课程伊始，朱怀球教授介绍了自己的学术科研历程，他求学期间攻读计算流体力学专业并获得博士学位，博士后期间受“人类基因组计划”的启发，将算法思维引入生命科学研究，跨学科转到了新兴的生物信息学领域。从随机信号分析到基因组DNA序列分析，再到算法在生命系统中的应用，他逐步构建起以“生命信息学算法和工具”为核心的研究特色，将定量分析与生物医学问题深度融合。随后，他从科学史与哲学的角度引出“确定性与不确定性”的思考，指出AI正是在复杂与随机的生命体系中“发现确定性”的关键工具，为理解生命规律提供了新的认知框架。

    接着，朱怀球教授分析了生命系统的复杂性与大数据的关系，生物复杂性首先从多方面驱动了生物医学大数据的产生，与此同时，生物医学大数据又服务于人们对生物复杂性的理解，而AI正在成为这一方向的重要引擎。作为数据存储的载体，生物医学信息数据库也是通向科学发现、临床应用和社会发展，构成支撑生命科学研究和生物技术产业的关键基础设施。他进一步系统地梳理了生物医学数据库发展的历史与变革。他将数据库的演进分为三个阶段：1.0时代的静态档案库、2.0时代的集成知识库、3.0时代的智能知识平台。进入3.0时代后，数据库已从简单的数据仓库演变为集存储、分析、可视化、计算于一体的综合性、智能型的知识平台，其主要特征是大数据、云计算、AI驱动、互联互通。他指出，这种深刻变化主要体现在数据规模的指数级增长和多元化、多源大数据的深度整合、数据云存储与云计算的融合、人工智能与机器学习深度融入数据库功能、临床与表型数据的深度融合、以及界面和使用的智能化。