人工智慧正在人類活動和市場投資的兩個關鍵領域擴充套件——健康和語言。《2021 年 AI 現狀》報告的作者Nathan Benaich 和 Ian Hogarth討論了這些領域的 AI 應用和研究 。去年，Benaich 和 Hogarth 證明生物學正在經歷人工智慧時代。他們解釋說，這反映了已發表研究的巨大變化，從根本上摒棄了對生物實驗進行某種統計分析的老派方法。新方法在大多數情況下用深度學習代替了統計分析，並且產生了更好的結果。
Benaich 指出，在生物學領域中有很多可以適應這種正規化的唾手可得的成果。去年是這種使用機器學習解決各種問題的方法超速運轉的時候。這種在生物學中使用機器學習的想法的輸出之一是在製藥行業。
幾十年來，我們都知道並且都遭受這樣一個事實，即藥物需要很長時間才能被發現、測試，然後最終獲得批准。也就是說，除非有一些巨大的災難性壓力需要採取其他措施。這就是深度學習取得的進展。因此，新時代製藥公司在很大程度上表示，以前已經嘗試過舊制藥公司的方法。它有點行不通。那是計算化學和物理學。驗證新時代製藥方法是否有效的唯一方法是，它們是否可以生成實際在臨床中的候選藥物，並最終使這些藥物獲得批准，” Benaich 說。
改變是不可避免的。最終的問題是，你能否真正改變成本曲線，在更少的實驗上花更少的錢，並獲得更高的命中率。Benaich 認為，這仍然需要時間。Hogarth 指出，這並不是機器學習影響製藥公司的唯一前沿領域，並指出了機器學習如何用於解析研究文獻的例子。
這涉及我們之前與 John Snow Labs 首席技術官 David Talby 的對話，因為醫療保健領域的自然語言處理是 John Snow Labs 的核心專長。反過來，這不可避免地將對話引向了語言模型。
Benaich 和 Hogarth 在他們報告的研究部分指出了語言模型的進展；然而，我們被事物的商業化方面所吸引。我們專注於 OpenAI 的 GPT3，以及他們如何從完整發布模型到透過 API 將其商業化，並與 Microsoft 合作。
