揭开人工智能底层原理的神秘面纱

人工智能底层原理：AlphaFold的革命性影响

近年来，人工智能（AI）的迅猛发展已经深刻改变了多个行业的格局，其中制药行业尤为突出。尤其是“AlphaFold”的出现，更是引发了全球范围内的关注与热议。《Nature》对其的评价为“It will change everything”，这一点绝非夸张。本文将深入探讨人工智能的底层原理，以及AlphaFold如何在制药领域引发革命，同时展望传统制药企业在数字化转型大潮中的未来出路。

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

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一、人工智能的底层原理

要理解AlphaFold的影响，首先需要了解人工智能的底层原理。人工智能实际上是一种模仿人类智能行为的技术，而其实现的基础则是两大底层原理：逻辑固化与知识抽取。

1. 逻辑固化与知识抽取

逻辑固化是指通过训练模型，使其能够从大量数据中学习规律。例如，在一个案例中，模型可以根据历史数据预测男生是否会受到女生的欢迎。这种训练方式依赖于数据的准确性和充分性。

知识抽取则是通过实例学习，模型在“师傅”的指导下，逐步掌握知识。这种方式强调了案例的重要性，能够帮助模型在实际应用中更好地应对复杂情况。

2. 人工智能的底层套路

人工智能的实际应用中，常常使用一些底层套路，这些套路为不同场景下的智能解决方案提供了框架。以下是六大底层套路：

• X-Y pairs：知识抽取的基本形式，通过输入输出对来训练模型。
• Y→X：生成万物的关系，模型通过已知的Y生成未知的X。
• X1-X2 pairs：推荐匹配，基于用户行为进行个性化推荐。
• X only：聚类算法，利用特征将数据进行分组。
• Y only：超越人类的思维，通过对已知结果的分析进行预测。
• Dot & Line：知识图谱，通过节点和边的关系构建知识网络。

这些套路不仅在理论上为人工智能的发展提供了支撑，也在实践中推动了各种智能应用的落地。

二、AlphaFold的崛起与影响

AlphaFold是谷歌旗下DeepMind开发的一款人工智能系统，其主要目标是解决蛋白质折叠的预测问题。蛋白质的折叠是生物体内许多重要功能的基础，然而这一过程极其复杂，传统方法耗时且成本高昂。AlphaFold的出现，意味着我们可以更快速、准确地预测蛋白质的三维结构。

1. AlphaFold的核心规则

AlphaFold的核心在于其将“试错”的传统实验方法转变为“试对”的预测方法。通过深度学习和大量的生物数据，AlphaFold能够在几小时内完成对蛋白质结构的预测，这一效率的提升将深刻影响制药行业的研发流程。

2. AlphaFold的应用与可能性

AlphaFold不仅可以用于基础的生物研究，还能够帮助制药公司在药物开发的早期阶段进行有效筛选。通过对目标蛋白质的结构预测，制药公司可以更快地识别潜在的药物分子，从而缩短研发周期，降低开发成本。

3. AI制药的发展阶段

AI在制药领域的发展经历了几个阶段：

• 起源阶段：主要是对AI技术的初步探索，应用范围有限。
• 资本狂欢阶段：大量资本涌入AI制药领域，推动了技术的快速发展。
• 挤泡沫的冷静期：随着市场的调整，部分公司面临生存危机，行业逐渐回归理性。
• 后续循环：在冷静期后，AI制药行业将迎来新的发展机遇。

三、数字化的顶层思维

数字经济的核心在于数字化转型和数据要素，尤其在制药行业中，数字化转型成为企业生存与发展的关键。在这一过程中，理解数字化的顶层思维框架至关重要。

1. 数字化概念导入

数字化不仅是无纸化办公，更是业务与IT的深入融合。通过数字化，企业能够提升效率、降低成本，进而保持竞争优势。

2. 数字化顶层思维框架

在数字化转型的过程中，有几个思维框架需要掌握：

• 精益思维：梳理业务，发现数字化的切入点。
• 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：让数据产生价值，推动数字化转型的进程。

四、传统药企的未来出路

面对AI制药的兴起，传统制药企业如何应对挑战，找到出路？以下几点值得关注：

1. AI制药重塑未来格局

AI制药将会重塑制药行业的竞争格局。从短期（五年内）到中期（十年后）的展望，企业需要快速适应这一变化，才能保持竞争力。

2. 传统药企的竞争优势

传统药企在面对AI时代时，仍然拥有政策、渠道、数据和业务理解等方面的优势。如何有效利用这些优势，将是企业成功转型的关键。

3. 数智化转型的必要性

数智化转型是传统药企的必由之路。企业需要培养既懂业务又懂AI的交叉人才，重塑核心流程和机构，以适应新的市场环境。同时，成功的数智化转型还需依赖于关键资源的合理配置和成功模板的借鉴。

结论

人工智能的底层原理和AlphaFold的成功应用，正在深刻改变制药行业的游戏规则。通过理解这些原理，企业能够更好地把握数字化转型的趋势，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。未来，传统药企必须积极拥抱这一变革，以实现可持续发展与创新。