Artificial intelligence (AI) has the potential to revolutionize the drug discovery process, offering improved efficiency, accuracy, and speed. However, the successful application of AI is dependent on the availability of high-quality data, the addressing of ethical concerns, and the recognition of the limitations of AI-based approaches. In this article, the benefits, challenges and drawbacks of AI in this field are reviewed, and possible strategies and approaches for overcoming the present obstacles are proposed. The use of data augmentation, explainable AI, and the integration of AI with traditional experimental methods, as well as the potential advantages of AI in pharmaceutical research are also discussed. Overall, this review highlights the potential of AI in drug discovery and provides insights into the challenges and opportunities for realizing its potential in this field. Note from the human-authors: This article was created to test the ability of ChatGPT, a chatbot based on the GPT-3.5 language model, to assist human authors in writing review articles. The text generated by the AI following our instructions (see Supporting Information) was used as a starting point, and its ability to automatically generate content was evaluated. After conducting a thorough review, human authors practically rewrote the manuscript, striving to maintain a balance between the original proposal and scientific criteria. The advantages and limitations of using AI for this purpose are discussed in the last section.


翻译:人工智能(AI)有可能使药物发现过程发生革命,提高效率、准确性和速度。然而,人工智能(AI)的成功应用取决于能否获得高质量的数据,能否解决伦理问题,以及是否认识到AI方法的局限性。在这一条中,审查了AI在这一领域的好处、挑战和缺点,并提出了克服目前障碍的可能战略和办法。数据扩充、可解释的AI和AI与传统实验方法的结合以及AI在药物研究中的潜在优势也得到了讨论。总体而言,这一审查突出了AI在药物发现方面的潜力,并提供了对在这一领域实现其潜力的挑战和机遇的洞察力。人类作者们指出:这一条是用来检验ChatGPT的能力的,这是一个以GPT-3-5语言模式为基础的聊天室,用来协助人类作者撰写审查文章。根据我们的指示(见支持信息)编写的文本被用作起点,并且其自动生成内容的能力得到了评估。在进行彻底审查之后,人类科学成就的优点是利用最后的科学成就限制标准。

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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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