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神经网络学不会正弦波,也做不到一切
重点标签 AI的局限性、科学问题、计算不可约性、神经网络、科学进步
文章摘要
文章首先提出了一个核心问题:AI是否能够解决所有的科学问题。Wolfram认为,尽管AI可以促进科学进步,但计算不可约性的存在限制了AI的能力。他解释说,科学问题通常需要通过计算过程来解决,但有些问题的计算过程是不可约的,即无法通过简化或优化来减少所需的计算量。这意味着,无论使用何种方法,包括AI,我们都可能遇到无法解决的科学问题。
接着,Wolfram讨论了AI在科学中的不同应用,包括预测、解释和创造。他指出,AI在这些领域中的表现取决于问题的计算可约性。例如,在预测方面,AI可以通过学习大量数据来预测某些现象,但如果问题具有计算不可约性,AI的预测能力将受到限制。
文章还探讨了AI在非人类世界中的应用,如蛋白质折叠预测。Wolfram认为,AI在这些领域的表现可能受到我们对问题重要性的理解的限制。换句话说,AI可能只能捕捉到我们认为重要的计算可约性口袋,而无法全面解决科学问题。
此外,Wolfram还讨论了AI在解决数学方程和多计算问题中的应用。他指出,尽管AI在某些情况下可以加速计算过程,但在存在计算不可约性的情况下,AI的表现可能会受到影响。
总的来说,Wolfram的文章强调了AI在科学领域的潜力和局限。他认为,尽管AI可以促进科学进步,但由于计算不可约性的存在,AI并不能完全解决所有科学问题。这为AI在科学研究中的应用提供了一个重要的视角,并为未来的研究提供了启示。
详细的文章总结:
1. AI在科学中的角色和限制:Stephen Wolfram讨论了AI在科学问题上的应用,指出尽管AI取得了一定的成功,但由于计算不可约性的存在,AI并不能完全解决所有科学问题。
2. 计算不可约性:Wolfram解释了计算不可约性的概念,即某些问题的计算过程无法简化或优化,这限制了AI在解决这些问题上的能力。
3. AI在预测、解释和创造中的应用:文章探讨了AI在科学中的不同应用领域,包括预测现象、解释行为和创造新知识。Wolfram指出,AI在这些领域的表现取决于问题的计算可约性。
4. AI在非人类世界中的应用:Wolfram讨论了AI在非人类领域,如蛋白质折叠预测中的应用。他认为,AI可能只能捕捉到我们认为重要的计算可约性口袋,而无法全面解决科学问题。
5. AI在解决数学方程和多计算问题中的应用:文章还探讨了AI在解决数学方程和多计算问题中的应用。Wolfram指出,尽管AI在某些情况下可以加速计算过程,但在存在计算不可约性的情况下,AI的表现可能会受到影响。
6. AI的潜力和局限:总的来说,Wolfram的文章强调了AI在科学领域的潜力和局限,为AI在科学研究中的应用提供了一个重要的视角,并为未来的研究提供了启示。
文章来源
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原文作者: 极市平台