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早期人工智能研究者认为,机器可以通过对符号的操作实现对人类思考(理性行为)的模拟,即让机器像人类那样思考,无需考虑身体和环境。他们把人工智能定义为模拟人类的智能行为,除了模拟思考之外,还包括感知、动作,以及情感与灵感等。由于他们认为思考和身体、环境是分离的,因此在模拟这些行为时,是各自独立进行,没有考虑行为之间的相互联系。人工智能的另一学派内在主义,主张人工智能应该模拟人类大脑的工作原理,我们通常称之为类脑计算。这个学派也没有考虑思考、感知与身体的关系。因此传统人工智能中的两大学派都属于离身智能。
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为预测蛋白质结构,贝克团队2021年开发出“Rosetta折叠”模型,并被《科学》杂志评为2021年年度突破。2023年,基于“Rosetta折叠”的深度学习模型“RFdiffusion”问世。该模型能测试拥有不同结构元素的设计组合,并从头开始产生蛋白质。该模型还能执行不同的任务,设计氨基酸、寡聚体(多亚基聚体)、有治疗或工业应用前景的复杂结构。
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