人工智能在药物研究发展趋势论文

人工智能（AI）正越来越多地被应用于药物研发过程中。一些观点认为人工智能可以极大地促进药物研发，而另外一些则仍然持保守态度，在观望AI技术的影响。现实中大多数人的态度可能处于此两者之间，但是很明确的一点是AI技术给科学家以及生物制药行业都带来了极大地影响。本文就小分子药物研发中AI技术的应用，对众多国际专家的观点进行了归纳和总结。 除了技术问题外， 人工智能在药物研发中的成功应用的最大挑战还在于培养相关人员的适当思维方式以及相对应的文化氛围，以使他们愿意应用这些计算模型并使用其结果。 在药物设计领域中，利益相关者包括来自各个学科的研究人员以及商人，各方对机器学习的认知程度并不相同。要做到这一点，首先要认识到各个利益相关者的不同经历，然后发展通用的术语和规范。在大学层面上要促进这种趋势则需要教育和指导学生进行批判性思维，使其变得自我反省，包容其他的思维方式，学生就可以向同事（包括其他研究领域的人员）或者广为广阔的受众来解释AI可以在哪些领域进行扩大以及支持相关的发展（而不是进行替代）。 制药公司已经开始应用AI相关技术以及各种机器学习方法，但是并没有将全部的赌注都压在AI上面，这是可以理解的。考虑到药物研发的复杂性和受监管的特性，建议采取一种好奇而谨慎的态度进行尝试。在药物设计中开发AI应用程序时需要长期的时间，但AI可以提高所涉及的各个研究过程的效率，并减少研究文化之间的壁垒。 分子描述符和分子指纹 1.1 分子描述符和分子指纹概念 1.2 分子描述符类别和特点 1.3 分子指纹的类别和特点 2. 分子描述符/指纹计算软件 2.1 分子表示方法和格式 2.1.1 SMILES，SMARTS，SDF, MOL, MOL2, PDB 2.1.2 JEM Editor, Chemdoodle, ChemAxon, ChemDraw, DrugBank 2.2 RDKit简介及环境部署 2.3 RDKit中如何操作分子 2.4 RDKit中描述符的计算以及存储 2.5 OpenBabel简介及环境部署 2.6 OpenBabel操作分子和格式转换 2.7 OpenBabel中的分子描述符和指纹 2.8 ChemDes计算分子描述符和 2.9 ChemDes计算分子指纹 2.10 ChemDes中的格式转换 2.11 ChemDes中的分子优化 2.12 PyBioMed 简介环境部署 2.13 PyBioMed 获取分子 2.14 PyBioMed 计算分子描述符 2.15 PyBioMed 计算分子指纹 2.16 PyBioMed 计算蛋白质描述符 2.17PyBioMed 计算核酸描述符 2.18 PyBioMed 计算相互作用描述符 结构预处理和数据预处理 3.1 PyBioMed结构预处理 3.2 ChemSAR结构预处理 3.3 KNIME 结构预处理 3.4 Excel数据预处理及注意的问题 3.5 KNIME数据预处理 3.6 Pandas环境配置以及基本操作 3.6 sklearn数据预处理 3.7 归一化与空值处理 算法简单介绍和分类 4.1 药物设计中人工智能常用算法简介 4.2 常用算法实现软件或工具介绍 5. KNIME软件介绍 5.1 KNIME软件特色和界面 5.2 KNIME软件构建基本计算任务 5.3 KNIME软件社区支持 5.4 KNIME软件定制化插件 5.5 KNIME软件第三方支持 特征选择 6.1 基于sklearn的特征选择 6.1.1 相关性分析，相关性绘图 6.1.2 单变量特征选择及选择K个特征 6.1.3 递归式特征删除 6.2 基于KNIME流程的特征选择 6.2.1 相关性分析，相关性绘图 6.2.2 单变量特征选择 6.2.3 递归式特征删除 7. 模型的评价与解释 7.1 回归模型和分类模型的评价指标 7.2 应用域的评估 7.3 基于树的模型的解释 ADMET介绍 8.1 ADMET概念以及意义 8.2 基于人工智能的ADMET虚拟评价方法的进展 8.3 ADMET计算资源（ADMETlab、ADMETsar等） 9. KNIME软件构建ADMET模型 9.1 KNIME软件配置相关插件 9.2 caco-2细胞渗透性数据概览 9.3 结构预处理 9.4 描述符和指纹计算 9.5 SVM模型构建以及参数调整 9.6 RF模型构架及参数调整 9.7 RNN模型构建以及简单超参数调整 10. ADMET计算软件和实操 10.1 ADMETlab（v1.0 与v2.0）计算平台使用 10.2 admetSAR计算平台使用 10.3 本地模型调用以及预测 噪声过滤和相似性搜索 11.1 FAFDrugs4过滤 11.2 指纹和相似性度量计算 11.3 Swiss-Similarity相似性搜索 12. 机器学习模型构建和预测 12.1 收集GRK2化合物（讲解过程） 12.2 计算合适的分子表征 12.3 算法和特征选择 12.4 模型构建和评价 12.5 应用模型筛选化合物库 13. 分子对接 13.1 蛋白质预处理 13.2 小分子预处理 13.3 可应用Swiss-Dock对接 14. ADMET评估 14.1 ADMETlab计算并评估 14.2 确定相关性质的参考范围 14.3 评估并确定Hits.

目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料，希望对你有帮助!

人工智能发展现状与未来发展

一、人工智能概述

人工智能自诞生几十年来， 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注，尽管学术界有各种不同的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究、设计和应用智能系统，来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器，来模仿、延伸和扩展人类的智能思维，从而实现计算机网络管理的人性化。

二、人工智能的研究历史

(一)1956年-1970年

人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”，或者说是计算机具有智能，1965年夏季，在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家，在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题，并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而，一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。

(二)1971年-80年代末

在科学上，前进的道路从来就不是平坦的，成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此，自它诞生至发展一段时间后，就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下，仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时，从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。

(三)20世纪80年代至今

人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透，从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势，其渗透的结果现在还不是很明显，还需要时间的考验。目前，人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。

三、人工智能应用领域

目前 ， 人工智能在许多领域都得到了应用，其应用领域如下：

(一)在企业管理中的应用

刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》中提到要把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系，从企业的发展目标出发，深入了解人工智能的内涵，搭建人工智能的应用平台，研究并开发企业智能化软件，这样一来，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。

(二)在医学领域中的应用

人工智能在国外发展很快，在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人，此外，在不久的将来，就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初，我国已成功将人工智能应用于医学，且在这方面有了新的突破，例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功地应用于临床。

(三)在矿业中的应用

第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等，为矿业的开采带来了方便。1980年以来，美国的矿业公司在人工智能上加大了投资，其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。

(四)在技术研究中的应用

人工智能在技术研究中的应用，首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域，目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质，大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力，另外这些技术的应用，使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高，为无损评价奠定了良好的判定基础。

(五)在电子技术方面的应用

人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展，网络问题日益突出，网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进，，大力发展挖掘技术、免疫技术，及开发智能机器，人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。

四、人工智能的发展现状

国外发展现状。目前，人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国，发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，在智能电脑方面有了新的突破，成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑，而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露，预计该超级电脑研制成后，其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外，其他公司也加紧了这方面的研究，估计在未来几年内其成果更为惊人。

国内发展现状。二十一世纪是信息化时代，作为现代信息技术的精髓，人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国，很长一段时间，专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关，而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下，经过十年攻关和钻研，于2000年，成功地研制出我国第一台类人性机器人。

五、未来发展

人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。

人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。

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自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。以下是我整理分享的人工智能发展的结课论文的相关资料，欢迎阅读!

浅谈人工智能技术的发展

摘要：自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。本文从人工智能的概念开始，对人工智能的发展进行讲述，并从哲学的角度对人工智能能否超过人的智能这个问题进行了分析。

关键词：人工智能 发展 智能

1、人工智能的概念

人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是计算机科学的一个分支，它探究智能的实质，并以制造一种能以人类智能相类似的方式做出反应的智能机器为目的。人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命，它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命，同时它也对人类的 思维方式 和 方法 产生了深刻的变革。人工智能是与哲学关系最为紧密的科学话题，它集合了来自认知心理学、语言学、神经科学、逻辑学、数学、计算机科学、机器人学、经济学、社会学等等学科的研究成果。过去的半个多世纪以来人工智能在人类认识自身及改造世界的道路上扮演了重要角色。一直以来，对人工智能研究存在两种态度：强人工智能和弱人工智能，前者认为AI可以达到具备思维理解的程度，可以具有真正的智能;后者认为研究AI只是通过它来探索人类认知，其智能只是模仿的不完全的智能。

2、人工智能的发展

对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。

第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、 跳棋 程序、LISP语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：对问题求解的方法过度重视，而忽视了知识重要性。

第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。

第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制，人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快，于1982年开始了“第五代计算机研制计划”。这个计划虽然最终结果是以失败结束，但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。

第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学诞生的年份。1987年，美国召开了第一次神经网络国际会议，并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后，世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。

第五个阶段是20世纪90年代后。 网络技术 的出现和发展，为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅对基于同一目标的分布式问题求解进行研究，同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究，让人工智能有更多的实际用途。

3、人工智能可否超过人的智能

那么人工智能可否超过人的智能呢?关于这个问题可以从下面几个方面来分析：

首先，从哲学量变会引起质变的角度来说，人工智能的不断发展必定会产生质的飞跃。大家都知道，人工智能从最初的简单模拟功能，到现在能进行推理分析 (比如计算机战胜了 国际象棋 世界冠军)，这本身就是巨大的量变。在一部科幻电影中，父亲把儿子生前的记忆输人芯片，装在机器人中，这个机器人就与他的儿子死去时具有相同的思维和记忆，虽然他不会长大。从技术的角度来说，科幻电影中的东西在不久的将来也可以成为现实。到那个时候，真的就很难辨别是人还是机器了。

第二，有的人会说，人工智能不会超过人的智能，因为人工智能是人制造出来的，所以不可能超过人的智能。对于这个观点，我们这样想一想，起重机也是人造出来的，它的力量不是超过人类很多吗?汽车也是人制造出来的，它的速度不也远超过人类的速度吗?从科学技术的角度来说，智能和力气、速度一样，也是人的某个方面的特性，为什么人工智能就不能超过人类的智能呢?

第三，还有的人认为，人工智能是人制造的，必有其致命的弱点，所以人的智能胜于人工智能。我认为这一点也不成立，因为人与机器人比较，也可以说有致命弱点，比如说人如果没有空气的话，就不能生存，就好比是机器人没有电一样。再比如，人体在超过一定的温度或压力的环境下，不能生存，在这一点上，机器人却可以远胜于人类。因此，在弱点比较方面，我认为人工智能的机器人并不比人差，在某些方面还远胜于人类。

第四，随着科学技术的发展，人工智能不单需要 逻辑思维 与模仿。科学家对人类大脑和精神系统研究得越多，他们越加肯定情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予它情感能力。

4、结束语

人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术、控制科学与技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和 教育 等带来更大的影响。

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“AI+医药”对我国医药产业转型升级不仅具备极大降低生产成本的价值，而且还能够数倍地提高我们的利润率。

一、“AI+医药”与我国医药产业转型升级紧密相连

按照目前科技媒体报道的消息，AI正在逐渐进入到医疗行业当中，我们不仅能够在某些医药制造厂看到智能制造机器人，而且也能够看到先进的算法对某些制药和试验的过程进行优化，这都是相当难得的事情。随着人工智能与医药进一步结合，这也就导致越来越多的人想要了解这两种模式混合之后对我国医药产业转型升值的价值在什么地方，同时也想了解到价值有多大。

二、“AI+医药”对我国医药产业转型升级价值很大：缩短研发周期 ，极大地降低生产成本

AI对于医药产业链的促进作用是极大的，首先就是能够缩短研发周期，目前已经有不少的厂商已经能够开发相应的手术机器人，而且后续也会通过机器人进行各种模拟测试，这直接就能够大大减少研发周期的投入。还有就是能够极大地降低生产成本，由于算法和算力的共同作用之下，这会导致许多没有必要损耗的成本都会被节约掉，最后研发出来的成本就不会那么高，回本的周期会变短很多。

三、“AI+医药”对我国医药产业转型升级价值很大：提高利润率

除了刚才所说的这种降成本和缩周期的好处以外，还有就是AI对于医药产业转型是有着极高的提高利润的帮助的。按照目前算法和算力市场对于医疗产业的贡献来说，随着成本进一步降低，而且产品能够更多地投入到市场当中，最终可就不仅仅是薄利多销而已，这还能够直接加速产品的迭代，最后体现在财报上也就是利润率能够提高数倍。