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人工智能的应用图景

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第 3 课

人工智能的应用图景

看见 AI 进入真实工作流。

AI 与医学 — 人工智能辅助医学研究。为本课选用。

导言

课程目标

列举科学、艺术、体育中的代表案例。

强调：人提问与验收，机器放大规模。

为同事与学生准备可转述的例子。

案例

医学：寻找抗癌线索

AI 与医学 — 计算筛选候选与专家验证。为本课选用。

搜索空间巨大 · 计算加速早期探索

实验与临床边界仍在人类一侧。

案例

2024 诺贝尔化学奖

蛋白质结构 — 蛋白质结构预测相关进展。为本课选用。

计算蛋白质设计 · AI 预测结构

基础科学核心问题获最高规格认可。

案例

天文学：150TB / 天

中国天眼示意 — 大型射电望远镜与海量数据。为本课选用。

中国天眼级数据量，超出人工逐条理解。

AI：找信号 · 模拟宇宙演化。

案例

艺术：AI 影像

MIT 电影黑客松 Best Video

除剪辑外由 AI 完成。

人仍负责叙事与取舍。

播放 /videos/tdl-c/03-ai-art-film.mp4。除剪辑外由 AI 完成。

案例

体育：3D+AI 跳水

跳水 AI — 跳水训练姿态分析。为本课选用。

约 2 秒：起跳到入水

高速捕捉 → 三维关节角度 → 教练决策

原理

共同结构

人：提出问题、设定标准、验收结果

机：搜索、预测、表征、生成草稿

工作流，而非「一键替代专家」。

辨析

与前两课对齐

感知与学习 → 天文、跳水姿态

生成式能力 → 艺术影像草稿

大模型辅助检索 → 医学与备课素材

实践

课堂转述注意

说「协助筛选 / 预测 / 表征」

避免说「AI 已经取代科学家」

证据与责任仍在专业共同体。

实践

转述口令

选一个案例，用一句话说清：

AI 做了哪一步？人守住哪一步？

可请学员用一句话转述一个案例给邻座。

小结

本节要点

科学：筛选、预测、海量分析

艺术与体育：生成与感知进入流程

下一课：影响、风险与认知外包

下一课

影响、认知外包与教育风险

生活效率与代价

三元教学结构

幻觉 · 偏见 · 为用而用

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