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原標題：人工智能再登頂刊Science：這一次，讓AI預(yù)測在各個領(lǐng)域大放異彩！

關(guān)鍵字：解讀,蛋白質(zhì),藥物,結(jié)構(gòu),模型

文章來源：人工智能學(xué)家

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內(nèi)容摘要：來源：CreateAMind人工智能的熱門到底有哪些？ 在過去的十年里，人工智能（AI）幾乎滲透到科學(xué)的每一個角落：機器學(xué)習(xí)模型被用來預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)、評估亞馬遜雨林因砍伐而損失的比例，甚至對可能存在地外行星的遙遠星系進行分類。然而，盡管AI可以用來加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)，幫助科學(xué)家預(yù)測在現(xiàn)實世界中很難研究或成本很高的現(xiàn)象，但AI也可能讓科學(xué)家誤入歧途。就像ChatGPT有時會“產(chǎn)生幻覺”或“編造事實”一樣，機器學(xué)習(xí)等AI模型有時也會給出誤導(dǎo)甚至完全錯誤的結(jié)論。2023年11月9日，加州大學(xué)伯克利分校的研究人員在國際頂尖學(xué)術(shù)期刊《科學(xué)》（Science）發(fā)表論文，提出了一種全新的統(tǒng)計技術(shù)，可以安全地使用從機器學(xué)習(xí)模型中獲得的預(yù)測結(jié)果來測試科學(xué)假說。這種技術(shù)被稱為預(yù)測驅(qū)動的推理（簡稱PPI），它使用少量的真實世界數(shù)據(jù)來糾正大型通用模型的輸出——例如AlphaFold預(yù)測的蛋白質(zhì)…

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作者簡介：致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構(gòu)