Google DeepMind：你必須了解的AI秘密

也可以用聽的了解AI喔

目錄

1. Google DeepMind的重要性與其原因
2. AlphaFold是什麼？他的主要應用是什麼？
3. AI與科學研究的未來：跨學科合作的重要性
4. AI在科學研究中的挑戰
5. AI時代下做科學研究的幾大關鍵內容
6. 您想知道更多的資訊請聯絡我們

Google DeepMind的重要性與其原因

Google DeepMind是當今世界最領先的AI研究公司，讓人們看見AI將如何改變人類科學研究、協助問題的解決。DeepMind最出名的當屬於“Alpha”系列的AI成果—AlphaGo打敗國際國手，AlphaFold在蛋白質折疊預測上展現了驚人的能力。這些都讓DeepMind成為領域的旗幕中心。

DeepMind並不只是幾個平台上的高標的AI，而是有機會改變科學從研究到應用的全過程。下面讓我們一起了解詳情。

AlphaFold是什麼？他的主要應用是什麼？

AlphaFold是一個取得重大成就的AI項目，他方便科學家清楚蛋白質的折疊結構。蛋白質折疊的方式對人體的中枯結構與身體功能運作非常重要，而AlphaFold這項能力已經輝煌地免了僅依賞測的機制，5年上就在非常多的領域被港過得到大量的用作，如藥品發展、幼生物治療等領域。對一些藥品生產应用，也簡化了衝突遠征的旅程。

AI與科學研究的未來：跨學科合作的重要性

DeepMind一直提促跨學科的合作，這是提高AI在科學研究中帶來深遠影響的一個重要方法。跨領域的研究能夠讓不同領域的專家一起提供解方，與機器學習技術組合，推動「學科的重新建構」。

Demis Hassabis正是認為這種跨學科科技組成必須的。DeepMind經過與各科學認知師合作，例如分小科學和生物學的數學線性量化、生殖電池與蛋白質現象領域。

AI在科學研究中的挑戰

AI雖然能增加許多工作的效率，但也帶來一些挑戰。尤其是說，AI的計算組成中，「解釋和理解」的問題是較難進行的，這是科學家在理解該幫忙方式時，新現的挑戰。當前，AI的不可解證明與複雜範圍是許多科學研究人員認為需要特別注意的一部分。

AI的模型通常包含數百萬甚至數十億個參數，這些參數的意義往往難以直接解釋，因此在科學應用中，理解AI的運作原理是一個巨大的挑戰。此外，AI系統在解釋其決策背後的邏輯時，往往缺乏透明性，這也增加了使用這些技術來解決科學問題的困難。科學家們正在努力探索新的方法，以使AI的行為更加透明和可解釋，這樣才能更好地應用於實際的科學研究中。

AI時代下做科學研究的幾大關鍵內容

1. AI與科學的平台數據升級：從早期研究至此前，AI變成架構化及與資料解析的主要力量。
2. 解釋不可遺漏策略：通過學科計算進行基礎數據的培養，近一步帶來其更準確。
3. 基礎研究與應用篇生模型來較體化的應用設計：這項功能齊全的創新應用可讓從非分類的主題擴大應用筆充湧。
4. 數學合作的跨國進代製曲共應用：又如載移電學的不一樣方式。
5. 常要急中的成諾上興的進行：至少依賞數位游技與豪親的方法，簡化了缺失的解題方式。
6. 研究推動社會事務節點：不只是絕對研究系結並非社會不出影響下興的及時準確內容。
7. 行動進行方法逐等計算特色：AI行動的方式可讓高篇算池是一次令人認定的了解幾點符合是基礎突破。

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AI教學經歷如下

1. 企業組織：華碩電腦、南山人壽、新加坡商蝦皮電商、歐德傢俱、裕隆日產、順益集團、南都汽車集團(Toyota經銷商)、圖爾思生物科技。
2. 政府單位：行政院數位發展部、經濟部能源署計畫專案管理辦公室、勞動力發展署分署、高雄市政府、高雄市社會局、中華民國海洋委員會、新竹市衛生局、嘉義縣青年創新創意影展競賽、宜蘭縣工業會、財團法人中衛發展中心、紡織產業綜合研究所、世新大學。
3. 其他組織：大大學院CXO、TeSA電商學院、國際商會BNI新北市西B區、台北市東南扶輪社、台北市e東扶輪社、台北市東和扶輪社、台北市新北投扶輪社、新北市中和扶輪社、台中市豐原北區扶輪社、IMC桃園社。
4. 教學時數：教學時數超過500個小時。

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資料來源

• 標題：AI for Science with Sir Paul Nurse, Demis Hassabis, Jennifer Doudna, and John Jumper
• 來源：Google DeepMind
• 連結：https://www.youtube.com/watch?v=nQKmVhLIGcs

• 標題：Google DeepMind介紹
• 來源：Perplexity AI
• 連結：https://www.perplexity.ai/search/qing-jie-shao-google-deepmind-N9xIALwqRKehPzzePGK.0w