人工智能预测蛋白质结构只用几秒

冬天，露天冰场上，几个小孩在学滑冰。他们穿着厚厚的羽绒服，戴着毛线帽，摔倒时衣服鼓起来像球一样。一个小孩扶着冰场边的围栏，一步步挪。另一个人已经能松开手，滑出好几米，但停不下来，直接撞到海绵垫上。笑声在冰面上传开。冰面被冰刀划出一道道白痕，很快又被浇冰车磨平。

体育赛事的电视转播，机位布置很有意思。底线后面有低角度的摄像机，能拍到球员的表情。空中轨道上还挂着一台，负责俯拍整体阵型。导演在转播车里切换画面，根据比赛进程决定给近景还是全景。进球之后，回放会从多个角度重现瞬间。屏幕前的观众看到的是导播剪辑过的视角。

游泳队的训练课上，十几个孩子在水里来回游。教练站在池边，手里拿着秒表，不时喊一声加快。一个女孩游蝶泳，动作有些变形，肩膀露出水面太高。教练蹲下来，用手比划着，告诉她身体要平。女孩点点头，再次出发。水花小了，速度反而快了不少。

看台上，球迷们穿着主队的红色球衣，人浪从东看台转到西看台。有个光头大叔敲着鼓，节奏越来越快。客队进球时，整个看台安静了几秒，随后嘘声四起。比赛结束前五分钟，主场球迷全都站着，跺脚声和喊声混成一片。终场哨响，大家反而安静下来，三三两两地往场外走。

欲速则不达。想快速提升引体向上数量，结果拼命练，肌腱发炎，反而停练两周。正确做法是逐步增加组数和次数，给肌肉适应时间。体育训练里的“快”常常是慢出来的。

AI辅助新药筛选已经进入实际研发管线。模型读取分子结构和已有实验数据，预测候选化合物的活性和毒性。药企把其中得分高的分子送去合成测试，命中率比随机筛选高出不少。计算过程不保证正确，化学家需要检查模型推荐的分子是否容易合成。第一批由AI发现的药物已经进入临床试验阶段，适应症集中在肿瘤和纤维化疾病。