如今,生成式AI的到來,為人類打開認(rèn)知智能的大門,重構(gòu)了人類認(rèn)識和改造世界的方法論,給每一個領(lǐng)域都帶來巨大變革。
在科研領(lǐng)域,AI for Science正在成為科學(xué)研究的新范式。Google學(xué)術(shù)相關(guān)數(shù)據(jù)表明,生命科學(xué)、材料科學(xué)、能源科學(xué),近3年使用AI手段開展科研的比例超過34.5%。
因為AI的加持,實驗觀察可變成無人實驗,仿真模擬可變成現(xiàn)象生成,數(shù)據(jù)驅(qū)動可變成數(shù)據(jù)增強,讓很多科學(xué)創(chuàng)新的發(fā)現(xiàn),從不可能成為可能。
如2021年7月問世的AlphaFold,在不到一年的時間里面完成了人類已知的2億多個蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)解析,而在過去的50年當(dāng)中人類也只破解了17萬個。
在生產(chǎn)方面,AI將帶來智能生產(chǎn)的新范式。有了大模型,組織和企業(yè)的員工無需投入大量時間死記硬背常規(guī)內(nèi)容,有問題問大模型就能快速獲得高質(zhì)量答案。更重要的是,大模型強大的理解和生成能力,能夠整合不同領(lǐng)域的知識,加速跨界創(chuàng)新的達(dá)成。
在材料領(lǐng)域,核心挑戰(zhàn)是發(fā)現(xiàn)所需特性的材料,有了大模型的加持,就能加快生成與篩選材料。如近期谷歌DeepMind通過其AI工具GNoME,成功預(yù)測出220萬種晶體結(jié)構(gòu);微軟推出下一代生成式AI工具——MatterGen,進(jìn)一步提升了開發(fā)所需特性材料的速度。
在軟件開發(fā)方面,AI大模型極大提升軟件研發(fā)效率。美國一個軟件崗位招聘做了一個測試:一個只有4年編程經(jīng)驗的工程師借助AI工具,其軟件開發(fā)效率相當(dāng)于19年編程經(jīng)驗的5倍。
在汽車行業(yè),“算力+電力”開辟汽車行業(yè)新賽道,讓新能源汽車快速崛起;“AI和自動駕駛技術(shù)”開創(chuàng)無人駕駛汽車新模式,讓無人駕駛汽車正在走向現(xiàn)實。
目前,大模型正在進(jìn)入千行百業(yè),開啟一個創(chuàng)新大爆發(fā)的AI新時代。大模型強大的理解和生成能力,能夠整合出不同領(lǐng)域的知識,帶來“神力”,讓各個領(lǐng)域的人更多更快發(fā)現(xiàn)“牛頓的蘋果”、“瓦特的水蒸氣推動壺蓋跳動”。
IDC調(diào)研顯示,67%的中國企業(yè)已經(jīng)開始探索AIGC在企業(yè)內(nèi)的應(yīng)用機會或已經(jīng)開始進(jìn)行資金投入。IDC預(yù)測,2024年全球?qū)⒂楷F(xiàn)出5億個新的應(yīng)用,這相當(dāng)于過去40年間出現(xiàn)的應(yīng)用數(shù)的總和。
可以說,AIGC的春天來了。讓我們行至春光,積極擁抱生成式AI的春天,愿一切AI的美好都如春而至!
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