机器学习的出现，是否意味着“古典科学”的落伍？

2024-10-30 来源 : 明星

拢显然相同的手段。例如，所致简而言之的个人兴趣，股票男朋友的简而言之，显然与少年儿童互联网交易员的简而言之显然相同，因为它来自显然相同的经验。

“我们基本上是在适用数据处理系统，来比对那些观察与看法不相一致的情况下”，Griffiths 时说。

数据集集越大，智能学习的不相一致就越多。最终得到的结果，不是传统习俗意味上的关于人们如何得不止结论决定的精确主张的看法，而是四组所致某些约束的主张。

一种描绘它的方式也显然是“如果……那么……”类型规范的分支树，这不太显然用算术来描绘，更加不用时说用语言描绘了。

二、可或许和生物信息学性彼此在在的折衷

生命也不是第一次面对着这种颓势了。

1980 六十年代，音韵比对软件先驱 Frederick Jelinek 曾时说时说：每解雇一名开发团队之中的学者，音韵比对器的性能就能获大幅提高。

他的含意是，对看法的执着同样上阻碍了在实践中上的进步。

以生物信息学而RNA形态的举例来时明确反驳。RNA的新功能太大程度上取决于它的形态，因此，如果你一心内部设计一种药剂来阻断或强化可定义RNA的作用，你必须了解它的形态。

AlphaFold 适用 X 辐射晶体学等技术，对试验推导的形态完成了特训，现在它对于有一些试验数据集的RNA的生物信息学，比那些未试验数据集的RNA的生物信息学更加有效。

欧洲生物信息学所长（EMBL-EBI）前主任 Janet Thornton 时说：”三维的实用性是依然在大幅提高的。缺失看法并就会阻止药剂建筑师适用它，这只会增进我们对生命和放射治疗的或许。”

图3 由 AlphaFold 应用程序模拟的RNA形态

同时，也有一部分人显然对这种社会生活科学的发展方向不太满意。

例如，批评者反驳，脑部网络显然会再生成虚假的持续性，尤其是在特训数据集集很小的情况下下。

而且所有数据集集都是有偏见的，显然社会生活科学界们采集数据集的方式也不是均匀或之忠于的，而是显然考虑到某些结论，这些结论对Google公司和安第斯的智能遭受灾难性影响。

正如社会生活科学哲学家 Sabina Leonelli 或许的那样：“我们适用的数据集生态并不变形。”

虽然这些问道题其实长期存在，但计算不止来脑部社会生活科学界Dayan并不并不认为它们是不作消除的。

他反驳，生命也有偏见，而且与智能显然相同，生命是以并不难以审视或忽视的方式也。

AI 新社会生活科学面对着的一个更加大的障碍，显然是生命必须或许这个全球性——用因果关联来讨论。

2019 年，西雅图哈佛大学的脑部社会生活科学界 Bingni Brunton 和 Michael Beyeler 写道：“这种对可或许性的所需，显然阻碍了社会生活科学界们对大脑再生成一新见解，这种见解必需从大型数据集集之中不止现”。

但他们对此也衷心。他们时说：“如果要将这些见解再生为药剂和电子元件等感兴趣的东西，计算不止来三维须要再生成对临床外科医生、因特网和行业可或许和委以重任的洞察力。”

消除如何弥合可或许性幅度的——可或许智能，已踏入热门话题。但这种幅度只会更大，我们显然会面对着折衷选取：愿意为可或许性打消多少可生物信息学性？

对 AI 驱动的社会生活科学，还有就此一个反对意见是，人们对原有看法物件仍有待辨认不止，其之中显然长期存在感兴趣的；也（即从离散下例之中浓缩的概括）。而且只有生命才能做到这一点，因为它必须直觉。

换句话时说，它必须一种对一般规范方面的下例属性，完成本能的依此总结。

莱布尼茨没用的一点，他为了提不止莱布尼茨第二定律，须要或许一些数据集。例如，他须要一心象，抽象概念在气态之中口中，不所致配重的冲击。

上个月 Nature 发了一篇短文，丹麦地理学家 Christian Stump 在文之中表示，生命这种直觉暴力行为是“问世/辨认不止全过程的两大”。但他写这篇短文的情况下是，DeepMind 建立了一个数据处理应用程序，该应用程序帮助生命地理学家从以往的算术之中获一新见解与概括。

因此，可以或许的是，2022 年，AI 会在各种社会生活科学全过程之中遗留下来脚印。

我们越将它纳入生命对常识的追求，它就越会偏离这种追求。

我们须要学会忍所致这一点，并向自己保证这样一件有事：生命一直在问道问道题，正如 Pablo Picasso 在 1960 六十年代所时说，“计算不止来机是无用的。他们必需给生命正确。”

原文：Are we witnessing the dawn of post-theory science?

本文来自微信大众号：数据集新武器为首（ID：gh_ff93f845912e），编者：Laura Spinney

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