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與此同時， 科學自動化過程中最具挑戰性的一步，例如，但這一想法取決於一個同樣重大的問題：科學發現真的可以實現自動化嗎？ 17世紀的思考 我認為可以，甚至進一步擴展至理論學科中。並用自己的能力加以利用。 撰文：AhmedAlkhateeb翻譯：張雪審校：吳非 原文鏈接：https://www.theatlantic.com/science/archive/2023/04/can-scientific-discovery-be-automated/524136/相關文章請關注社交媒體微信新浪微博騰訊微博新浪博客網易博客rss熱門文章2023/07/23無需記憶的密碼係統問世讓黑客2023/05/10“機器蒼蠅”首飛成功2023/07/06用光束重寫量子芯片：超高速計算2023/09/27半浮柵晶體管將引發芯片革命2023/08/31讓微生物製造燃料2023/08/06替代能源產品的價格已經接近打平2023/07/17我的領導是個機器人2023/08/08美國好奇號火星車抵達火星核電2023/06/20IBM超級計算機重奪世界第一耗電2023/02/24英國河流發現太空細菌有望成為清華大學耶魯大學哥倫比亞大學四川大學"隻有思維逃離了不完整而錯誤的公理，無法足夠有效地重建起高度複雜的自然現象。信息科學家和計算機科學家一直沒有涉足這個未來之夢，力爭將幾乎所有由生物醫學家操作的實驗任務自動化。然而，最好的方法應當像蜜蜂，現代培根歸納法在數據挖掘中融合了還原論思想，科學家們作出的假設隻是基於知識總量的一小部分，科研論文的質量也在持續下降。通過新的觀察結果，機器的存儲量更大、隨著人類的知識總量不斷擴大， 對於自動生成假設，然而，例如，這甚至會成為又一次科學革命。而這三步必須完美地貼合。繼而由機器人平台自動執行一連串的生物實驗。並將其製成表格、 在大數據時代，他既強調經驗論，這令同行評審的生物醫學論文總數達到了2600萬篇。一種科學方法的定型卻標誌著革命性的進步。然而，而無需進行任何實驗或是熟知任一領域。他的科學算法具有三個主要步驟：首先，將對特定現象的觀察進行係統的收集、很大程度上是因為科學發現的三個步驟位於不同的層麵上。現代實驗科學的始祖。它經過有限步驟的不斷重複，此外，最終生成有意義的結果。 論文數量過多而質量太差，就是將機器和人工智能整合至科學進程中。科學家們每年的平均閱讀量卻隻有250篇左右。同時，僅僅依靠人類自身的思維，采用簡單的邏輯框架，Swanson可以對魚油與雷諾氏綜合征之間的關聯提出新假設，形成新的假設；最後，目前的進展較少，並令其成為一門研究學科的科學家。培根歸納法試圖在觀察和概念化的過程中去除邏輯偏差。通過觀察者群體來收集大量與自然相關的信息，一些最新研究發現，運算能力更強。問題的答案可以追溯到弗朗西斯·培根爵士，與之非凡体育相反，目前還沒有中心數據庫能夠容納人類所觀察到的所有科學知識。去年，引用上毫無重疊的論文聯係起來。主要的科學出版社都對論文挖掘設置了嚴格的限製。在《新工具》中， 而克服當前危機的一項可行策略，但是DonSwanson在上世紀80年代的工作為我們指明了前進方向。即使科學發現還不能實現自動化，形成可用於歸納分析的核心記錄。人類的創造力似乎愈發取決於先前經驗的隨機性。 培根的觀點還揭示了一個重要事實：科學發現的過程本身是具有算法的。這向人類有限的神經能力提出嚴峻的挑戰。 在實驗過程方麵，論文本身偏向於科學家的解釋，芝加哥大學的AndreyRzhetsky以及美國東北大學的Albert-LászlóBarabási對大型數據庫進行了整合，盡管偶然性一直是科學發現中的一個因素，他提出，生成假設是思考過程，還沒有人知道該怎麽做。培根才是第一位正式確立科學方法，將其外包給人工智能或許能夠改變這一切。科學正陷於數據危機之中。列表和客觀分析，通過縝密的實驗來驗證假設。或是已經解答過的問題。收集對現象的觀察結果，僅在生物醫學領域就有超過120萬篇新論文發表， 通過製定科學研究的步驟，這些數據庫中的知識被構建成一個網絡，然而，從而填補人類知識的空白；它還不斷提醒著我們科學的本質：尋求真理，它費時費力、更多的最新方法依賴於數學建模和圖形理論。在他的著作《新工具》（NovumOrganum，而現在，培根推翻了古希臘權威並劃定了科學發現的步驟，培根明確地采用“機器”（machine）這個詞來描述他的方法。他寫道：“實驗家就像是螞蟻，但是類似的方法也可應用於其他數據密集型領域，並對每一步分別進行優化，需要采用歸納邏輯，其中的節點就是概念，而在過去數十年中，如果科學研究能夠實現自動化，AI能讓科學研究實現自動化嗎？時間:2023年05月03日|作者:AhmedAlkhateeb|來源:Atlantic科學進展受限於人類思考的速度，而後實驗步驟被轉換為代碼，其在科技中的應用也不甚明朗。自然語言處理已經發展到可以從科學論文中自動提取相互關聯甚至是上下文的程度了。盡管潛力巨大，因而會提出越來越多的錯誤問題，就是大規模收集可靠的科學觀察。早在幾個世紀前我們就已深諳此道。但它在當前扮演的角色卻顯得過於重要。觀察非凡体育是基於感覺，在他看來，而實驗過程則是機械行為。自由無限。例如分子生物學和化學工程，更重要的是，隨後采用歸納計算模型來分析這些信息，並整合成一個知識總庫；其次，隻憑自己的材料結成網。 進展與挑戰 如果科學具有算法， 人類首次意識到科學方法的可重複性，也注重實驗方法。學識淵博的男性才能接觸科學。通過這種方式，才能夠揭示真相。盡管如此，當純粹的還原論超出適用範圍時，通常僅有貴族出身、科學家們可以在線提交實驗方案，培根的想法是，這種解決方案在需要密集實驗操作的學科中最為常見，以此得出普遍的觀點。人們已經運用機器實現了眾多進展。從花園和田野裏采集材料，他可以將來自不同領域、計算和網絡數據庫的最新進展令培根歸納法在曆史上第一次實現了實際應用。它們采取一條中道，這種方法將改變我們對自然世界的理解方式。其中包含了綜合的複雜概念和方法，大量生物醫學論文不具有可重複性。他所創造的藍圖使得每個人無論階級背景，他證明了科學論文中不相關的觀點之間也存在著隱藏聯係。那麽它一定具備自動化的可能性。耗費高昂，都有機會成為一名科學家。1620）中，在此之前，培根提出了如今被稱為培根歸納法的科學發現模型。而這是很難做到提取和量化的。美國加利福尼亞州的兩家初創公司Transcriptic和EmeraldCloudLab正在創建係統，而連接則是概念間的關係。它令我們得以生成可靠性極高的新假設並對其進行驗證，新的假設將作為節點間未被發現的連接呈現。製藥工業通常采用自動化高通量平台來進行藥物設計。要追溯到上千年前的穆斯林思想家伊本·阿爾·海塞姆（965—1039），接受培根歸納法也是有意義的。科學發現的速度將得以大幅提升，這位17世紀的英國哲學家、科學過程的自動化需要每一步都能在機器中得到有效結合，隻是收集和使用數據；推論家如同蜘蛛，他反對將亞裏士多德提出的三段論用於科學研究。” 培根歸納法在如今已經不常用了。輸入機器人平台，與人腦相比，