主要观点总结
DeepMind CEO发表了关于人工智能在解决科学难题，尤其是蛋白质折叠问题方面取得的重要进展的演讲。他指出，人工智能的发展必须以负责任和安全的方式进行，真正服务于全人类。演讲还涵盖了AI技术在游戏、气候、医学等多个领域的应用，以及未来发展方向。
关键观点总结
关键观点1: 人工智能在蛋白质折叠问题上的突破
DeepMind使用AI技术成功预测了蛋白质的三维结构，这对生物学研究和药物开发具有重大意义。
关键观点2: AI技术在多个领域的应用
AI不仅在游戏领域取得了显著成果，还应用于气候、医学、材料科学等多个领域，展现了其巨大的潜力。
关键观点3: 创意AI工具的发展
DeepMind等公司在生成式AI、多模态模型等领域取得了重要进展，为创意生成和实用工具的开发提供了新可能。
关键观点4: AI技术的未来发展
未来AI技术的发展将更加注重代理系统、多模态模型等领域的研究，以实现更智能、更实用的AI系统。
关键观点5: AI技术的挑战和责任
AI技术的发展必须以负责任和安全的方式进行，以解决人类面临的最大挑战，如医学和气候问题。
文章预览
来源：图灵人工智能 近日，在梵蒂冈罗马教廷教皇科学院（Pontifical Academy of Sciences）——这个致力于推动自然科学进步的学术机构中，DeepMind CEO、2024年诺贝尔化学奖得主 Demis Hassabis 发表了重要演讲。 他指出，众多科学难题都可以通过创新思维进行重新建模。其中最具代表性的就是困扰他二十余年的生物学"大挑战"——蛋白质折叠问题。这个问题的核心是：如何通过蛋白质的氨基酸序列（即其遗传密码），准确预测其在生物体内的三维结构。通过理解蛋白质的三维结构，科学家们可以推断其在生物体内的具体作用，这对生物学研究和新药开发具有重大意义。这个困扰科学界数十年的难题，在人工智能技术的协助下，终于迎来了突破性进展。 Hassabis 强调，人工智能能够帮助人类应对医疗和气候等重大挑战，但其发展必须以负责任和安全的方式进行，
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