人工智能说了很多年，但它仿佛一直是个概念，总感觉离普通人很远，其实它的发展和应用范围超过了我们的想象。
比如去年年初，谷歌旗下的人工智能公司DeepMind用人工智能程序AlphaFold2解决了蛋白质折叠问题——这是困扰了生物及医学专家们50多年的问题。简单说，人类所有的功能都和不同作用的蛋白质相关——收缩肌肉、感知光线、将食物转化为能量、抗寒耐冻等等。
在我们的DNA里，基因就是蛋白质的配方，配方决定了蛋白质的结构，结构决定了蛋白质的作用——如果蛋白质畸形，就会引起疾病或死亡，但基因中并不能直接获到该配方下蛋白质的结构。
所以在过去的50年中，科学家通过冷冻电子显微镜，核磁共振和X射线晶体学等技术在实验室中确定蛋白质各种折叠下的形状，但是每种方法都要耗费大量的时间和金钱，这么多年的工作所得，算下来每个蛋白质3D结构的成本高达数十万美元。人工智能，可以从根本上帮助科学家，通过深度学习和计算，仅从基因即可预测和得出蛋白质3D形状以及海量的结构组合方式。
这次的疫情，科学家也期望能从蛋白质折叠上找到抗击新冠病毒的有效方法。
人工智能的进步使我们能够在各种学科上取得进步，而且这些不仅限于地球上的应用，人工智能同样可以帮助我们在太空中进一步安全的探索。
宇航员助手基于人工智能的AI系统和AI机器人目前虽然尚不具备独立执行实际太空任务的能力，但研究人员正在朝着类似的方向努力，他们创建了AI助手来帮助宇航员检测和预估冗长空间任务清单中的任何危险。
2019年12月，美国NASA开发的名为西蒙（Cimon）的AI助手就飞往了国际空间站（ISS），正在接受三年的测试。最终，西蒙将通过分担部分空间站内的任务来减轻宇航员的负担。
如航天器内二氧化碳浓度，航天器机械元件或传感器故障，飞行中的各项指标数据等等，当有异常时，它能及时的提醒机组人员检查，除了能快速定位问题所在，还能给出准确的建议。
NASA还开发了一个名为劫掠者（Robonaut）的同伴在ISS上与宇航员一起工作或承担诸如更换空气过滤器等对他们来说风险太大的任务。
任务设计与规划计划前往火星的任务并非易事，但人工智能可以使其变得更容易。传统上，新的太空任务依靠以前研究中收集的知识。但是，此类信息通常非常局限甚至相互矛盾，某些信息甚至具有保密性或特定访问权限，诸如此类的庞大和繁杂的数据管理、整理及核查等，需要一个智能的AI管理系统。
在早期设计和计划新的太空任务时，不但能依靠已有数据给出合理化建议，还能智能的分析任务设计或计划中的错误，缩短设计规划以及后期审查的时间，NASA的研究人员正在通过人工智能开发工程任务助手，以达到高效、安全的探索太空。
卫星数据处理观测卫星会产生大量的数据和图像，地面站会在很长一段时间内先分段接收这些观测所得，然后把各个数据拼凑起来进行印证分析，现在这些工作，交给了人工智能来处理。
名为“达芙妮”的智能助手，已经投入实际使用，它是地球卫星观测系统的智能助手，可以实现对相关信息及问题答案的回复，以及通过数据进行各种模拟计算，这使观测和预测结果更加准确——它已用于估算城市地区的热量存储，并将气象数据与卫星图像结合起来以进行风速估算，还利用对地静止卫星数据进行太阳辐射估计以及许多其他应用。
在最近的研究中，科学家测试了用于远程卫星健康监控系统的各种AI技术，这能够分析正在运行中的在轨卫星的数据，检测和评估相关问题，预测卫星的健康状况并呈现可视化的信息，让相关人员做出明智的决策。
躲避太空碎片21世纪最大的太空挑战之一是如何处理太空碎片。据欧洲航天局称，有近34,000个大于10厘米的太空漂浮物对现有的太空基础设施构成了严重威胁。
人工智能从2017年开始，就被NASA投入到实际工作中——它在如何避免太空中发生碰撞，防止产生新的碎片垃圾中发挥着重要的作用，而且随着学习积累，它已经可以完全独立的在发射前、运行中给出各种预警及回旋规避的办法。
同时，人工智能系统还将对轨道上和在航的航天器进行护航——通过输入航线，结合实时数据，它能每秒进行上亿次的动态运算找出最安全的路线或需要细微修正的航向，并实时传递到航天器或卫星上，提前避免相撞。
智能模拟星球导航在地球上，我们习惯于使用各种各样的导航工具快速安全的到达目的地，这些导航工具借助于各种导航卫星。
但是，在地球之外，航天器或着陆器该如何导航？比如人类探索越来越频繁的月球、火星，在它们周围没有任何导航卫星，这对于捉瞎的着陆探测器，甚至未来的载人登陆器都有非常大的安全隐患。
同样是通过人工智能，结合现有的以及不断增加和更新的上千万个卫星观测图像，可以创建虚拟的星球图像，并利用AI智能导航——2018年，NASA就与英特尔合作开发了月球的AI智能导航系统，并在创建的虚拟月球上进行了上百万次的模拟导航。
现在这套系统仍然在更新中，NASA未来的阿尔忒弥斯计划中，它将发挥重大的作用。
在探索宇宙的过程中，人类会继续计划各种雄心勃勃的任务，以满足固有的好奇心，一位印度的人工智能研究专家称，未来10-30年间，人工智能除了上面五个应用最频繁的地方，还会有