TAI思考:AI与科学研究的范式革新
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2024/12/11
AI可可AI生活
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黄
黄仁勋
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人工智能重塑科学研究范式:第一性原理与数据驱动方法的融合
黄仁勋:人工智能的出现为科学研究带来了革命性的变化。传统上,科学研究依赖于第一性原理,即从基本定律出发推导和解释现象。然而,面对复杂系统,如蛋白质折叠或全球气候变化,基于第一性原理的方法难以应对指数级增长的计算复杂度。人工智能则提供了一种全新的范式,它基于海量数据训练模型,通过模拟来逼近真实的系统行为,从而有效地解决复杂系统研究的难题。这种方法虽然在解释力上有所欠缺,但在预测和模拟的有效性上实现了质的飞跃,它在精确性和复杂性之间找到了一个微妙的平衡点,类似于自然界进化中追求'足够好'而非'完美'的策略。人工智能模拟方法并非要取代第一性原理方法,而是与其互补,两者结合将开创科学研究的新纪元。未来,随着算法的精进和算力的提升,可解释人工智能的发展将进一步提高模拟的精度和效率,并赋予模拟更深层次的洞见。人工智能的思想正在渗透和影响着科学的各个领域,催生出诸多交叉学科和融合应用,标志着'AI+科学'新时代的到来。在这个时代,科学研究将更加开放包容,拥抱多元化的方法论,科学的魅力在于过程和方法,而非仅仅是结果和答案。
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AI通过其独特的数据驱动方法,正在重塑科学研究的方法论,使我们能够在保持理论基础的同时,更有效地探索和理解复杂系统的行为规律。这种转变标志着科学研究进入了一个新时代。
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