AI for Science热潮背后,谁能打通科学发现的最后一公里?
文|晓静编辑|徐青阳“如果AI for Science是一个人,今年多大?”11月14日,在晶泰科技北京创新中心的一场讨论中,几位年轻创业者被问到这个问题。有人写下“高中”,有人认为已经读到博士一年级。麻省理工学院博士后毛伟岸给出的解释更有意思:“理论上的巨人,实践上的矮子。”在他看来,大模型掌握的知识可以达到教授水平,面对真实工作中那些意外情况,动手能力却可能只有本科生水平。这恰好道出了当下AI for Science的处境。AI已经能够预测蛋白质结构、设计候选分子,开始尝试规划研究任务、调度实验设备。但一项发现能否经得起真实实验,能否最终成为药物或材料产品,仍需要穿过漫长而昂贵的验证过程。...


