AI与化学

上周A股三大指数均下跌，教育、贸易和服装家纺等板块表现较好，而贵金属、云游戏等相关板块领跌。国务院国资委要求央企强化科技创新，深化与各种所有制合作并推进关键核心技术攻关，发改委则强调创新驱动发展战略，加快推动绿色低碳产业和数字经济的发展。OpenAI推出了ChatGPT Plus的新功能，特斯拉上海工厂继续受到关注，机器人被视为通用人工智能的重要载体，证监会启动科创50ETF期权上市以丰富市场风险管理工具，同时ST龙净等公司面临调查或公告。整体市场呈现出一定波动，投资者需审慎决策。

本文主要讲述了AI制药在医疗领域的新发展，尤其是随着ChatGPT的热度提升，AI药物研发展现出巨大潜力。Insilico Medicine成功用AI找到潜在抗癌靶点，同时多家初创公司如分子之心、Arzeda和Cradle也获得了大量投资。制药公司看好“AI蛋白质”是因为其在生物制药中的重要地位及AI能够快速发现新药物的优势。生成式AI通过学习生物学原理和预测蛋白质合成，有望填补传统方法的局限，推动药物研发效率并创造新的疗法可能性。资本的注入将进一步促进这一领域的发展。

本文作者Yoav Goldberg通过对比预训练和监督学习，解释了为何ChatGPT等大型语言模型倾向于强化学习而非直接的监督学习。强化学习需要人类反馈来分配信用，而其在生成和评分答案上的难题是监督学习所不具有的。尽管强化学习存在credit分配和评分机制的问题，它为持续交流和适应用户期望提供了可能，这在当前模型中显得更为重要。强化学习与监督学习各有利弊，文章提供背景知识并重点讨论了强化学习的必要性及其挑战。

ChatGPT和GPT-4作为生成式AI的进步代表，展示了强大的创造力和对常识的理解，使其在学术能力测试和任务完成上超越多数人类。GPT-4通过跨过常识门槛实现了显著成就，展现出惊人的学习和生产力。尽管参数量巨大，这是AI历史上与大脑神经元链接数的首次接近，预示着通用智能的可能性。未来版本如GPT-5可能进一步连接文本、图片乃至视频，迈向更深层次的理解，人工智能将进入人类无法触及的领域。微软和谷歌等公司已将其融入搜索引擎和办公软件，使其具备对话和自动内容生成功能，AI在办公领域的应用日益广泛。