機器已經在下棋、識別鳥鳴和預測復雜蛋白質結構等方面勝過人類。但是，在涉及到真正聰明和需要直覺的東西（比如原創科學研究）時，我們人類喜歡認為我們仍然具有優勢。

我們可能需要再想一想。6月早些時候，在倫敦舉行的人工智能研究與應用峰會(RAAIS)上，加拿大藥物研發公司Valence Labs總裁丹尼爾?科恩(Daniel Cohen)討論了“自主科學發現”這一誘人、但略微令人不安的可能性。使用專業數據進行訓練后，先進的人工智能(AI)模型也許很快就有能力生成假設、設計和運行實驗、從結果中學習，并且全天候不斷重復?！拔覀兊氖姑菍崿F科學發現的工業化，”他表示。

與計算生物學領域的人士交談，你很快就能理解他們對AI的興奮。AI研究公司、谷歌(Google)旗下的DeepMind甚至在其AlphaFold程序為2億個蛋白質結構建模后，分拆出一家獨立的公司Isomorphic Labs來耕耘該領域。