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他们通过计算和人工智能揭示了蛋白质的秘密
当 Demis Hassabis 和 John Jumper 确认 AlphaFold2 确实有效后，他们计算了所有人类蛋白质的结构。然后他们预测了研究人员在绘制地球生物图谱时迄今为止发现的几乎所有 2 亿种蛋白质的结构。Google DeepMind 还将 AlphaFold2 的代码公开，任何人都可以访问它。这个人工智能模型已经成为研究人员的金矿。到 2024 年 10 月，来自 190 个国家的 200 多万人使用了 AlphaFold2。以前，获得蛋白质结构通常需要数年时间，甚至可能根本无法获得。现在只需几分钟即可完成。这个人工智能模型并不完美，但它可以估计它所产生的结构的正确性，因此研究人员知道预测的可靠性。图 5 展示了 AlphaFold2 如何帮助研究人员的众多示例中的几个。
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2019-斯坦福大学斯坦福大学实验室研究生研究助理。{发明了用于处理神经网络的权重和梯度的阶层（https://github.com/allanyangzhou/nfn）{提出的技术以自动从数据中学习增强和对称性。 https://bland.website/spartn/）2023学生研究员，DeepMind，Google。{詹姆斯·哈里森（James Harrison）博士2022 ML研究顾问Natera，用于神经网络的优化者的原则建筑设计。{使用蛋白质序列的大型语言模型来评估与人类疾病相关基因的致病性2021-2022研究实习生，Fair Robotics，Facebook/Meta。{与Aravind Rajeswaran博士和Vikash Kumar博士和Vikash Kumar博士2018-2019 AI居民Brain Robotics，Google一起进行深入强化学习的概括研究。
朝着药物发现中生成AI的治理框架：道德，监管和实际挑战
众所周知，药物发现过程昂贵且耗时，通常耗资超过28亿美元，并且需要12年以上的时间才能开发出一种新型的药物[Dimasi等。，2016年]。要应对这些挑战和成本上升，采取更有效的策略是必须的。生成的AI（genai）正在通过简化传统上复杂且昂贵的识别元素化合物的过程来彻底改变药物发现。通过利用算法设计和计算硬件的进步，Genai促进了新型分子结构的影响，并准确地预测了它们的生物学影响。这项创新加速了药物疾病，补充传统方法，并提供了时间和成本的明显节省[Mak等。，2024]。诸如DeepMind的Alphafold和Nvidia的Bionemo平台之类的工具体现了这些技术的变革潜力[Jumper等。，2021] [John等。，2024]。然而，尽管Genai在药物发现中有希望，但其广泛的采用带来了关键的治理挑战。
用机器学习重新发现轨道力学
1 Department of Physics and Astronomy, University of Sussex, Sussex House, Falmer, Brighton BN1 9RH, United Kingdom 2 Department of Physics and Astronomy, University College London, Gower Street, London WC1E 6BT, United Kingdom 3 Laboratoire de Physique de l'Ecole Normale Supérieure, ENS, Université PSL, CNR, Sorbonne Université Université de Paris, Paris 75005，法国4 75005，普林斯顿大学，佩顿霍尔，普林斯顿，新泽西州佩顿大厅，美国，美国美国5号荷兰德计算机研究所中心，纽约州纽约市162 5楼162 5楼，美国纽约市10010年，美国6美国纽约州粒子和粒子物理学部，纽约州纽约州，纽约州，纽约州。物理学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡15213，美国8 DeepMind，伦敦，英国∗作者，应向其解决任何信件。
强化学习行为套件 | David Silver
本文介绍了强化学习行为套件（简称 bsuite）。bsuite 是一组经过精心设计的实验，旨在研究强化学习 (RL) 代理的核心功能，其目标有两个。首先，收集清晰、信息丰富且可扩展的问题，这些问题可以捕捉通用高效学习算法设计中的关键问题。其次，通过代理在这些共享基准上的表现来研究代理行为。为了补充这项工作，我们开源了 github.com/deepmind/bsuite，它可以自动评估和分析 bsuite 上的任何代理。这个库有助于对 RL 中的核心问题进行可重复和可访问的研究，并最终设计出更优秀的学习算法。我们的代码是 Python，易于在现有项目中使用。我们提供了 OpenAI Baselines、Dopamine 以及新参考实现的示例。展望未来，我们希望纳入更多来自研究界的优秀实验，并承诺由著名研究人员组成的委员会定期审查 bsuite。
有效 AI 保证生态系统的路线图
1 “人工智能对英国经济的经济影响”，普华永道，2017 年 6 月；https://www.pwc.co.uk/economic-services/assets/ai-uk-report-v2.pdf 2 “AlphaFold：解决生物学 50 年大挑战的解决方案”，DeepMind，2020 年 11 月；https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology 3 “为什么人工智能是可再生能源电网弹性的关键”，世界经济论坛，2021 年 3 月；https://www.weforum.org/agenda/2021/03/artificial-intelligence-is-key-to-grid-resilience/ 4 “人工智能在解决社交媒体平台上的错误信息中的作用”，数据伦理与创新中心，2021 年 8 月； https://www.gov.uk/government/publications/the-role-of-ai-in-addressing-misinformation-on-social-media-platforms 5 “CDEI 2021 商业创新调查探索性分析”，数据伦理与创新中心，即将出版 6 “数据生态系统信任的经济影响——为 ODI 准备的报告”，Frontier Economics，2021 年 2 月；https://theodi.org/article/the-economic-impact-of-trust-in-data-ecosystems-frontier-economics-for-the-odi-report/ 7 “国家人工智能战略”，人工智能办公室 (OAI)，2021 年 9 月；https://www.gov.uk/government/publications/national-ai-strategy/national-ai-strategy-html-version
人工智能教育应用的意义及
在人工智能发展史上，2016年被普遍视为具有里程碑意义的一年，人工智能项目数量大幅增加（赵建军、袁志强，2016）。这一年，DeepMind 的 AlphaGo 战胜了围棋冠军李世石，成为首个战胜职业围棋选手的计算机围棋系统。这场人机大战的结果引起了全球的广泛关注，为人工智能技术的发展注入了新的动力。在各国人工智能战略和资本涌入的推动下，人工智能技术的应用领域得到了极大的拓展，教育是受影响最为显著的领域之一。2017全球（上海）人工智能创新峰会呼吁进一步探索人工智能与教育的融合。在过去几年大数据、互联网、云计算等技术的快速发展中，人工智能在中国教育改革中发挥了至关重要的推动作用（张建军、顾志强，2023）。
使用分布式错误信号
基于生物奖励的学习中的一个计算问题是如何在Accumbens（NAC）中执行信用分配以更新突触权重。许多研究表明，NAC多巴胺编码时间差异（TD）错误来学习价值预测。但是，多巴胺是在区域均匀浓度中同步分布的，该浓度不支持明确的信用分配（如背波使用）。尚不清楚单独的分布式错误是否足以使突触进行协调更新以学习复杂的，非线性奖励的学习任务。我们设计了一种新的深Q学习算法（一种人工D opamine）来计算证明，同步分布的每层TD误差可能足以学习令人惊讶的复杂RL任务。我们通过经验评估了我们在漫画，深度控制套件和经典控制任务上的算法，并表明它通常可以实现与使用反向流向的深度RL算法相当的性能。
人工智能在医疗保健领域的应用：潜力、……
摘要：本文通过展示正在进行的项目和该领域的最新发展，概述了人工智能在医疗保健领域的潜在和实际应用，包括将人工智能融入生物技术。通过分析因偏见和遵守数据保护制度的复杂性而引起的问题，提请关注可能的风险和法律挑战。重点仍然是欧盟。本文最后总结了与 covid-19 大流行的相关性以及人工智能为解决危机做出贡献的潜力。 关键词：人工智能；医疗保健；生物技术；个性化治疗；covid-19 摘要：1. 简介 – 1.1 什么是人工智能以及它是如何工作的？– 2. 卫生和科技部门合作的示范项目 – 2.1. InnerEye Microsoft 项目 – 2.2. DeepMind 和 Google Health – 2.3 使用应用程序追踪帕金森病 – 3. 风险和挑战 – 3.1. 算法偏见 –法律问题 – 3.2.1. 数据保护 – 3.2.2. 责任 – 3.3. 其他挑战 – 4. 监管尝试：欧盟 – 5. 结论：与 Covid-19 的相关性 1. 简介
参与性和包容性人口统计数据指南
我们是如何创建这些准则的？AI（PAI）的合作伙伴关系开始了我们的起草过程，其中包括有关数据治理，数据权益和数据正义在内的相关主题的文献综述。然后，我们召集了由技术行业，学术界，民间社会和政府办公室的成员组成的参与性和包容性人口数据工作组，例如Markkula应用伦理学中心，数据经济政策枢纽，DeepMind，Apple，Apple和民主技术中心，基于美国，英国，英国，加拿大，加拿大，南非，荷兰和澳大利亚和澳大利亚。工作组从2023年1月至2024年3月举行每月开会，讨论并协同指南的每个组成部分。我们还收集了在Mozilla Festival举行的研讨会，数据司法会议和AI 2023年合作伙伴论坛，哥伦比亚社会工作学院，国家住房会议种族平等工作组，加拿大自然科学和工程研究委员会以及PAI人民际数据季度社区季度会议上举办的与会者的反馈。