人工智能能解答数学物理难题吗
答案是肯定的。人工智能已经在数学和物理领域取得了许多突破，包括：
2021年，DeepMind利用机器学习帮助数学家解决了悬而未决了50年的Birch和Swinnerton-Dyer猜想。
2022年，哈佛大学的研究人员利用机器学习发现了一种新的物质状态，即“拓扑超导体”。
2023年，中国科学院的研究人员利用机器学习预测了一种新的癌症治疗方法。
人工智能如何影响癌症的治疗决策
谎言早查，早治疗是医疗市场的最大谎言。打着关心人们健康实施骗取医保，癌症早期对人没影响无声无息为什么要去惊动它，早期癌症不影响你上班赚钱养家糊口，它的发展周期20年至30年。有些人为了自己一点小利益把别人害人，我们的李咏一点小毛病结果在美国送了一条命，这是多么沉痛的教训。
人工智能会改变生物技术领域的发展吗
当然会，作为一个生物医学专业出来的学生，对这个还是很有感触的，举几个例子来帮助大家理解，AI在生物技术领域能怎么用吧：
1、疾病预测（医疗领域）：AI可以用来预测/检测阿尔茨海默病（亦即阿兹海默病）、癌症、心脏病等
人工智能预测阿兹海默病风险，准确率超84%：韩国科学家们通过深度学习，能以超过84%的准确度识别未来三年可能发展成为阿兹海默病的潜在病人。
人工智能诊断皮肤癌准确率达91%（下图高能，有恐惧症的同学别看）：斯坦福大学一个研究团队通过深度学习的方法，用近13万张痣、皮疹和其他皮肤病变的图像训练，测出来的识别结果在91%以上。
人工智能走进ICU，可预测病人死亡准确率达93%：在洛杉矶儿童医院，数据科学家MelissaAczon和DavidLedbetter提出了一种人工智能系统，这个系统可以让医生们更好地了解哪些孩子的病情可能会恶化，从而让医生可以提前干预，减少死亡率
2、蛋白酶结构预测（生物化学/生物制造领域）：通过人工智能技术，预测蛋白质结构、设计蛋白质功能，可以极大地扩展人工改造生命体的应用场景，变革性地推动绿色生物制造的发展。
中国科学院微生物研究所的吴边团队通过使用人工智能技术，构建出一系列的新型酶蛋白，实现了自然界未曾发现的催化反应；并在世界上首次通过完全的计算指导，获得了工业级微生物工程菌株。成果发表在学术期刊《自然·化学生物学》杂志上。
3、生物特征识别（安防领域）：通过光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，如指纹、指静脉、掌静脉、脸象、虹膜等，以及行为特征，如笔迹、声音、步态等，来进行个人身份的鉴定。
比如人脸识别已经广泛应用在安防、金融这些对风险防范能力要求较高领域里面了，比如春运的人脸安检闸机。
说了这么多，其实还是期望能有更多的有识之士能投身于这个交叉领域，通过生物技术+人工智能，推动全社会的发展。感兴趣的同学可以关注我，共同进行探讨
使用人工智能技术研发癌症新药，真的靠谱吗
目前最热的技术就是人工智能了。自从人类想战胜癌症开始，就不断把最新的技术用在这一领域，也确实取得了不小的进展，比如靶向药物和PD-1免疫治疗，CAR-T等等。利用人工智能研发新药肯定有帮助，但是靠谱这个说法就有很多操作的环节啊。
自从看到阿法狗战胜了李昌镐，柯洁这样的人类智力的代表，以及又看到谷歌的人形机器人跳跃翻腾，真的是很厉害。但是这样的一些在人工智能的发展阶段中，都还处于弱人工智能时期。（弱人工智能就是还处于模仿阶段，需要人为的提升学习和知识；相对的是强人工智能，能自主的学习和开发新的事物了。）
返回头说说为什么人类花了上百年的时间，而且最近几十年投入了无数的经费和研究，对癌症还是无法全面战胜癌症呢？
癌症不同于一般的疾病，是由于人体自身细胞在长期生长过程中，不断复制时出现错误，这个错误又被不断延续逐步导致的。一个是时间长，另一个是自己的细胞“叛变”了，对人类自己的免疫系统知根知底，轻易的就逃避了什么T细胞，巨噬细胞这些人类进化了亿万年的保护措施。而且这些癌细胞也有识别各种药物的本事，当一个药物治疗一段时间后，癌细胞也适应了。就是耐药。这就导致各个药企研发抗癌药物又贵，又慢。
利用人工智能，人类当然希望是能研究出对抗癌症的终极药物。不过个人目前判断是不可能，没准到了强人工智能时代可以。但在弱人工智能时期能取得哪些进展呢？可能是利用大数据和原理，加快药物研发的过程。从另外一种角度看，如果药物研发的速度快于癌细胞进化的速度，这就是一种靠谱的治疗了。（类似人类利用抗生素对抗病毒）
这样癌症患者只需要吃一些副作用不太大的药物，等产生耐药了更换下一代药物。持续下去，用药物控制住癌细胞的发展，不妨碍正常的生活工作。达到一种平衡。这个是目前在抗癌领域最可能利用人工智能帮助医学界做的事情。
这个话题和领域都很新，欢迎相互探讨。
人工智能+医疗面临着什么样的发展机遇
1、人工智能发展路径及市场规模
——发展路径
人工智能(AI)是计算机科学的一个分支，通过智能系统模拟人类智能，达到机器展示人类智能的目的，如图像分析、语音识别等。自20世纪50年代以来，人工智能技术日趋成熟，应用场景也愈加广泛，相对于制造业、通信传媒、零售、教育等人工智能应用场景，AI医疗具有广阔的市场以及多元化的需求。
——市场规模
麦肯锡咨询的数据表明，人工智能每年能创造3.5万亿至5.8万亿美元的商业价值。根据IDC数据，预计到2025年全球人工智能应用市场总值将达1270亿美元，其中全球AI医疗处于高速成长期，占人工智能市场五分之一。我国人工智能产业发展快速，自2018年AI应用于基因测序以来，AI医疗的商业化模型逐步形成，2019年后，AI医疗以40%～60%的增速快速发展，如今中国AI医疗核心软件市场规模接近30亿元，加上带有重资产性质的AI医疗机器人，总体规模接近60亿元。
2、人工智能医疗底层基础逐渐完善
——产业进入商业模式构建阶段
国务院于2017年发布的《新一代人工智能发展规划》提到需要推广应用人工智能能治疗新模式、新手段，建立快速精准的智能医疗体系。2018年政府要求人工智能向基层领域自上而下渗透，进一步明确了在医疗影像、智能服务机器人等细分行业发展的目标与大方向。
2021年7月，国家药监局发布《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》，明确人工智能医用软件产品的类别界定:用于辅助决策，按照第三类医疗器械管理目前已有四十余款AI类产品获批上市。
——人工智能医疗底层技术成熟
2012-2020年在医学文献中使用到的热门机器学习算法和深度学习算法包括:支持向量机(38%)，主要应用于识别成像生物标志物和医疗影像分析;神经网络(34%)，主要应用于生化分析、图像分析和药物开发;逻辑回归(4%)，主要用于疾病风险评估和CDSS。AI医疗整体底层技术较为成熟，应用端准备充分
3、人工智能医疗投融资市场活跃
底层技术、顶层政策设计的双向增强了资本进入人工智能医疗行业的信心。2016-2020年人工智能医疗投融资规模呈现波动上升趋势，2020年中国人工智能医疗总融资金额达到39.8亿元，B轮之前的投资额占70.6%。AI医疗的未来发展应注重数据和科研的落地，如何切入到诊疗路径中解决切实的临床需求并有恰当的付费模式是商业化落地的关键。
综合以上分析，中国人工智能医疗顶层设计、商业模式、技术模式日趋成熟，投融资市场活跃，未来中国人工智能医疗行业将得到进一步发展。
——以上数据参考前瞻产业研究院《中国医疗人工智能行业市场前景预测与投资战略规划分析报告》