过去十几年大数据集的可用性和先进算法的发展，推动了机器学习的重大改进，这使得实现狭义 AI 成为可能。“狭义 AI” 指的就是专注于特定任务、特定场景的 AI。换句话说，目前的 AI 只有在医疗、车载等特定场景下，才能努力像人一样思考。

想要思考，总得先听懂人家在讲什么吧!近两年很火热的自然语言处理(Natural Language Processing)，指的就是机器能够用和我们人类相似的方式理解文本、找出规律，明白一个东西在讲什么。这种技术在计算机视觉(computer vision)、语音分析和路线选择领域已经得到了广泛应用。

药物研发领域也不例外。一方面，AI 具有 “从大量数据中找出隐藏的规律和线索” 的能力，另一方面，药物研发恰恰需要处理大量数据文献、进行大量试错，让新药研发耗时耗力耗钱。两者正好契合，也就不难理解为什么近几年 “AI+药物研发” 的初创公司大量出现。

以 Crunchbase 上的数据为准，小探整理的 115 家 AI+新药研发领域的公司里，有 40% 成立于 2014 到 2017 年间。