部分。