С помощью специального алгоритма машинного обучения американским ученым удалось выявить вещество, способное справиться со многими лекарственно-устойчивыми бактериями, включая возбудитель туберкулеза. Соединение назвали халицин - в честь ИИ из фильма "Космическая одиссея 2001 года". Оно уже доказало свою эффективность, вылечив лабораторных мышей...
一个小黑客，也许有人会发现它很有用。
任务：在图形上画出许多不同大小和颜色的圆圈，而不至于因编码而死亡或发疯。
解决方案。
不正确的是--使用一个有三个锚点 的椭圆对象，填充等。
正确 - 绘制一条零长度的线，线的厚度将是圆的直径，颜色将是填充物，中心将是锚点。
https://zen.yandex.ru/media/htech_plus/ii-nashel-samyi-moscnyi-antibiotik-u-nego-ushlo-na-eto-neskolko-chasov-5e4ff269b38ee002b5fc2812
听起来像是假的。他们是如何为人工智能收集和描述1.07亿个化学成分的呢？这没有任何意义...如果没有经验性的抽样，人工智能如何选择有效的变体？
人工智能的要点正是，数据范围有多大并不重要，重要的是它是有限的还是无限的。如果数据范围是有限的，那么就可以用人工智能来做，这个范围的大小并不重要。嗯，那是......只是说......。
听起来像是假的。他们是如何为人工智能组装和描述1.07亿个化学成分的呢？这没有任何意义...没有经验性的抽样，人工智能如何能选择有效的选择？
关于禅宗的文章是对《加尔各答》中一篇流行文章的翻译。在那里，你可以看到在哪里可以找到有关这项研究的科学出版物（它是生物学方面的同行评议科学期刊）。你阅读它，并在有足够的领域教育的情况下，决定它是否真实。
不要像黑格尔那样 "证明 "太阳系中的行星数量必须是七颗)
这篇关于禅宗的文章是对《卫报》一篇流行文章的翻译。在那里你可以弄清楚在哪里可以找到关于这项研究的科学出版物（它是生物学的同行评审科学期刊）。你阅读它，并在有足够的领域教育的情况下，决定它是否真实。
不要像黑格尔那样 "证明 "太阳系中行星的数量应该是七颗)
好吧，那么在没有实验测试的情况下，你怎么能知道一种化合物对微生物是否有效？
这里的观点有点像以下。
AI告诉我们需要哪种化学合成物。
伙计们试试这个，可能性更大。
然后，实际测试已经在进行中。通过这样做，人工智能有助于减少搜索时间。这就是所谓的模拟，当他们首先建立一个船的模型，并在浴缸中进行测试，然后在知道它的行为参数后，以真实的尺寸建造它。作为一个例子...
不要试图 "击晕 "黑格尔。错误是每个人都会犯的。对于一个18世纪的人来说，是可以原谅的。那么，你呢，尼古拉耶夫先生是谁？你到底是什么？ 你的 "工作 "已经被科学院研究了吗）？
在没有任何实质内容可供反驳的情况下，就会使用 "反语"。）