一、人工智能发现与科技创新的关系？
人工智能发现是由于科技不断创新的结果
二、人工智能发现世界
人工智能发现世界
人工智能（AI）作为当今信息时代的重要产物，正在以前所未有的速度和广度渗透到我们生活的方方面面。在过去几年里，人工智能技术已经在医疗、金融、教育、交通等各个领域展现出了惊人的应用前景和潜力。
人工智能的发展不仅改变了我们的生产生活方式，也影响了我们对世界的认知方式。借助人工智能技术，我们可以发现并理解更多之前未曾触及的领域与规律，让我们看到世界的新面貌。
人工智能在医疗领域的应用
人工智能在医疗领域的应用是其中一个备受瞩目的领域。通过深度学习算法和大数据分析，人工智能可以帮助医生提高诊断的准确性和速度，为病患提供更加精准的治疗方案。例如，基于图像识别技术的辅助诊断系统可以帮助医生快速准确地诊断肿瘤。
除此之外，人工智能还可以在医疗影像分析、基因组学研究、药物研发等领域发挥巨大作用，为医疗行业带来革命性的变革。
人工智能在金融领域的革命
在金融领域，人工智能的应用也带来了革命性的变化。基于人工智能的风险管理系统可以帮助金融机构更好地识别和管理风险，提高运营效率。同时，人工智能还可以通过智能投顾系统为投资者提供个性化的投资建议。
人工智能技术的引入不仅提高了金融行业的效率和安全性，还促进了金融科技产业的快速发展。
人工智能与教育的结合
在教育领域，人工智能也展现出了巨大的潜力。通过个性化学习系统和智能教育软件，人工智能可以根据学生的学习特点和需求提供个性化的学习内容和学习计划，提高教学效果。
此外，人工智能还可以通过自然语言处理技术帮助教师更好地理解学生的学习情况，及时调整教学策略，提高教学质量。
人工智能驱动城市交通智能化
在城市交通领域，人工智能的应用也是一个备受瞩目的方向。通过智能交通管理系统和智能交通信号灯，人工智能可以帮助城市实现交通智能化，缓解交通拥堵问题，提高交通运行效率。
同时，人工智能还可以通过大数据分析和智能调度算法优化公共交通线路和车辆调度，提高城市的交通运行效率。
三、人工智能在新药发现中的应用进展怎么样？
机器学习算法已广泛应用于人工智能辅助药物发现。
深度学习方法，即具有多个隐藏处理层的人工神经网络，具有能够从输入数据中自动提取特征，以及其捕获非线性输入输出关系的潜力。深度学习技术的特性补充了传统的机器学习方法，这些方法依赖于人工制作的分子描述符。人们对深度学习的兴趣相对较晚才开始复苏，这导致了新型建模方法和应用的空前爆发。化学科学的许多领域已经受益于深度学习的不断发展。
我将描述深度学习方法在药物领域蓬勃发展的一些方面，具体来说,基于配体的定量结构活性/性质(构象/部分)的关系,以及基于结构的建模、新创的分子设计和合成预测得到解决。最后强调预测现代人工智能(AI)如何塑造未来辅助药物发展。
QSAR/QSPR和基于结构的人工智能建模
QSAR/QSPR建模自50多年前诞生以来已经走过了漫长的道路。这些计算模型对药物发现的影响是不可否认的，可以成功预测药物的生物活性和药物动力学参数，即吸收、分布、代谢、排泄和毒性(ADMET)。对于基于配体的QSAR/QSPR建模，分子的结构特征(如药效团分布、物理化学性质和官能团)通常使用所谓的分子描述符转换为机器可读的数字。手工制作的分子描述符的光谱，旨在捕获潜在的化学结构的各个方面。一般来说，QSAR/QSPR方法已经从使用更简单的模型，如线性回归和k近邻，转向更普遍适用的机器学习技术，如支持向量机(SVM)和梯度增强方法(GBM)，旨在解决化学物质之间更复杂和潜在的非线性关系结构及其理化/生物学特性，通常以可解释性为代价。
深度网络可以在训练过程中自动进行特征提取。图神经网络和循环神经网络，能够生成内部上下文特定的分子结构表示。图神经网络的具体情况下，是通过学习潜在原子和键表示在训练过程中实现的。因此，深度学习方法对于那些经典描述符最初没有被设计的任务建模是很有前途的。例子包括肽、大环和蛋白水解靶向嵌合体(PROTACs)的建模。深架构的优点是适用于多任务学习,旨在找到共同的内部表示为一组相关的有用的端点。由于药物发现是一个多参数优化挑战，多任务学习可能更有效地利用相关数据的共同情况下，一个分子库的整体没有完全测试所有感兴趣的端点，或没有对先验推断的需要。多输出QSAR建模的思想，旨在将一组预定义的化学描述词与可观测端点相关联，在深度学习方法兴起之前就已经被探索过。
鉴于深度学习在药物发现中的应用增长，以及这些方法得益于大型训练集的事实，勤于数据管理和对新开发模型进行适当的基准测试是强制性的。在过去的几年中，化合物库的可用性和规模都有所提高。ChEMBL等数据库是配体基础项目的常用起点。基于结构的建模也观察到类似的趋势，如PDBbind和BindingDB等数据库提供了关于蛋白质配体复合体的非常详细的结构信息，以及它们相关的生物活性数据。蛋白质结构预测和测定领域的进展可以乐观地认为，未来将有更多药物靶点的结构信息可用。
人工智能的全新药物设计
从头设计,生成新的分子实体具有预期的药理特性从头,可以被认为是一个最具挑战性的计算机辅助任务，由于基数药物类分子的化学空间的顺序。由于可以研究的不同原子类型和分子拓扑结构的数量，从头生成分子面临组合爆炸的问题。根据用于指导重新设计的信息，各自的方法可以是基于配体、基于结构，或两者的混合。
基于配体的方法可以分为两大类:
1.基于规则的方法，使用一套构建规则从一组“构建块”(试剂或分子片段)的分子组装
2.无规则的方法，不使用明确的构建规则。
到目前为止，大多数基于深度学习的从头设计研究都集中在基于配体的方法上。基于结构的生成设计是针对孤儿受体和迄今尚未探索的大分子的一个有前途的互补发展方向。这些方法通常利用配体结合位点的信息(例如通过片段连接或生长)。目前，深度学习尚未广泛渗透。然而，随着结合袋的形状和性质的考虑，配体设计的将会初步发展。
具有人工智能的自动综合规划
大多数已知的有机化合物可以通过有限数量的稳定反应合成。然而，可靠和全自动的化学合成规划是一个挑战，尚未得到满足。部分原因是由于有效的正向和反向合成规划需要广泛的化学专业知识。人工智能的合成规划有着丰富的历史，可以追溯到20世纪70年代的计算机辅助反合成预测领域。计算能力的提高、大数据的出现以及用于深度学习和优化的新算法的发展，导致人工智能在合成有机化学领域的发展。
发展
人工智能应用在药物研发和设计中开始变得无处不在。随着QSAR建模、从头分子设计和综合规划等方面的显著进步，这些技术逐渐达到了一些的发展。最后，这些技术如何帮助研究人员更快地设计和合成“更好的候选药物”，让我们拭目以待。
参考资料：Jiménez-Luna J, Grisoni F, Weskamp N, et al. Artificial intelligence in drug discovery: Recent advances and future perspectives[J]. Expert Opinion on Drug Discovery, 2021: 1-11.
四、人工智能和人工智能etf的区别？
1、指数的差异：其中AIETF和人工智能AIETF 跟踪的标的指数相同，都是中证根据产业链编制的人工智能主题指数。
2、科创板打新：从最近两只热门的科创板中芯国际和寒武纪来看，AIETF都中标了，而且打满。而人工智能AIETF都没中。
3、费率：从费率上看AIETF显著低于其他两个，管理费加托管费只有0.2%，而另外两个则要0.6%。费率上省下的也可以为基金业绩提升不少。
五、人工智能与cs人工智能的区别？
人工智能和CS人工智能的区别在于应用方面和研究重点的不同。人工智能是一种涉及多个领域的计算机技术，涉及信息技术、控制科学、数学等学科，旨在开发出能够模仿人类智能思维和行为的程序和系统。人工智能的应用非常广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习等方面。CS人工智能则是计算机科学领域的一部分，重点研究人工智能基础理论、算法及其实现技术等方面，以及在不同领域中的应用。传统的人工智能是基于规则系统和专家系统的，而现代人工智能则更多的是基于数据驱动和机器学习的技术。另外，人工智能的应用场景也在不断拓展，如自动驾驶、智能家居、智能医疗等领域。
六、人工智能和人工智能大战的游戏？
这个游戏很多了，例如星际争霸，王者荣耀，围棋等。
七、童年的发现中发现进化论，是谁发现的？
进化论的发现者是达尔文，他在物种起源一书做了阐述。童年的发现一书虽然打开了儿童思路，但这里针对是进化论。
八、弱人工智能和强人工智能的特点？
弱人工智能是指不能制造出真正地推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。 人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由约翰·麦卡锡（John McCarthy|）在1956年的达特矛斯会议（Dartmouth Conference）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性（弱人工智能）。总体来讲，对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器将被认为是有知觉的，有自我意识的。可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案，有自己的价值观和世界观体系。有和生物一样的各种本能，比如生存和安全需求。在某种意义上可以看作一种新的文明。
九、强人工智能与弱人工智能的区别？
根据强人工智能的观点，生产能够真正推理和解决问题的智能机器是可能的。解决这些问题的机器可以被认为是有意识的和自我意识的。强人工智能有两种类型：类人人工智能，即机器思维和推理与人类思维一样；非类人人工智能，即机器产生与人类完全不同的感知和意识，并使用与人类完全不同的推理方法。
根据弱人工智能的观点，制造能够真正推理和解决问题的智能机器是不可能的。这些机器看起来只像智能，但它们并没有真正的智能，也没有自主意识。主流研究集中在弱人工智能上，人们普遍认为这一研究领域已经取得了相当大的成就。强人工智能的研究处于停滞状态。
十、通用人工智能和人工智能的区别？
通用人工智能（General Artificial Intelligence）和人工智能（Artificial Intelligence）之间的区别如下：
1. 范围：通用人工智能指的是一种能够像人类一样在各种不同领域和任务上执行智能任务的人工智能系统。它具备类似于人类的智能和学习能力，可以在不同领域进行多样化的任务。人工智能则是一个更广泛的概念，指的是模拟和模仿人类智能的机器系统和算法。
2. 多领域能力：通用人工智能可以处理多种任务和领域，例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等，并能够学习和适应新的任务。而人工智能可以专注于某个特定领域或任务，例如机器学习、数据分析、专家系统等。
3. 自主性：通用人工智能可以自主地进行决策和解决问题，不需要人类的干预，具备更高的智能水平。而人工智能则可能需要人类的指导和干预来进行决策和处理问题。
4. 目标：通用人工智能的目标是实现类似于人类的智能水平，可以进行更加复杂的推理、决策和学习。而人工智能可以追求各种不同的目标，例如提高效率、解决问题、改进决策等。
总的来说，通用人工智能是人工智能领域的一个理想目标，指的是能够模拟和实现人类智能的机器系统。而人工智能则是一个更通用的概念，指的是机器系统和算法模拟和模仿人类智能的能力。