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最深的感受就是,人工智能与数学,须臾不可分。许多人工智能算法和模型都建立在数学的基础上,比如机器学习中的分类、聚类、回归等都依赖数学中的统计学、线性代数与最优化理论,而深度学习中的神经网络以及参数训练方法也依赖代数、图论与微积分理论。这些数学中的理论与方法,为人工智能提供了大量的算法工具。同样的,人工智能也可以使用大规模运算和自动推理来求解复杂的数学问题,从而更高效地解决数学难题,推动数学领域的发展。例如,人工智能可以在超高维空间中进行快速搜索,从而找到人类数学家可能忽略的新定理,也可以通过数理逻辑,完成复杂且漫长的数学推导与计算,提高解决问题的效率。
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科技日报北京3月20日电 (记者刘霞)据英国《自然》杂志网站19日报道,美国华盛顿大学科学家首次使用生成式人工智能(AI)工具,帮助他们制造全新抗体。研究团队表示,AI设计抗体或能更好靶向一些很难被攻击的药物标靶,但这些抗体距离临床应用还有很长的路要走。
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