比如DeepMind公司在Nature期刊上宣布已將人類98.5%的蛋白質預測了一遍，計畫今年底將預測數量增加到1.3億個，達到人類已知蛋白質總數的一半。
“DeepMind或許已經解決了一些問題，向著‘了不起的成就’邁出了第一步。他們給我們的一個很大的啟發是，一定要從計算機科學走出去，和不同學科做結合，還要培養跨界人才，這是一個長久的過程。”
周禮棟說，研究院不能“只在象牙塔裡做單純的人工智能研究”，“如果我們對實際問題不了解，也沒有真實的數據，那麼對我們真正需要解決的難題也不會有非常深的認識。”因此首先要能放下身段“接地氣”，了解行業面臨的實際問題，哪些難點可以用新技術改進。
與此同時，在人工智能領域，能調參、做模型的AI人才並不短缺，真正稀缺的正是跨界人才。
周禮棟說，懂算法、系統、編譯器，也懂計算機體系結構、硬件，這樣的人才在當下越來越短缺。在計算機之外，如果既懂人工智能的思維方式，又懂物理、化學或生物，就能在前沿科研的探索中起到關鍵作用。
“我們現在也非常重視跨領域的人才。”微軟亞洲研究院近幾年招收了跨學科人才，包括物理學、生物學、心理學、語言學等，也招收了本科中文系後又繼續攻讀計算機自然語言處理專業的研究員，“中文背景為他做研究提供了獨特的視角，這是非常了不起的。”
周禮棟認為，計算機科學、人工智能未來會變成像數學一樣的基礎學科，計算思維、數據驅動的能力每個人都需要掌握，就像我們要識字一樣。計算機和人工智能的教育會越來越融入在通識教育裡，不管是文科、理科，還是工科，這些能力都需要有一定的掌握。
“我不是覺得文科生或理科生應該轉到計算機專業，而是他們學習計算機以後，對他們自己的領域可能會帶來很大突破。”
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