背景和挑战

蛋白质折叠问题是生物学中的一个重要而复杂的问题。了解蛋白质如何折叠到其三维结构对于理解其功能有着关键的作用。然而，尽管科学家们已经了解了这个问题的一些基础知识，但预测蛋白质如何折叠仍然是一个巨大的挑战，因为可能的折叠形式非常多变。

解决方案

DeepMind 使用了一种名为深度学习的机器学习技术来训练 AlphaFold。AlphaFold 通过学习大量已知结构的蛋白质数据，理解蛋白质序列和其三维结构之间的关系。 然而，这需要对大量数据进行处理和计算。AlphaFold 需要在数百万个已知结构的蛋白质中进行学习，这需要大量的计算资源和算力。

结果

AlphaFold 在2020年的“蛋白质折叠预测竞赛”（Critical Assessment of protein Structure Prediction，简称CASP）中取得了突破性的成绩。其准确度超过了之前所有的方法，被认为是解决了蛋白质折叠问题。 这个突破可能会对生物学和医学产生深远影响，包括新药的发现和疾病的理解，因为所有这些都与蛋白质的结构和功能密切相关。

价值

AlphaFold 的成功再次证明了大规模算力在复杂问题上的价值。强大的算力使得 DeepMind 能够训练出 AlphaFold 这样的大型模型，并使其在处理复杂的蛋白质折叠预测问题时表现出了突出的性能。

此外，这个案例也显示了强大算力在生物信息学和药物研发等领域的潜力，这些领域需要处理和分析大量的生物数据。

AlphaZero 是 DeepMind 开发的一款通用人工智能，能够通过自我对弈学习如何玩国际象棋、围棋和将棋。

背景和挑战

虽然计算机已经在许多棋类游戏中超越了人类，但这些程序通常是为特定游戏优化设计的。例如，DeepBlue 是 IBM 为国际象棋设计的，而 AlphaGo 则是 DeepMind 为围棋设计的。这些 AI 都需要大量的专门知识和特定游戏的训练数据。然而，DeepMind 希望开发一种更通用的 AI，能够在没有任何先验知识的情况下，仅仅通过自我对弈学会玩多种棋类游戏。

解决方案

DeepMind 开发了 AlphaZero，这是一种基于深度学习和蒙特卡洛树搜索的算法。AlphaZero 从零开始，没有任何先验知识，只知道游戏的规则。它通过自我对弈，不断地试验和学习，逐渐理解了各种棋类游戏的策略和技巧。然而，这个过程需要大量的计算资源。每一次对弈都需要 AlphaZero 对数百万个可能的走法进行模拟和评估，这需要强大的算力。

结果

仅仅通过自我对弈，AlphaZero 在几个小时内就学会了玩国际象棋、围棋和将棋，并达到了超越人类的水平。在与世界棋类游戏顶级 AI 的对局中，AlphaZero 都获得了胜利。

价值

AlphaZero 的成功展示了强大算力的价值。尽管 AlphaZero 的算法并不复杂，但是通过大规模的搜索和模拟，它能够在没有任何先验知识的情况下，学习并掌握复杂的棋类游戏。这种能力使得 AlphaZero 成为一个真正的通用人工智能

Apollo 是由百度开发的一款开源自动驾驶系统。

背景和挑战

自动驾驶是一个极其复杂的技术挑战，需要车辆能够理解和导航复杂的道路环境，同时要确保安全性和效率。这需要强大的感知、决策和控制系统，这些系统需要处理大量的数据并做出快速的决策。

解决方案

百度通过深度学习和其他先进的 AI 技术开发了 Apollo 自动驾驶系统。Apollo 能够处理来自各种传感器（如雷达、激光雷达和摄像机）的数据，理解车辆周围的环境，并做出驾驶决策。 然而，这个过程需要大量的计算资源。处理和理解传感器数据，预测其他车辆和行人的行为，规划自己的路径，所有这些都需要强大的算力。

结果

Apollo 已经在中国和其他地方进行了大量的路测，并且已经在某些地方开始进行商业化的无人驾驶出租车服务。Apollo 的成功显示了强大算力在自动驾驶领域的价值。

价值

Apollo 的成功展示了强大算力在处理复杂问题，特别是实时决策问题上的价值。自动驾驶系统需要在毫秒级别做出决策，这需要大量的数据处理和计算能力。 此外，这个案例也显示了强大算力在推动 AI 商业化应用上的潜力。自动驾驶是 AI 技术的一个重要应用领域，而强大的算力是实现自动驾驶的关键因素。