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谷歌:2024年抓住人工智能的科学机会(英文版)(36页).pdf

上传人: AG 编号:605905 2024-11-01 36页 1.31MB

1、November 2024Seizing the AI for Science opportunityConor Griffin|Don Wallace|Juan Mateos-Garcia|Hanna Schieve|Pushmeet KohliA new golden age of discovery2Acknowledgements Thank you to Louisa Bartolo,Zo Brammer and Nick Swanson for research support,and to the following individuals who shared insights

2、 with us through interviews and/or feedback on the draft.All views,and any mistakes,belong solely to the authors.iga Avsec,Nicklas Lundblad,John Jumper,Matt Clifford,Ben Southwood,Craig Donner,Jolle Barral,Tom Zahavy,Been Kim,Sebastian Nowozin,Matt Clancy,Matej Balog,Jennifer Beroshi,Nitarshan Rajku

3、mar,Brendan Tracey,Yannis Assael,Massimiliano Ciaramita,Michael Webb,Agnieszka Grabska-Barwinska,Alessandro Pau,Tom Lue,Agata Laydon,Anna Koivuniemi,Abhishek Nagaraj,Harry Law,Tom Westgarth,Guy Ward-Jackson,Arianna Manzini,Stefano Bianchini,Sameer Velankar,Ankur Vora,Sbastien Krier,Joel Z Leibo,Elis

4、a Lai H.Wong,Ben Johnson,David Osimo,Andrea Huber,Dipanjan Das,Ekin Dogus Cubuk,Jacklynn Stott,Kelvin Guu,Kiran Vodrahalli,Sanil Jain,Trieu Trinh,Rebeca Santamaria-Fernandez,Remi Lam,Victor Martin,Neel Nanda,Nenad Tomasev,Obum Ekeke,Uchechi Okereke,Francesca Pietra,Rishabh Agarwal,Peter Battaglia,An

5、il Doshi,Yian Yin,Sukhdeep Singh.Introduction34Part A:The opportunitiesPart B:The ingredients Part C:The risksPart D:The policy responseIntroduction A quiet revolution is brewing in labs around the world,where scientists use of AI is growing exponentially.One in three postdocs now use large language

6、 models to help carry out literature reviews,coding,and editing.In October,the creators of our AlphaFold 2 system,Demis Hassabis and John Jumper became Nobel Laureates in Chemistry for using AI to predict the structure of proteins,alongside the scientist David Baker,for his work to design new protei

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本文主要探讨了人工智能在科学领域的应用及其带来的机遇和挑战。文章首先指出,人工智能正在成为科学家的一个重要工具,从文献综述到实验设计,人工智能的应用正在加速科学研究的进程。文章提出了五个关键的应用领域:知识获取与交流、数据生成与注释、实验模拟与加速、复杂系统建模以及解决方案的发现。 文章强调,人工智能在科学领域的应用需要考虑一些关键因素,包括问题的选择、评估方法、计算资源、数据获取、组织设计、跨学科合作以及模型的安全性和责任。 最后,文章讨论了人工智能在科学领域应用的潜在风险,包括对科学创造力和可靠性的影响,并提出了相应的政策建议,以促进人工智能在科学领域的健康发展。 总的来说,文章认为人工智能在科学领域的应用将开启一个科学的新黄金时代,但同时也需要关注其潜在的风险,并采取相应的措施来确保人工智能的健康发展。
AI如何改变科学发现过程? AI在科学领域的应用有哪些风险? 如何确保AI在科学领域的应用是负责任的?
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