隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)始在影像識(shí)別和語(yǔ)言理解方面取得令人印象深刻的成就，已經(jīng)有許多科學(xué)家認(rèn)為其可以改變?nèi)祟?lèi)原本發(fā)明的方式。其中，尋找新藥成為人工智能能夠發(fā)揮的重要領(lǐng)域之一。

每一種有效的新藥，都必須歷經(jīng)非常昂貴且經(jīng)常令人沮喪的實(shí)驗(yàn)與猜測(cè)過(guò)程，才能完成。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，藥物化學(xué)家必須使用他們對(duì)分子結(jié)構(gòu)知識(shí)，來(lái)猜測(cè)哪些化合物合成能夠成為優(yōu)質(zhì)藥物。可是這一合成并測(cè)試過(guò)程中，要?dú)v經(jīng)無(wú)數(shù)變種的猜測(cè)，且大多數(shù)測(cè)試都是失敗的。這也是為什么找到好的藥物需要很長(zhǎng)時(shí)間，且新藥剛推出時(shí)，都非常昂貴的主因。

世界領(lǐng)先的人工智能研究人員之一Barzilay認(rèn)為，透過(guò)深度學(xué)習(xí)可以加速這一實(shí)驗(yàn)與猜測(cè)的過(guò)程。因?yàn)橥高^(guò)訓(xùn)練的人工智能機(jī)器，其可能?chē)L試人類(lèi)不易嘗試的領(lǐng)域，進(jìn)而發(fā)掘出優(yōu)質(zhì)藥物。

使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)嘗試創(chuàng)造新材料，也是值得關(guān)注的領(lǐng)域。其中，環(huán)保清潔技術(shù)應(yīng)用也依賴(lài)人工智能的協(xié)助。人們希望在電網(wǎng)和有機(jī)太陽(yáng)能上儲(chǔ)存電力的電池能夠透過(guò)深度學(xué)習(xí)帶來(lái)大躍進(jìn)，甚至進(jìn)一步降低制造成本，讓性?xún)r(jià)比更高。

其實(shí)，在人工智能尚未出現(xiàn)之前，無(wú)論是化學(xué)，材料科學(xué)和藥物等都變得相當(dāng)復(fù)雜，使得這些領(lǐng)域想要突破現(xiàn)狀變得愈來(lái)愈困難。深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)在于可以減緩這些領(lǐng)域進(jìn)展的復(fù)雜性。

人工智能的簡(jiǎn)單經(jīng)濟(jì)學(xué)作者兼多倫多羅特曼管理學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)家Ajay Agrawal說(shuō)，透過(guò)多維空間的搜索，得以找出有價(jià)值的預(yù)測(cè)，他稱(chēng)之為“人工智能的甜蜜點(diǎn)（AI’s sweet spot）”。透過(guò)這一結(jié)論，讓來(lái)自于麻省理工學(xué)院，哈佛大學(xué)和波士頓大學(xué)的經(jīng)濟(jì)學(xué)家都認(rèn)為，人工智能的最大經(jīng)濟(jì)影響力是來(lái)自于改變?nèi)藗儭鞍l(fā)明方法”的潛力，這一過(guò)程最終會(huì)重塑“創(chuàng)新過(guò)程的本質(zhì)和研發(fā)的組織”。

換句話說(shuō)，人工智能的主要貢獻(xiàn)可能不是現(xiàn)今高科技公司關(guān)注的無(wú)人駕駛汽車(chē)或者影像搜索，甚至不是亞馬遜透過(guò)Alexa接受訂單的能力，而是能夠提出一種新思路來(lái)推動(dòng)創(chuàng)新本身，進(jìn)而改變?nèi)祟?lèi)創(chuàng)新的過(guò)程。