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AI并沒有學(xué)習!Nature子刊最新研究解碼人工智能黑盒

AIGC動態(tài)2年前 (2024)發(fā)布 新智元
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AI并沒有學(xué)習!Nature子刊最新研究解碼人工智能黑盒

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原標題:AI并沒有學(xué)習!Nature子刊最新研究解碼人工智能黑盒
關(guān)鍵字:人工智能,蛋白質(zhì),模型,化合物,分子
文章來源:新智元
內(nèi)容字數(shù):3983字

內(nèi)容摘要:


新智元報道編輯:alan
【新智元導(dǎo)讀】人工智能模型一直以「黑匣子」的形態(tài)讓人們感到不安,AI到底從數(shù)據(jù)中學(xué)到了什么?又是如何作出推理?最新研究為你揭秘AI的內(nèi)部原理人工智能(AI)一直在迅速發(fā)展,但對人類來說,強大的模型卻是個「黑匣子」。
我們不了解模型內(nèi)部的運作原理,不清楚它得出結(jié)論的過程。
然而最近,波恩大學(xué)(University of Bonn)的化學(xué)信息學(xué)專家Jürgen Bajorath教授和他的團隊取得了重大突破。
他們設(shè)計了一種技術(shù),揭示了藥物研究中使用的某些人工智能系統(tǒng)的運行機制。
他們的研究結(jié)果表明,這些人工智能模型主要依賴于回憶現(xiàn)有數(shù)據(jù),而不是學(xué)習特定的化學(xué)相互作用,來預(yù)測藥物的有效性。
——也就是說,AI預(yù)測純靠拼湊記憶,機器學(xué)習實際上并沒有學(xué)習!
他們的研究結(jié)果最近發(fā)表在《自然機器智能》(Nature Machine Intelligence)雜志上。
論文地址:https://www.nature.com/articles/s42256-023-00756-9
在醫(yī)藥領(lǐng)域,研究人員正在狂熱地尋找有效的活性物質(zhì)來對抗疾病——哪種藥物分子最有效?
通常,這些有


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聯(lián)系作者

文章來源:新智元
作者微信:AI_era
作者簡介:智能+中國主平臺,致力于推動中國從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀元。重點關(guān)注人工智能、機器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展,關(guān)注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響,領(lǐng)航中國新智能時代。

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