3，人工智能輔助化學分子設計

無論是設計新型太陽能材料、抗癌藥物還是用于農(nóng)作物的抗病毒化合物，有兩個難題需要解決：找到所需的正確化學結(jié)構(gòu)，并確定哪些化學反應能讓正確的原子與所需的分子連接。

如果使用傳統(tǒng)方法，以上問題的答案往往來自于復雜的猜測和意外的發(fā)現(xiàn)。這一過程非常耗時，并且需要經(jīng)歷許多次失敗的嘗試?，F(xiàn)在，人工智能正在提高設計和合成化學分子的效率，幫助企業(yè)更快、更經(jīng)濟地解決合成問題。

機器學習算法可以分析所有已知的合成實驗，既包括成功的，也有那些失敗的實驗。基于所識別的模式，這些算法可以預測潛在的、有用的新分子結(jié)構(gòu)，以及可能的生成方法。

在制藥領域，一種基于人工智能的新技術(shù)——生成式機器學習同樣令人激動。大多數(shù)制藥公司為了生產(chǎn)新藥，需要對數(shù)以百萬計的化合物進行篩選。這種篩選過程十分緩慢，而且產(chǎn)生的有效結(jié)果相對較少。利用描述已知藥物（和候選藥物）化學結(jié)構(gòu)及特性的數(shù)據(jù)集，機器學習工具可以找到那些特性相似，但可能更加有用的新化合物。

近100家初創(chuàng)企業(yè)已經(jīng)在探索用于研發(fā)新藥的人工智能方法。最近，Benevolent AI籌集了1.15億美元，準備將其人工智能技術(shù)應用于運動神經(jīng)元疾病、帕金森病和其他難治疾病的藥物研發(fā)。

4，會辯論的人工智能

如今的智能助手已經(jīng)能在某些時刻讓你誤以為它是人類，但未來的智能助手還會更進一步。

手機屏幕背后的智能助手系統(tǒng)必須經(jīng)過預先“訓練”：盡可能多地學習人類可能提出的請求，其回復也是由人類編寫、組織成高度結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)格式。因此，智能助手在回應請求時會受到預設數(shù)據(jù)的限制。

現(xiàn)在，人們正在致力于開發(fā)新技術(shù)，使得下一代系統(tǒng)能夠從各個來源吸收和組織非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（例如原始文本、視頻、圖片、音頻、電子郵件等），然后自主地撰寫出有說服力的建議，或者就一個它們從未接受過訓練的問題與對手辯論。

今年6月，IBM展示了一種先進的技術(shù)：沒有事先就某一主題進行過培訓，但可以與人類專家進行實時辯論的系統(tǒng)。系統(tǒng)必須使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來確定信息的相關性和真實性，并將其組織成某種可重復使用的形式，形成一致的論述來支持它被分配的立場。它還必須回應人類對手的論述。該系統(tǒng)演示了兩場辯論，在其中一場辯論中，有許多觀眾認為該系統(tǒng)的辯論更具說服力。

這項技術(shù)的開發(fā)用了5年多，它包含的新軟件不僅能理解自然語言，還能檢測語言所包含的情緒是積極還是消極的。目前這一工作仍在進行中，但它已經(jīng)為無數(shù)新型應用打開了大門，這些應用程序可能在未來3~5年甚至更短的時間內(nèi)出現(xiàn)。

5，可植入的制藥細胞

過去的幾十年里，科學家發(fā)明了將細胞封閉在半滲透的保護膜中的方法，以防止免疫系統(tǒng)攻擊移植的細胞。這些膠囊能保證營養(yǎng)物質(zhì)和小分子滲入，并讓激素以及其他有治療意義的分子滲出。但問題是，免疫系統(tǒng)也可能將保護膜也當作外來物，這樣膠囊周圍就會長出疤痕組織。這種“纖維化”會阻礙營養(yǎng)物質(zhì)進入細胞，從而殺死細胞本身。