人工智能

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1. 人工智能的历史回顾和发展现状

顾险峰

自然杂志 2016, 38 (3): 157-166. DOI: 10.3969/j.issn.0253-9608.2016.03.001

摘要（3724）

PDF（pc）（2102KB）（5613）

简略地回顾了人工智能的历史和发展现状。分析比较了人工智能两大领域：符号主义和连接主义，同时介绍了各个领域的主要原理和方法。着重回顾了深度学习的历史、复兴的原因和主要的应用。

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2. 人工智能在疾病预测中的应用

徐亮，阮晓雯，李弦，洪博然，肖京

自然杂志 2018, 40 (5): 349-354. DOI: 10.3969/j.issn.0253-9608.2018.05.004

摘要（2089）

PDF（pc）（989KB）（1816）

首先介绍了人工智能在疾病预测中的应用现状和发展，包括公共卫生防控和个人疾病筛查及健康管理两个方面。接着分析了传统疾病预防方法存在的弊端，从数据源和技术方面综述了人工智能给疾病预测带来的突破和发展。最后，列举了人工智能技术在疾病预测中的应用。

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3. 论人工智能空间分析

郑敏睿，郑新奇，王娇

自然杂志 2018, 40 (5): 363-372. DOI: 10.3969/j.issn.0253-9608.2018.05.006

摘要（2920）

PDF（pc）（2331KB）（493）

空间分析是对空间现象进行定量分析的一种方法，成为支撑地理信息系统(geographic information system，GIS)发展的核心竞争力。LBS(location based service)的非专业化应用，给空间分析带来了空前的挑战。尤其是智能手机、移动支付系统、共享单车等的快速发展，在短短几年时间内将空间分析带入到一个全新的人工智能阶段。为了给正在到来的人工智能空间分析(artificial intelligence spatial analysis，AISA)绘制一个蓝图，首先简要梳理了空间分析发展的关键节点：从0到1的计算机化工作模式、全球视野的可视化计算、隐LBS与智慧应用、云GIS与人工智能时空决策。其次梳理和总结了机器学习的五大流派、主导算法与空间分析对应的演进特点。再次，提出了人工智能空间分析的定义和建模原理、技术框架。最后，预测了未来人工智能空间分析的热点研究方向：智能空间计算、超参数空间优化、智能空间规划机器人、全样本时空预测和空间神经网络分析等。通过梳理、分析、总结及预测人工智能空间分析的发展历史及发展趋势，旨在为人工智能空间分析提供系统性的理论及应用研究参考。

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4. 踏踏实实地研究人工智能

郭毅可

自然杂志 2019, 41 (2): 79-84. DOI: 10.3969/j.issn.0253-9608.2019.02.001

摘要（898）

PDF（pc）（2247KB）（622）

今天人工智能的巨大成就表现在机器学习上取得了突破性的发展及“智能+”推动了人工智能的普适应用。人工智能成为世界科技发展的一个新高地，各国对此都作出战略布局。同时，人工智能的发展也向我们提出了新的挑战，在伦理、社会治理等方面引入了新的课题。在展望人工智能光明前景的同时，我们也要清楚地认识到：人工智能，特别是机器学习，它基本的方法、基本的思路还是比较简单和粗糙的。现在的人工智能是着重于智能外延的人工智能，也就是说着重于模拟人的智能的外在功能，而人工智能的发展还有待于在智能内涵的理解上的不断进展。本文就此对人工智能的发展作一个抛砖引玉的讨论，也对机器学习的研究方向作探讨。

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5. 量子人工智能：量子计算和人工智能相遇恰逢其时

唐豪, 金贤敏

自然杂志 2020, 42 (4): 288-294. DOI: 10.3969/j.issn.0253-9608.2020.04.002

摘要（2391）

PDF（pc）（2403KB）（1893）

量子人工智能，是由量子计算和人工智能交叉发展起来的新兴学科和技术。过去几十年来，量子计算和人工智能技术各自经历了起起落落、螺旋上升的发展历程，而现在正逐渐落地，有望给人类的技术革新、生产和生活带来颠覆性改变。我们正迎来二者深度交叉的最好时机，一个量子人工智能研究的最好时代！

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6. 量子计算与人工智能

张辉 , 李蕾, 窦猛汉, 方圆

自然杂志 2020, 42 (4): 321-330. DOI: 10.3969/j.issn.0253-9608.2020.04.006

摘要（2651）

PDF（pc）（2399KB）（1843）

文章探讨了量子计算在人工智能中的一些潜在应用，并回顾量子理论与人工智能之间的相互作用。通过介绍一些著名而简单的量子算法，让读者了解量子计算的能力。此外，文章对量子计算做了一个简单的概述，使读者对量子计算有一个全貌的认识。对于AI研究人员来说，此文将会是一座更加深入地探索AI与量子计算以及量子理论之间联系的桥梁。

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7. 二维材料在人工智能中的应用

朱宏伟

自然杂志 2022, 44 (6): 466-468. DOI: 10.3969/j.issn.0253-9608.2022.06.006

摘要（968）

PDF（pc）（1755KB）（673）

二维材料是构建神经形态器件并实现低功耗、微型化和规模化集成的首选材料体系。文章对二维材料在人工智能领域的应用现状、优势和面临的问题进行了简要评述，并对其发展趋势进行了展望。

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8. 生成式人工智能与未来材料科学

朱宏伟

自然杂志 2024, 46 (1): 46-49. DOI: 10.3969/j.issn.0253-9608.2024.01.005

摘要（746）

PDF（pc）（1938KB）（586）

人工智能是推动数据驱动科学飞速发展的强大动力。文章以深度学习在材料科学中的应用为例，介绍了生成式模型的概念，及其在新材料发现和自动化实验室等领域的应用。生成式人工智能不仅极大地加速了材料的研发进程，同时提高了整个研发过程的透明度和可信度，开启了材料科学研究的新纪元。

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9. 人工智能在文物保护中的应用

程远, 黄继忠, 张悦, 彭宁波

自然杂志 2024, 46 (4): 261-270. DOI: 10.3969/j.issn.0253-9608.2024.04.003

摘要（3050）

PDF（pc）（2449KB）（1152）

人工智能技术正在推动文物保护的现代化进程。文章全面梳理了人工智能在文物保护领域的应用现状。在文物数字化方面，激光点云语义分割等人工智能技术显著提升了文物数字化的效率和精度；在文物识别与管理方面，深度学习图像分类、知识图谱等为文物智能档案管理提供了支撑；在文物监测与检测领域，机器学习可以从环境参数与无损检测数据中自主分析文物状态，实现病害的早期预警；在文物虚拟修复与展示领域，人工智能技术正在从图像、几何、交互等多个层面来优化文物的虚拟修复方法与展示体验。研究显示，人工智能正在从多个维度重塑文物保护的理念、方法与手段，显著提升了文物保护的效率和精度。该综述为进一步探索人工智能赋能文物保护的实现路径提供了参考，有助于推进文物保护科技创新，实现文物保护与现代科技的深度融合。

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10. 人工智能在环境科学领域应用研究进展

劳佳怡, 王小燕, 施博, 王斌, 焦正

自然杂志 2024, 46 (4): 271-280. DOI: 10.3969/j.issn.0253-9608.2024.04.004

摘要（918）

PDF（pc）（1681KB）（2688）

人工智能(AI)的快速发展和高效率使其在科研领域越来越受欢迎。在过去十年中，环境学科对人工智能的应用呈指数级增长。使用人工智能的主要优点是能够高效地分析和处理大量数据，这正是环境科学研究面对的重要问题，因此人工智能的应用可以极大地促进环境科学与工程领域的发展。文章回顾了人工智能在环境科学领域中的最新应用，讨论了其优势和存在的问题，以及人工智能为环境科学带来的机遇和挑战。

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11. 从电路计算到人工智能——从计算机视角看“诺贝尔物理学奖颁给人工智能学者

李晓强

自然杂志 2024, 46 (6): 435-443. DOI: 10.3969/j.issn.0253-9608.2024.06.006

摘要（1064）

PDF（pc）（1500KB）（1053）

从字面意义上看，人工智能和物理学是两个完全不同的学科。实际上，人工智能的另外一个名称是“机器智能”，其中的“机器”是指电子计算机。1946年，电子计算机成功脱胎于能够表达逻辑代数的电路系统(物理学)，具有了媲美甚至超越人类计算和记忆(存储)的能力，逐渐发展出一个新的学科——计算机科学。本文从计算机科学的视角，通过概述计算机诞生以来近80年的发展历程，来解读2024年诺贝尔物理学奖颁给人工智能学者的原因。

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12. 创新药物设计——从计算机辅助到人工智能

卞月珉

自然杂志 2025, 47 (1): 1-10. DOI: 10.3969/j.issn.0253-9608.2025.01.001

摘要（251）

PDF（pc）（2511KB）（467）

计算科学的高速发展不断为药物发现领域带来革新与机遇。伴随着生命科学领域数据的持续增长和计算硬件设备的迭代更新，计算化学以及化学信息学愈发在临床前药物设计领域为科研人员提供不可或缺的支撑。本文围绕计算机辅助药物设计(computer-aided drug design, CADD)和人工智能药物设计(artificial intelligence-driven drug design, AIDD)两大主题，简要阐述计算科学和药物发现在学科交叉中的探索和创新，以及针对临床前小分子药物的应用和进展。

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13.

创新药物设计——从计算机辅助到人工智能

卞月珉

自然杂志 0, (): 1-10. DOI: 10.3969/j.issn.0253-9608.2025.01.001

摘要（226）

PDF（pc）（3165KB）（533）

计算科学的高速发展不断为药物发现领域带来革新与机遇。伴随着生命科学领域数据的持续增长和计算硬件设备的迭代更新，计算化学以及化学信息学在临床前药物设计领域的支撑作用日益凸显。本文围绕计算机辅助药物设计(computer-aided drug design, CADD)和人工智能药物设计(artificial intelligence-driven drug design, AIDD)两大主题，简要阐述计算科学和药物发现在学科交叉中的探索和创新，以及针对临床前小分子药物的应用和进展。

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