導語
如果說大數據是釘子，那么我們必須能夠與其相匹配的錘子。近年來，越來越多的領域已經積累了過多的大數據，這使得研究人員們迷失在了數據海洋中，失去了洞察與分析的能力。但是，計算能力的提升可以重新挖掘出數據中的金子。在這場革命中，科研人員們正在釋放人工智能（AI）的能力。與通常的AI不同，“深度學習”可以在無需人類專家編程的完成任務，它們可以通過自己的學習而從海量中挖掘信息，直到它們找到了數據中的模式。可以說，AI就是那個錘子。
本周，Science雜志推出了AI的專刊，向我們介紹人工智能在各個學科領域的應用。我們搜集了本期特刊的所有文章，并寫了這篇導讀。
一、
AI：人類與社會
阿西莫夫在他的著名小說《基地》系列中提出了著名的機器人三定律，以約束不斷增長的人工智能機器人。今天，類似于科幻小說描述的情節已經來到了我們的身邊，我們已經被人工智能所包圍。因此，思考人類如何與人工智能相處才是我們當今社會最重要的問題。如果沒有好的引導，人工智能技術將會被部分別有用心的人所利用，從而將人類引向危險的邊緣。
AI, people, and society
Eric Horvitz
二、
AI早期的落地：捕獲新的粒子
實際上，物理學家們早在1980年代就開始利用機器學習算法來捕獲新的粒子。我們知道，科學家們通過撞擊物質粒子來研究它們，并從撞擊輻射出來的射線中檢測新粒子的誕生。在粒子探測器中，不同的粒子具備不同的波形，機器學習通過捕獲這些波形而發現新的粒子。著名的希格斯粒子就是采用這樣的方法捕獲的。
AI in Action: AI's early proving ground: the hunt for new particles
Adrian Cho
三、
AI偵探：神經網絡推進了科學，科學家們開始反過來探測這些網絡
隨著神經網絡、深度學習越來越多地應用到了科學之中，可解釋性就成為了一個異常重要的問題，恐怕科學家們很難相信一個不可解釋的黑箱模型。于是，一批人工神經網絡科學家們開始反過來探測人工神經網絡本身。它們開發了一系列的工具來探測神經網絡。
The AI detectives
Paul Voosen
四、
算法如何分析大眾的情緒
隨著Facebook、Tweeter、微信等社交媒體的發展，我們積累了大量的人類行為數據。AI研究者們正將人工智能算法應用于這些數據，以揭示出整個人類群體所具備的情緒。例如，最近的一個研究通過Facebook上面的29000條信息學習到了自然語言之中的情緒，從而根據用戶的更新就可以推知他最近心情如何。另一個研究則利用1億多條推文數據來預測縣級別的心臟病發病率。
AI in Action: How algorithms can analyze the mood of the masses
Matthew Hutson
五、
組合基因，發現自閉癥的根源
自閉癥是困惑醫學的一大難題，盡管人們已經發現了一些基因與自閉癥有關，但顯然還有其他的因素也會影響其發病率。于是，科學家們利用人工智能工具找到了更多的與已知自閉癥影響基因相似的其它基因，從而大大提高了自閉癥的預測準確度。
AI in Action: Combing the genome for the roots of autism
Elizabeth Pennisi
六、
AI看懂星空
在天文學中，AI正在幫助天文學家將拍攝到的天文照片去噪，從而得到超高清晰的照片。這僅僅是機器學習在天文學中的一個應用。天文學家還用這套工具來研究引力透鏡效應。而這些應用也僅僅是一個開端。
AI in Action: Machines that make sense of the sky
Joshua Sokol
七、
神經網絡學習化學合成的藝術
化學家是這樣一群人，天天泡在密不透風的實驗室中，不斷地擺弄著瓶瓶罐罐，反復試驗著各種化學藥品的組合，希望最終有一天碰撞出他們想要的藥物出來。如果有一種方法能夠加速化學家們的實驗進程就好了。這個工具就是AI。科研人員們開發了一種深度神經網絡，可以通過分析反應物的基本特性，而預測出可能會有什么特性的生成物生成，AI正在學習化學合成的藝術。
AI in Action: Neural networks learn the art of chemical synthesis
Robert F. Service
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