「蛋白質結構預測技術的關鍵測試」（CASP）大賽從1994年起，讓好手們透過一級結構來預測三級結構。今年 DeepMind 開發的 AI AlphaFold2 成功預測三分之二的三級結構，是準確率最高的挑戰者。 AI 精準預測蛋白質結構的技術，可應用在藥物篩選及研發。

隨著科技演進，電腦的性能不斷增強，其中人工智慧的發展也開始茁壯。2016 年 3 月 9 日，韓國首爾的四季酒店進行一場全球矚目的圍棋之戰，而這正是Deep Mind 公司所開發的 AlphaGo 與圍棋高手李世乭的激烈對戰，原本 AlphaGo 並不被看好能夠拿下此場棋戰的勝利，但最後卻跌破眾人眼鏡地以四勝一敗的戰績贏得這場世紀之戰。此後，在各領域更掀起人工智慧熱潮。也令人不禁反思，或許再未來，人工智慧是否真能超越人類的智商？

AI醫療的應用，進入「深度學習」的時代，除了將大量生理資訊輸入電腦，透過拋轉、整合、計算與紀錄，作為醫護團隊預測參考依據外，目前較主流的應用仍為醫學影像辨識。

我們必須思考如何在新技術所帶來的進步中，保有人類的主動性，或者說，如何在機器年代中當個人。

人工智慧棋手 AlphaGo 先後戰勝了兩位頂尖圍棋高手李世乭和柯潔。在這場猛烈風暴席卷了世界後，AlphaGo 宣布不再和人下棋。但它的製造者並没有因此停下腳步， AlphaGo Zero，在訓練了 72 小時後就能打敗戰勝李世乭的 AlphaGo Lee。

若將資料比喻為原料（data），機器學習就是處理器（processor）， AI 人工智慧相當於結果（outcome）。而「深度學習」是機器學習的一種方式，讓電腦像長了神經網路般，可進行複雜的運算，展現擬人的判斷及行為，是現今 AI 人工智慧的主流技術。本文整理 2017 中央研究院 AI 月系列活動中，國內外專家分享的深度學習思維與應用。希望能讓深度學習成為各位小智的寶可夢，在人工智慧這條路上，走出樂趣與成就感。

從今年美國的總統大選，到太空中所發生的災難性技術故障，對於科學研究者來說，2016年似乎是個動盪的一年。然而與此同時，科學家們也宣佈了諸多令人矚目的科學成果，例如觀測重力波、DNA來自三個人的嬰兒以及人工智慧打敗李世石等。在這歲末時分，就讓我們與您分享，來自《自然》期刊精選出2016年的八大科學新聞。

AlphaGo 所使用的學習模型比較具有一般性，但離真正完全通用的學習模型仍有一段距離，這將會是人工智慧未來得面對的更重大的挑戰。

用十分鐘瞭解 《電腦到底是怎麼下棋的》

馬文·明斯基教授是幾乎見證了從人工智慧作為一門學科的興起直至今日成就的所有大風大浪的人，或者可以說教授本人就是這些大風浪的前鋒，他對人工智慧發展的影響意義十分深遠。而Google AlphaGo此次取得的成就，也可以算是人工智慧領域一次里程碑式的創舉，它的成功標誌著人工智慧領域又進入了一個新高度。