Exscientia公司的CEO安德魯·霍普金斯教授（ProfAndrewHopkins）稱這是制藥史中具有劃時代意義的里程碑事件。他在接受BBC的采訪報道中說到，“一直以來，我們都是利用人工智能AI來對患者進行診察或數(shù)據(jù)分析，但是這次是直接使用AI來開發(fā)新藥。”Exscienti公司自創(chuàng)AI人工智能技術(shù)在龐大的參數(shù)數(shù)據(jù)庫中檢查，通過算法篩選出潛在的化合物中，由此研發(fā)新藥DSP-1181。霍普金斯教授說，“為了找到正確的分子，需要上百萬次決策。如何準確地研制藥物開發(fā)是一項尤其艱巨的決策。但是，算法的妙不可言在于她的不可知論，可以應用于任何疾病。”從圖形化編程到Python實戰(zhàn)，人工智能教育覆蓋3–18歲全階段成長路徑！普及人工智能排行

在華為昇騰芯片上部署圖像識別模型，用百度飛槳框架壓縮農(nóng)業(yè)無人機導航算法——格物斯坦將 信創(chuàng)生態(tài)實踐融入教學閉環(huán)。學員不僅學習TensorFlow調(diào)參，更在 國產(chǎn)化適配挑戰(zhàn)中理解技術(shù)自主的戰(zhàn)略意義。當同齡人還在用國際平臺訓練玩具模型時，格物斯坦學員已帶著 兼容龍芯架構(gòu)的智慧灌溉系統(tǒng)*站上青少年科技創(chuàng)新大賽舞臺，用代碼詮釋“科技自立”的下一代使命。格物斯坦的AI課題庫沒有虛構(gòu)場景：社區(qū)老人跌倒監(jiān)測裝置需解決光線干擾難題，城中村垃圾分類系統(tǒng)面臨復雜成分識別挑戰(zhàn)。學員在數(shù)據(jù)清洗中學會包容噪聲，在模型迭代中理解倫理邊界——當他們的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡將垃圾桶識別準確率提升至92%，比技術(shù)突破更珍貴的是對“技術(shù)向善”的切身體悟。這恰是AI教育的**價值：用工具解決真問題，以實踐培養(yǎng)責任感。創(chuàng)客人工智能互惠互利格物斯坦AI階梯課程：4歲卡片編程→16歲Python神經(jīng)網(wǎng)絡無縫進階。

人工智能也為教育帶來了四大挑戰(zhàn)，首先是人工智能在應用過程中面臨著數(shù)據(jù)積累不足、市場認知不夠、人才問題。第二是人工智能教育中的倫理、社會及安全問題。第三是人工智能技術(shù)的應用過程中，教師角色轉(zhuǎn)變的障礙。第四是學生在人工智能時代面臨著學習內(nèi)容變化帶來的能力培養(yǎng)上的挑戰(zhàn)和學習方式變化帶來的自主管理的挑戰(zhàn)。人工智能作為新一輪科技與產(chǎn)業(yè)驅(qū)動力，正在對世界經(jīng)濟、社會進步和人類生活產(chǎn)生著極其深刻的影響。人工智能對教育的賦能應用也正在進一步打破教育界限，打通人才培養(yǎng)鏈條，成為基礎(chǔ)教育、高等教育、社會教育聯(lián)動的關(guān)鍵，人工智能正在讓教育真正成為共同體。人才培養(yǎng)方面，中國在兩個方面需要提升。首先是高層次人才嚴重缺乏，第二是產(chǎn)業(yè)界重點領(lǐng)域人工智能人才缺乏。人工智能時代的到來，不僅對社會和教育界是個機會，對我們每個人也是機會及挑戰(zhàn)，未來社會發(fā)展必將離不開人工智能，創(chuàng)新創(chuàng)造能力更是未來企業(yè)發(fā)展，社會人才的需求目標，所以，從小培養(yǎng)孩子人工智能意識，創(chuàng)新創(chuàng)造能力，是每位家長的重要工作。

“人工智能之父”馬文?閔斯基對“天才”的理解：太空漫游與AI教授閔斯基在人工智能、認知心理學、數(shù)學、計算語言學、機器人、光學等領(lǐng)域都做出了貢獻。在晚年的事業(yè)中，他更是致力于向機器“傳授”人類常識與理性的能力。當然，其中或許讓大眾產(chǎn)生興趣盎然的，是馬文?閔斯基參與到1968年史詩科幻電影《2001太空漫游》（2001:ASpaceOdyssey）的顧問角色，他提出了高智能機器HAL9000做為無數(shù)方盒集成的設定。一次訪問現(xiàn)場，導演斯坦利?庫布里克想向閔斯基展示片場離心機的運作，結(jié)果發(fā)生了事故險些奪走了這位人工智能先驅(qū)的教授生命，那或許就要改變?nèi)斯ぶ悄艿臍v史了。高中生拆解格物斯坦工業(yè)機械臂，逆向工程發(fā)現(xiàn)AI防抖算法的容錯設計智慧。

此外例如上海某中學，有很多小孩做垃圾分類，這是一個真實的垃圾分類，它的真實性在于小孩子自己做了垃圾分類的模型訓練，他們用格物斯坦機器人搭建的，小孩子做垃圾分類有很多方法，它可以定義規(guī)則，比如這種顏色的垃圾應該是有毒垃圾，這種顏色的垃圾應該是可回收垃圾，或者可以再簡潔標注很多數(shù)據(jù)，給這個機器建立一個模型，從數(shù)據(jù)中學習。所以小孩子通過這個項目，可以體驗機器學習間接地思維和方法。人工智能教育相當于一個新形態(tài)的教育，小孩子在**開始學的時候，在我們的教材和課程里面要反復注入，我們沒有終點的答案，其實很多問題也沒有終點的答案，我們希望把這樣的問題，什么是對和錯，在人工智能社會發(fā)展的**開始能夠告訴或者教給小孩子。格物斯坦人工智能象棋機器人，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡學習萬局棋譜，秒級響應落子策略。啟蒙人工智能創(chuàng)客教室

魔方還原機器人搭載格物斯坦AI視覺系統(tǒng)，0.2秒識別色塊分布，30秒快速復位。普及人工智能排行

在醫(yī)學上，未經(jīng)檢查的人工智能可能會制造出自我實現(xiàn)的預言，證實我們之前的偏見，尤其是在面對復雜的權(quán)衡和高度不確定性的情況時。例如，如果較窮的患者在一些移植或接受晚期疾病化療后病情惡化，機器學習算法可能會得出結(jié)論，認為這些患者不太可能從進一步從中獲益——并建議不要這樣做。如果人工智能的實施對某些群體產(chǎn)生了不成比例的影響，即便是表面上是公平、中立的人工智能也有可能加劇這種差距。這是考慮到一個幫助醫(yī)生決定患者在膝蓋手術(shù)后是回家還是去康復中心的項目得出的。這是一個充滿不確定性的決定，但卻會產(chǎn)生真實的后果：有證據(jù)表明，被送到一家康復機構(gòu)的費用更高，再入院的風險也更高。如果一種算法將居住在低收入社區(qū)作為無法獲得良好康復支持的標志，它可能會建議少數(shù)族裔患者去護理機構(gòu)。更糟糕的是，一項旨在提高效率或降低醫(yī)療成本的計劃可能會完全完全不支持上述操作。醫(yī)生只要輸入患者的年齡、性別、體重等基本情況和局部復發(fā)、化療方案、病理分期、疾病轉(zhuǎn)移等多項具體情況后，只要短短十多秒，人工智能“醫(yī)生”就會給出方案，這些方案包括：推薦使用方案、可考慮使用方案、不推薦使用方案。 普及人工智能排行