深入探讨人工智能底层原理与应用实践

人工智能底层原理的探索与应用：以AlphaFold为例

在当今科技快速发展的时代，人工智能（AI）已经渗透到各行各业，改变了我们生活和工作的方式。尤其是在制药行业，AlphaFold的出现标志着AI技术的一次重大突破，它不仅引发了千亿级别的经济交割，更被《Nature》评价为“将改变一切”。本文将深入探讨人工智能的底层原理，以及AlphaFold如何改变制药行业的游戏规则，进而展望传统药企在数字化转型浪潮中的未来。

王明哲：《游戏规则改变--当制药业迈入AI时代后》

【课程背景】阿尔法狗有个亲弟弟“AlphaFlod”自其出现至今已经引发了超千亿级别的经济交割，《nature》对其的评价是“It will change everything”，即作为人工智能目前最尖端的应用的AlphaFold，将会彻底改变制药行业的游戏规则。如何具象且清晰的理解人工智能这一概念？AlphaFold背后的AI底层原理是什么？AlphaFold为何能够彻底改变制药领域的游戏规则？从AlphaFold诞生至今，AI制药领域经历过了哪些发展阶段？国内外AI制药的版图如何？结合数字化转型的大趋势来看，传统制药企业的出路在哪？所有问题的答案将在课上揭晓！【课程收益】理解人工智能的2大底层原理和5大底层套路理解AlphaFold为何能够改变制药领域游戏规则了解国内外AI制药版图掌握1套思维框架，将所有数字化转型技术串联起来展望数字化转型趋势下，传统药企的未来出路【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。【课程对象】制药领域中高层管理者。【课程时间】0.5天（6小时/天）【课程大纲】一、智能化的底层原理1、人工智能的2大底层原理逻辑固化：师傅“教”徒弟知识抽取：师傅“带”徒弟案例：预测男生是否会受女生欢迎2、人工智能的6大底层套路X-Ypairs：知识抽取Y→X：生成万物X1-X2 pairs：推荐匹配X only：聚类算法Y only：超越人类Dot & Line：知识图谱人工智能发展的终点案例：百度智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机3、人工智能的6步落地法价值驱动 or 数据驱动机器学习 ≠ 江湖算命数据模型 VS 机理模型大数据  ∪ 深度学习行业专家 || 客观事实行政可行 ≈  最大门槛案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，工业智能无损检测，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%二、AI制药大揭秘AlphaFold揭秘X-Ypairs套路在AlphaFold中的应用AlphaFold具体能做什么AlphaFold证明了什么可能性核心规则改变：从“试错”到“试对”AlphaFold的限制条件是什么？2、AI制药发展阶段回顾AI制药的起源资本狂欢阶段挤泡沫的冷静期后续是否还会再次循环？3、AI制药版图揭秘国外AI制药版图揭秘国外AI制药版图揭秘深扒明星企业的底细--谁在裸泳AI制药公司未来走向展望三、数字化的顶层思维1、数字化概念导入从十四五规划看数字经济数字经济的核心：数字化转型和数据要素数字化转型：数字化是业务和IT的深入融合概念导入小互动：如果你在跟心仪的女神约会…2、数字化顶层思维框架精益思维：梳理业务，发现数字化入手点编程思维：掌握计算机的语言，提升数字化项目成功率数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局案例：精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”，从“月晕”中掌握数据思维。小互动：在指路问路中掌握编程思维3、我们应该关注哪些数字化技术基础设施：解除计算机的能力封印数据应用：搬金砖VS挖金矿案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测4、数字化转型有哪三个必经阶段Digitization：无纸化Digitalization：高效化Digital transformation：无人化每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术案例：人员绩效智能评估系统5、数字化转型的两大核心半场信息化：固化流程/信息流转/数据积累人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术案例：从顶尖运动员看企业数字化转型之路四、传统药企路在何方1、AI制药会如何重塑未来格局制药领域竞争格局短期（五年内）展望制药领域竞争格局中期（十年后）展望制药领域发展终局展望2、传统药企的竞争优势政策优势渠道优势数据优势业务理解优势3、给传统药企的忠告和建议数智化转型为何势在必行转型成败不在技术而在核心流程/机构重塑转型关键在于培养既懂业务又懂AI的交叉人才数智化转型的关键资源是什么数智化转型的成功模板是什么

王明哲 培训咨询

一、人工智能的底层原理

1. AI的两大底层原理

要理解人工智能，首先要掌握其底层原理。人工智能的两大底层原理分别是逻辑固化和知识抽取。

• 逻辑固化：通过对大量数据的分析和处理，AI能够将复杂的逻辑关系固化下来。例如，在预测一个男生是否会受女生欢迎的案例中，AI通过分析大量相关数据，提取出影响因素，从而形成逻辑模型。
• 知识抽取：AI通过从实际案例中学习和提取知识，形成对新情境的应对能力。这一过程类似于师傅带徒弟，通过实际经验的传授，使得AI能够在新的环境中进行有效推理。

2. AI的六大底层套路

在理解了AI的底层原理后，我们进一步探讨AI的六大底层套路，这些套路是AI应用的重要基础。

• X-Y pairs：这一套路用于知识抽取，表示输入与输出的关系，通过大量的实例训练模型。
• Y→X：通过生成模型来实现万物生成的能力。
• X1-X2 pairs：用于推荐匹配，即根据用户的历史行为推荐相关产品或信息。
• X only：聚类算法，通过对数据的聚类分析来发现潜在的模式。
• Y only：超越人类的能力，利用AI模型进行预测和判断。
• Dot & Line：知识图谱的构建，通过图谱连接不同的知识点，实现知识的可视化和结构化。

上述套路在实际应用中，如百度智能客服、谷歌药物预测系统等，展现了AI在不同领域的广泛适用性。

3. AI的六步落地法

AI技术的有效落地，需要经过六个步骤，确保技术与业务的深度结合。

• 价值驱动或数据驱动：明确项目的价值目标，选择合适的数据驱动方式。
• 机器学习不等于江湖算命：强调模型的科学性和严谨性，避免随意的猜测。
• 数据模型与机理模型：兼顾数据与实际业务的结合，形成更具实际意义的模型。
• 大数据与深度学习：利用大数据的优势，提升深度学习模型的准确性。
• 行业专家与客观事实：结合行业专家的经验与数据事实，确保决策的科学性。
• 行政可行性：确保项目的可实施性，减少不必要的风险。

通过这些步骤，AI技术能够在各行业中有效落地，提升生产效率和决策水平。

二、AI制药大揭秘

1. AlphaFold的揭秘

AlphaFold是AI在制药领域的一个重要应用，它利用深度学习技术，能够准确预测蛋白质的三维结构。这一突破不仅为生物学研究提供了新工具，也为制药行业的创新带来了新的机遇。

• X-Y pairs套路在AlphaFold中的应用：AlphaFold通过大量已知蛋白质结构和氨基酸序列的数据进行训练，形成了强大的预测模型。
• AlphaFold具体能做什么：它能够快速、准确地预测新蛋白质的结构，从而为新药的研发提供关键数据。
• 核心规则改变：AlphaFold的出现使得制药过程中的试错阶段大大缩短，科研人员可以更快地找到合适的药物靶点。
• 限制条件：尽管AlphaFold在蛋白质结构预测上表现出色，但仍需解决数据获取和模型推理的限制。

2. AI制药发展阶段回顾

AI制药经历了多个发展阶段，从初期的探索到如今的成熟应用，资本的涌入也促进了这一领域的快速发展。

• 起源：AI制药的早期探索主要集中在药物筛选和毒性预测上。
• 资本狂欢阶段：随着AI技术的成熟，资本大量涌入，推动了AI制药公司数量的激增。
• 挤泡沫的冷静期：在经历了资本的狂热之后，市场开始冷静下来，优胜劣汰的趋势明显。

3. AI制药版图揭秘

在全球范围内，AI制药公司如雨后春笋般涌现，各国的企业正在积极布局这一领域。

• 国外AI制药版图：如美国的Insilico Medicine和Atomwise等企业，正在利用AI技术进行药物研发的探索。
• 国内AI制药版图：国内企业如药明康德和微创医疗等，亦在AI制药领域中积极探索，推动产业发展。
• 明星企业的底细：深入分析这些企业的技术优势和市场策略，帮助我们理解行业的未来走向。

三、数字化的顶层思维

1. 数字化概念导入

数字化转型是当前经济发展的重要趋势，其核心在于数字化与业务的深入融合。

• 数字经济的核心：数字化转型与数据要素是数字经济的两大支柱。
• 数字化转型：不仅仅是技术的应用，更是业务流程的重构与优化。

2. 数字化顶层思维框架

构建数字化顶层思维框架，有助于企业在转型过程中找到合适的切入点。

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的入手点。
• 编程思维：掌握计算机语言，提升数字化项目的成功率。
• 数据思维：让数据创造价值，推动企业发展。

3. 数字化转型的必经阶段

数字化转型通常经历三个阶段，企业需明确各阶段的关键技术和目标。

• Digitization：无纸化办公，提高信息流转效率。
• Digitalization：通过高效化手段提升业务效率。
• Digital transformation：实现业务的无人化，提升智能化水平。

四、传统药企路在何方

1. AI制药如何重塑未来格局

AI制药的崛起将对传统制药企业造成深远影响，未来竞争格局将发生重大变化。

• 短期（五年内）展望：传统药企需加快数字化转型，提升竞争能力。
• 中期（十年后）展望：AI技术将成为制药行业的核心驱动力。
• 终局展望：制药行业将实现智能化与自动化的全面发展。

2. 传统药企的竞争优势

尽管面临挑战，传统药企仍具备多方面的竞争优势。

• 政策优势：在政策引导下，传统药企可获得更多发展机会。
• 渠道优势：成熟的销售渠道为药企提供了稳定的市场基础。
• 数据优势：积累的大量数据为企业决策提供了重要依据。
• 业务理解优势：对制药行业的深刻理解使企业能够更好地应对市场变化。

3. 给传统药企的忠告和建议

面对AI制药的挑战，传统药企需要进行数智化转型，以确保在新形势下的竞争力。

• 转型势在必行：在新时代背景下，数智化转型是企业生存与发展的必经之路。
• 核心流程重塑：转型的关键在于重塑企业的核心流程与组织结构。
• 交叉人才的培养：培养懂业务又懂AI的交叉型人才，为企业转型提供智力支持。
• 成功模板的借鉴：借鉴行业内成功的转型案例，降低转型风险。

结语

人工智能作为当前科技发展的前沿领域，其底层原理和应用正在不断拓展，尤其在制药行业，AlphaFold的成功应用为我们指明了未来的发展方向。传统药企在数字化转型的浪潮中，需把握机遇，重塑自身竞争优势，以确保在未来的市场中立于不败之地。