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人工智能在日益强大和通用化方面的进步仍然是可能的，但这需要部分重新定位，从过去十年的主导战略（更多的计算）转向其他方法。我们发现，硬件和算法效率的提高为持续进步提供了希望，即使它们不太可能完全抵消计算能力使用增长的放缓。此外，研究人员可能会转向更专注于特定应用的方法，而不是过去十年人工智能研究的大部分“蛮力”方法。AlphaFold 的发布可能是这种新焦点转变的一个例子，它在生物学领域的一个长期存在的问题上取得了令人难以置信的进展，而不需要破纪录的计算能力水平。
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