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how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.请用中文和英文回答

回答

中文回答: 人工智能在生命科学工程和信息学领域发挥着重要作用。例如,DeepMind 开发的 AI 技术能够预测几乎所有已知蛋白质的结构,这将加速科学研究和救命药物的开发,在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面帮助科学家取得巨大进展。随着人工智能的发展,它能够扩大熟练劳动力或提升低技能劳动力的水平,例如可以提出答案或创意,让经过训练的人类选择最佳答案,筛选结果并跳过错误答案,自然地整合到现有的工作流程中。在合适的条件下,人工智能将改变生活的各个方面,刺激经济,创造新的就业机会并改善工作场所。

英文回答: Artificial intelligence (AI) plays significant roles in the field of life science engineering and informatics. For instance, an AI technology developed by DeepMind can predict the structure of almost every known protein to science, which will accelerate scientific research and the development of life-saving medicines. It has already helped scientists make huge progress in combating malaria, antibiotic resistance, and plastic waste. As AI develops, it can expand the skilled labor force or enhance the level of low-skilled labor. For example, it can propose answers or ideas, allowing trained humans to select the best ones, filter the results and skip incorrect answers, and integrate naturally into the existing workflow. Under the right conditions, AI will transform all areas of life, stimulate the economy, create new jobs and improve the workplace.

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参考资料

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

advances1tomitigating climatechange.2For example,an AI technology developed by DeepMind,a UK-based business,can now predict the structure of almost every protein known toscience.3Thisbreakthrough will accelerate scientific research and the development of life-saving medicines –it has already helped scientists to make huge progress in combating malaria,antibioticresistance,and plastic waste.

交汇点上的人工智能:a16z对生物和健康领域人工智能投资论点

随着人工智能变得越来越复杂,我们正逐渐进入新的可能性领域。生成型人工智能方法现在可以生成文本和图像,以及完成复杂的任务,尽管可能会出现错误(也称为幻觉)。例如,ChatGPT可以对问题提供英文答案,但在某些问题上偶尔会出现惊人的失败,产生“幻觉”般的虚构答案。随着时间的推移,这种进展将导致人工智能在生命科学和医疗领域具有巨大规模的助力,能够扩大熟练劳动力或提升低技能劳动力的水平。例如,人工智能可以提出答案或创意,让经过训练的人类选择最佳答案,筛选结果并跳过任何错误的答案。这种方法将人工智能自然地整合到现有的工作流程中。

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

Framework4sets out government’s strategic vision andidentifies AI as one of five critical technologies.The framework notes the role of regulation increating the environment for AI to flourish.We know that we have yet to see AI technologiesreach their full potential.Under the right conditions,AI will transform all areas oflife5andstimulate the UK economy by unleashing innovation and drivingproductivity,6creating new jobsand improving the workplace.

其他人在问
how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.请用中文描述一遍,英文描述一遍
中文描述: 用户询问:人工智能如何在生命科学工程和信息学领域发挥作用,以及它在我们的研究和创新中扮演何种角色。 英文描述: Quary: How AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation. 以下是为您找到的相关内容: 1. 人工智能(AI)已经在带来广泛的社会效益,从医疗进步到缓解气候变化。例如,DeepMind(一家英国企业)开发的一项 AI 技术现在能够预测几乎每种已知科学的蛋白质结构。这一突破将加速科学研究和救命药物的开发,已经帮助科学家在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾方面取得巨大进展。 2. 英国科学技术框架将 AI 列为五项关键技术之一,并指出监管在为 AI 创造繁荣环境方面的作用。在适当的条件下,AI 将改变生活的所有领域,并通过释放创新和提高生产力来刺激英国经济,创造新的就业机会并改善工作场所。 3. 相关法案提到支持跨多个机构和组织的跨学科研究和开发,包括物理学、工程学、数学科学、计算机和信息科学、机器人学、生物和认知科学、材料科学、社会和行为科学、网络安全和技术伦理等与人工智能研究和相关学科。
2024-08-26
how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.
AI 在生命科学工程和信息学领域具有多方面的助力和重要作用,主要体现在以下几个方面: 1. 提升劳动力水平:随着人工智能的发展,它能够扩大熟练劳动力或提升低技能劳动力的水平。例如,可以提出答案或创意,让经过训练的人类选择最佳答案,筛选结果并跳过错误答案,自然地整合到现有的工作流程中。 2. 推动行业转变:生命科学和医疗保健领域正越来越多地受到工程技术的推动而发生转变。在生命科学领域,基因编辑、细胞生物学、干细胞、机器人实验等方面的进展使科学家能够以前所未有的方式操纵生物学,且随着人工智能嵌入生命科学实验中,存在着强大的反馈循环。医疗保健领域也在利用技术经历复兴,朝着价值导向的付费模式转变,为人工智能创造了深层次的效用。 3. 助力新疗法开发:在理解生物学方面,人工智能扮演着关键角色,成为揭示生物学复杂性的推动者。如今已有的关于人类疾病的人工智能模型,指引着更有效的药物的开发路径,能够更快地进入市场,并减少失败的次数,使研究超越当前主要依赖实验室人力劳动偶然发现的模式。 但也要注意潜在的担忧,早期人工智能模型在人类收集的数据上进行训练可能存在嵌入的偏见和其他失败。随着人工智能应用于新的行业,科学家、医疗保健提供者和监管机构需要保持警惕,以防止潜在的有害副作用。
2024-08-26
什么是prompt engineering
提示工程(Prompt Engineering)是人工智能领域中,特别是在自然语言处理(NLP)和大型语言模型(LLMs)的上下文中,一个相对较新的概念。它涉及设计和优化输入提示(prompts),以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。 提示工程是一门经验科学,涉及迭代和测试提示以优化性能。在提示工程周期中花费的大部分精力实际上并不是在编写提示上。相反,大部分提示工程时间都花在开发一组强大的评估上,然后针对这些评估进行测试和迭代。 提示工程的生命周期包括以下几个步骤: 1. 设计初步提示:制定一个初步的提示,概述任务定义、良好响应的特征,以及模型所需的任何上下文。理想情况下,应该添加一些规范输入和输出的示例供模型参考。这个初步提示将作为改进的起点。 2. 测试提示:使用初步提示将测试用例输入到模型中。仔细评估模型的响应与预期的输出和成功标准是否一致。使用一致的评分标准,无论是人工评估、与答案标准的比较,甚至是基于评分标准的模型判断的另一个实例。关键是要有一种系统性的评估性能的方式。 3. 优化提示:根据评估结果,对初步提示进行修改和优化。这可能涉及调整提示的内容、结构或格式,以提高模型的性能和准确性。 4. 验证和部署:经过优化的提示需要进行验证和部署。验证包括对模型在不同数据集和任务上的性能进行评估,以确保提示的有效性和泛化能力。部署则涉及将提示集成到实际应用中,以实现对用户的服务。 总之,提示工程是一种通过设计和优化输入提示来引导 AI 模型生成特定输出或执行特定任务的方法。它是 AI 模型开发和优化过程中的一个重要环节,对于提高模型的性能和准确性具有重要意义。
2024-05-26
有哪些关于toB 营销的 ai应用
在 ToB 营销领域,目前常见的 AI 应用主要有以下几类: 1. 智能办公:在办公垂域场景中发挥作用,比如快速总结群聊内容或会议信息,为写公文提供结构模板参考等。 2. 智能客服:通常借助 agent 实现,接入企业的 QA 知识库,回应用户信息并下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 3. AI 导购:在用户和商家之间发挥作用,依据用户问题,结合产品介绍和评论信息等,为用户推荐更准确、精准的产品。 4. 智能营销:应用于营销环节,通过 AIGC 生成话术、物料、口播等内容,有些还会融入用户的个性化元素以指导物料生成。 5. 智能人力资源:主要利用模型进行简历初筛、JD 自动生成、数据分析等工作。 此外,在 AI 产品的发展中,还呈现出从通用能力到专业化细分的趋势,如图像生成的 Midjourney、Stable Diffusion 等,视频制作的 Pika、Runway 等,音频处理的各种 AI 配音、音乐生成工具等。商业模式上也有创新尝试,如 ToB 市场的深耕,如针对内容创作者的 ReadPo 等。
2024-11-16
AI写信息报道软件
以下为您推荐一些好用的 AI 写信息报道软件: 1. Copy.ai:是一款功能强大的 AI 写作助手,提供丰富的新闻写作模板和功能,可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容,节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic:专注于写作的 AI 工具,提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能,其智能算法能根据用户提供的信息快速生成高质量新闻内容,适合新闻写作和编辑人员使用。 3. Jasper AI:人工智能写作助手,虽主打博客和营销文案,但也可用于生成新闻类内容,写作质量较高,支持多种语言。 此外,随着人工智能技术的迅猛发展,小型企业在 2024 年也迎来了新的应用场景: 1. 聊天机器人:分为信息型和实用型,在企业网站上用于回答常见问题或执行特定任务,能大幅减少客户服务方面的人力成本。 2. AI 撰写内容:如 ChatGPT 等工具,为内容创作有困难或资源有限的小型企业提供高效解决方案,快速生成高质量文本内容。 3. 语音搜索优化:小型企业需优化网站以适应语音搜索普及的趋势,确保内容清晰准确,使用架构标记等技术提高语音助手理解度。 4. 网站个性化:为每位访客提供定制化体验,增强客户参与度和忠诚度。 5. 利用 AI 分析客户数据:通过机器学习算法进行预测性分析,发现模式和趋势,为营销活动或个性化体验提供有价值洞见。 6. 社交媒体管理与情绪分析:利用情绪分析工具深入了解客户反馈,调整产品和营销策略。 以下是 1 月 3 日的一些 AI 相关资讯: 1. 微软研究团队利用合成数据训练 AI,减少成本和偏见,生成 100 种语言的文本数据提高训练效率。论文链接:https://arxiv.org/abs/2401.00368 。 2. Pile:开源的 AI 日记软件,界面美观,集成 OpenAI API,有 AI 搜索和问题解答功能,保证安全隐私。下载链接:https://udara.io/pile/ ,项目源码:https://github.com/UdaraJay/Pile 。 3. VCoder:视觉编码器增强模型,增强 LLM 的视觉理解和分析能力,处理分割图和深度图,改善对象感知,在对象识别任务中表现优于 GPT4V。项目链接:https://praeclarumjj3.github.io/vcoder/ ,代码库:https://github.com/SHILabs/VCoder 。 4. M2UGen:多模态音乐理解生成模型,能理解音乐风格、乐器、情感,进行音乐问答,根据文本、图像、视频生成音乐,由腾讯与新加坡国立大学开发。 5. DreamTalk:人物头像动画生成开源,使人物照片头像根据音频说话或唱歌,保持嘴型和表情一致。代码库:https://github.com/alivilab/dreamtalk 。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-16
AI学习从哪开始?
对于新手学习 AI ,可以从以下几个方面开始: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI ,建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-11-16
我如何才能更快的成为AI领域的专家
要更快地成为 AI 领域的专家,您可以参考以下几个方面: 1. 学习基础:像预医学生一样,从相关的基础课程开始,例如数学、统计学、计算机科学等,为深入学习 AI 奠定坚实的基础。 2. 实践经验:通过参与实际项目、实习或研究工作,积累实践经验,从实践中获取那些书本上没有的知识和直觉。 3. 模型训练:采用堆叠模型的训练方式,而非单纯依赖大量数据和生成模型。例如,先训练基础学科的模型,如生物学、化学等,再添加特定领域的数据点。 4. 开发特定领域模型:创建专门针对特定领域的 AI 模型,如医疗保健领域的专家 AI,而不是追求全能的通用 AI。 5. 多样化方法:在编码、数据和测试方面采用多样化的方法,创建多个专家 AI 并在需要时提供不同意见。 6. 现实世界互动:让人类专家配备可穿戴设备,收集现实世界的互动数据供 AI 学习,使 AI 接触到多样化的视角,避免偏见。 总之,成为 AI 领域的专家需要系统的学习、丰富的实践和不断的探索创新。
2024-11-16
有没有用Stata的最小二乘法处理相关的AI
目前在 AI 领域中,较少直接将 Stata 的最小二乘法与 AI 进行特定的结合应用。Stata 的最小二乘法主要用于传统的统计分析,而在 AI 中,更多采用的是基于机器学习和深度学习的算法和模型。但如果您是在处理某些与数据相关的任务,最小二乘法的原理和思路在一定程度上可能对您理解和设计 AI 中的数据处理方法有所帮助。
2024-11-16
有没有自动AI样机的工具 mockup
目前在 AI 领域,暂时没有特别知名的专门用于生成自动 AI 样机的工具 mockup。但随着技术的不断发展,未来可能会出现相关的创新工具。您可以持续关注 AI 技术的最新动态,以获取相关信息。
2024-11-16