理论构建

下面,通过分析人工智能在科研创新理论构建与验证中的应用的代表性案例,我们可以看到,人工智能虽然替代不了人类智慧在以溯因和归纳为主线的科研创新理论构建的作用,但却可极大地增加基于演绎的科研创新理论验证的效率。

其中,科研创新的理论构建主要由溯因和归纳来实现,并引发整体的,颠覆性的,战略性的质变(见前面的博文《科研创新的理论构建与验证》)。

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一般地说,形式科学(如数学、逻辑学、系统论、理论计算机科学、人工智能等)的理论验证不依赖实验手段,但自然科学(如物理学、化学、天文学、地球科学、生物学等)和社会科学(如心理学、社会学、经济学等)的理论验证都倚仗实验手段的支持(见前面的博文《科研创新的理论构建与验证》)。

在科研创新的理论构建中表现平平的人工智能,却在科研创新的理论验证中让人刮目相看。

尽管人工智能替代不了人类智慧在以溯因和归纳为主线的科研创新理论构建中获取颠覆性突破的作用,但其却可极大地增加在基于演绎的科研创新理论验证中寻求渐进性突破的效率。

尽管人工智能替代不了人类智慧在以溯因和归纳为主线的科研创新理论构建中获取颠覆性突破的作用,但其却可极大地增加在基于演绎的科研创新理论验证中得到渐进性突破的效率。

显而易见,人工智能基于统计学原理,按出现频率进行排列,是难于在科研创新的理论构建(如溯因,归纳)中大有作为的,因为传统的、主流的、和常识性的东西无疑会霸屏,而非传统的、非主流的、和非常识性的东西大概率会被忽略。

毫无疑问,人工智能将在科研创新的理论验证(包括增强数据分析、创建精确模型、优化实验程序、预测分子行为、筛选潜在药物等)中占据更为醒目的位置。

下面,通过分析人工智能在科研创新理论构建与验证中的应用的代表性案例,我们可以看到,人工智能虽然替代不了人类智慧在以溯因和归纳为主线的科研创新理论构建的作用,但却可极大地增加基于演绎的科研创新理论验证的效率。

尽管人工智能替代不了人类智慧在以溯因和归纳为主线的科研创新理论构建中获取颠覆性突破的作用,但其却可极大地增加在基于演绎的科研创新理论验证中寻求渐进性突破的效率。

尽管人工智能替代不了人类智慧在以溯因和归纳为主线的科研创新理论构建中获取颠覆性突破的作用,但其却可极大地增加在基于演绎的科研创新理论验证中得到渐进性突破的效率。

下面,通过分析人工智能在科研创新理论构建与验证中的应用的代表性案例,我们可以看到,人工智能虽然替代不了人类智慧在以溯因和归纳为主线的科研创新理论构建的作用,但却可极大地增加基于演绎的科研创新理论验证的效率。

尽管人工智能替代不了人类智慧在以溯因和归纳为主线的科研创新理论构建中获取颠覆性突破的作用,但其却可极大地增加在基于演绎的科研创新理论验证中寻求渐进性突破的效率。

尽管人工智能替代不了人类智慧在以溯因和归纳为主线的科研创新理论构建中获取颠覆性突破的作用,但其却可极大地增加在基于演绎的科研创新理论验证中得到渐进性突破的效率。

其中,科研创新的理论构建主要由溯因和归纳来实现,并引发整体的,颠覆性的,战略性的质变(见前面的博文《科研创新的理论构建与验证》)。

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一般地说,形式科学(如数学、逻辑学、系统论、理论计算机科学、人工智能等)的理论验证不依赖实验手段,但自然科学(如物理学、化学、天文学、地球科学、生物学等)和社会科学(如心理学、社会学、经济学等)的理论验证都倚仗实验手段的支持(见前面的博文《科研创新的理论构建与验证》)。

在科研创新的理论构建中表现平平的人工智能,却在科研创新的理论验证中让人刮目相看。

显而易见,人工智能基于统计学原理,按出现频率进行排列,是难于在科研创新的理论构建(如溯因,归纳)中大有作为的,因为传统的、主流的、和常识性的东西无疑会霸屏,而非传统的、非主流的、和非常识性的东西大概率会被忽略。

毫无疑问,人工智能将在科研创新的理论验证(包括增强数据分析、创建精确模型、优化实验程序、预测分子行为、筛选潜在药物等)中占据更为醒目的位置。