如何帮助解决劳动力短缺问题。劳动力短缺问题日益突出。人工智能能帮上忙吗?“大辞职”导致了劳动力短缺，对每个企业都产生了影响，尤其是那些拥有大量计时员工的企业。Legion工程和运营高级副总裁Kshitij Dayal表示，随着企业寻找解决方案，包括吸引和留住人才的新方法，员工将继续重新评估其在工作中重视的优先事项。

Walmart和Target等大型企业正在提高工资以吸引计时工。然而，由于现在有这么多的企业提供签约奖金和创纪录的薪酬方案，希望在紧张的劳动力市场中竞争的雇主需要找到一种新的方法来赢得员工。人工智能驱动的劳动力管理和需求预测可能是解决方案。

利用人工智能洞察力进行需求预测

每家实体企业都会经历劳动力需求的高峰期和低谷期。从节日到天气事件，每天、每周和每月都有许多因素影响着业务的兴衰。然而，如果没有正确的工具来正确地预测需求，管理人员就无法制定最佳的劳动计划和员工时间表，无法确定在某一天或某一时间有多少员工应该工作。安排太多的人会导致劳动力超支，而安排得太少将确保错失创收机会，因为员工的生产力可能会在试图满足客户需求的过程中受到阻碍。

AI还可以通过靶标预测，从而发现已有药物的新适应症，即药物重定位。以西地那非为例，其曾是治疗心绞痛的药物，于1989年上市，现在却因“伟哥”而成名。

为何要进行药物重用?因为新药的疗效可能很好，但也可能存在副作用，且副作用可能很多年后才显现，因此会对人体健康带来很大威胁。然而旧药新用便可有效降低安全性问题，且不需要重新设计试验，可以节省成本。

同样在关键的临床试验阶段，AI也可助力。例如在患者招募中，AI可提取患者症状、治疗效果等数据，找到最匹配当前试验的患者;在临床试验设计上，AI可预测合适的药物剂量、治疗方案等;在试验结果上，AI可跟踪、管理并预测患者预后情况等。AI助力新药研发更高维度探索

实际上，第一代人工智能在40年前就已出现，当时是很简单的知识驱动处理系统，例如根据头痛，咳嗽等症状可以推断出感冒，但缺点是知识不能发展。

第二代AI系统也称为数据驱动系统，其可以利用深度学习找到数据背后的函数且有理论的保证，即可以自己深度学习，其能像人一样联想、回忆、学习，典型的例子是阿尔法狗打败围棋选手。

但该系统的缺点是如果网络结构过于简单，存在欠拟合风险;如果网络结构过于复杂，会出现过拟合现象，且欠缺逻辑思维。

2022年核桃(科技)再次升级“和大师对话”系列活动，并于2022年10月24日也就是“1024程序员节”当日，面向内部用户发出招募令，选拔出的优秀用户代表将再次“和大师对话”，围绕“AI能创造新大脑吗?”这一主题，进行一场跨域空间的深层次交流。本次活动不仅邀请到了人工智能领域专家、诺贝尔奖得主爱德华·莫泽(Edvard Moser)还有清华大学经济学博士、童行书院创始人、科幻作家、第74届雨果获奖得主郝景芳作为对话嘉宾莅临指导。

一直以来，核桃(科技)以AI为驱动发展，从兴趣出发，紧跟科技发展步伐，致力于让青少年人群收获编程的能力、享受科技的乐趣、激发创新的潜质。核桃(科技)选择于“1024程序员节”当日开启此次活动，是为了向程序员们致敬，也是为了向未来科研创新人才——小创客们提供独家资源，扩宽知识获取的渠道。给热爱编程的孩子们提供一个发挥创造力、激发思维潜能的创新平台，展现属于中国青少年人才的独特魅力。