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“后理论科学”时代来临了吗?

在各种人工智能、机器学习系统快速发展的今天,学者把它们称为“后理论科学”(post-theory science)。有的人疑惑,传统科研方法会被时代所淘汰吗?

科学专栏作家劳拉·斯宾尼(Laura Spinney)发表在《卫报》的一篇文章提出了一些有意思的观点。这要先从什么是传统科学和“后理论科学”说起。

传统科学典型的例子就是牛顿发现万有引力定律的过程——通过对生活中的事情、周围的世界所发生的事情提出问题,总结出一套理论能扩展解释更多问题,这是人们熟悉的科研方法。

可是现代科学的发展趋势看起来有些怪异。比如脸书的机器学习工具预测用户的偏好,达到了比心理学家更准确的地步,甚至有些让人不寒而栗。有些人工智能工具是研究人员的好帮手,像谷歌公司开发的预测蛋白质折叠的人工智能软件AlphaFold,研究人员需要几年才能完成的工作它在十分钟内即可完成。

这些基于人工智能和机器学习的科研方法的奇怪之处在于,研究人员设计好系统后,无法追踪它们怎样得出结果。这些系统也无法提供它们的运算或推理过程,有点类似“黑箱”操作。而传统科学总有一个明确的公式或是清晰的推理过程,这就是传统科学和“后理论科学”之间一个显而易见的区别。

由于人工智能在飞速发展,一些学者认为可能以后传统科研方法就会消失了,使用人工智能系统来分析大量的数据,找到事物的关系比用人脑研究更快、更准确。美国《连线》(Wired)杂志前主编克里斯·安德森(Chris Anderson)在2008年就提出了这样的看法,他认为传统科学总结出来的定律把世界简单化了,而人工智能有能力处理更多的数据,能更有效地发现事物的规律。

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20220122A01BCW00?refer=cp_1026
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