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楼主: 晨枫
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[科技] AI会让科学家失业吗?

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  • TA的每日心情
    无聊
    2020-1-2 12:07
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]炼气

    21#
    发表于 2023-5-17 00:36:02 | 只看该作者
    如果AI是击败所有四个九的人类个体,和击败人类,其实没有区别了。
    所谓的人类智能,大概是人类天才个体在各自方面的突破。从这个角度,其实更悲观。因为AI的联合是本质,而人类完全没有联合的可能性。
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  • TA的每日心情
    慵懒
    13 小时前
  • 签到天数: 2149 天

    [LV.Master]无

    22#
    发表于 2023-5-17 00:42:26 | 只看该作者
    semtex 发表于 2023-5-17 00:36
    如果AI是击败所有四个九的人类个体,和击败人类,其实没有区别了。
    所谓的人类智能,大概是人类天才个体在 ...

    碳基生命是硅基生命的先导程序
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  • TA的每日心情
    开心
    2022-4-16 03:01
  • 签到天数: 192 天

    [LV.7]分神

    23#
    发表于 2023-5-17 10:07:41 | 只看该作者
    我觉得最后这段说到点子上了。也不仅仅是抽象的,或者数学的概念。所有研究的概念,目前都是所谓的AI所无法企及的。

    就是说,目前所有的所谓AI,仍然只不过是人设定的程序的一个应用。它能做的事,不会超出你设定的逻辑范畴。就科研来说,你必须要有一个完整的计划:一个符合逻辑的理论,然后如何完成这个理论所需要的实验验证的设计,然后对于所有结果的解读。以及最重要的,根据这个理论所做出一个推论,然后设计实验去证明或者取证否它。这才是西方现代科研的一个标准的循环。但很遗憾的是,这里面,AI所能做的,都是最表层的,而内在的,不要说最深层的逻辑了,就是理论的解读与推导,他们都完全做不到。最重要的一点,就是现在的AI没有判断的标准和逻辑。因为,很多科研工作者本身,他们对此也是一团浆糊。

    而这本来就是很正常的一件事。就是我们是从未知中去归纳总结,然后形成逻辑判断。根据实验去判断逻辑的合理性,然后才是理论的进一步细化与深入。所有的一切,都是在不断地试错。但试错的前提是,我们必须有足够强的逻辑与判断标准的设定。或许我们连这些判断标准在开始的时候,也是一无所知。只有随着不断地试错,然后我们才开始理解,并且知道哪些标准是正确的,哪些是正确且合用的,哪些是虽然正确,但不应该应用到我们的这个研究方向上的。

    但很显然,没有现成的文献,去讨论这些,因为一切都是在未知里面。

    这让我想起来我当学生时候,跟老师的一次争论,就是什么才叫做创新型的发现。如果我在小鼠里面发现了一个未知机制,并且解读出了生物学意义,这个机制从来没有在任何的生物里面提到过。那么自然就是创新的。但如果别人已经在小鼠里面发现了,然后我在大鼠里面,再发现一次,你在鱼里面也发现一次,他在昆虫里面发现一次,她在线虫里面再发现一次。。。那么这些还算是创新么?我当时的观点是,当然不算了,这些都是在照猫画虎,没有任何的创新。但老师意味深长的说,你要知道,如果按照你的标准,整个生物界里面,或许只有百分之一不到的发现,能够被称作创新。那么我们所作的,都没有意义了? 我说,也许有点意义,就是说明这种现象具有普遍性。。。老师补充说,不能只看到共性,也要看到每个生物之间的区别,并且认识和理解这些区别,本来就是我们生物学研究的一个很重要的目标。很多时候,你会发现,大家会想当然的把已知的套用过来。但实际上,他们本来就是完全不同的东西。比如说线虫的四种NOTCH信号途径。我说,也不能说是完全的不同的,只是在漫长的进化过程中,或者趋同,或者趋异了。并且因为基因组的多倍体化和生存选择压力,从而保持了多倍体,但分别进化了。老师总结说,所以,你能知道这些,都是因为大家研究了不同的生物的同一方向或者特质,并作了比较的结果。我说,但是,这些比较本身,也是一种创新研究啊。老师说,我发现,我们需要从头来定义一下创新研究了。但现在我们是在课上,下课后我可以继续跟你讨论。(后来我们又讨论过几次,但每次都跑偏了,最终也没有什么结果。不过妖道基本认清了现实。不跟他头铁了。)

    对于科研而言,所谓的创新包括三种,新的实验手段,新的实验材料,以及新的观念。实验手段这个东西一般都是依靠别的科研领域的突破所带来的。实验材料,一半是别的领域,一半是自己领域里面因为有需求,大家自己培育出来的。而唯独观念这个东西,完完全全是靠自己领域的积累和突破。只有极少数的,比如说物竞天择和进化理论,可以跨越不同的学科,产生影响。

    我说这么多是想说,如果是创新型的观念的话,那么AI一边凉快去吧。但很遗憾的是,99%的研究本质上都是从另外一个模式生物,或者另外一种不同的环境或者条件下的重复。不要说国内抄袭,国外也一样。他们也并没有完全把别人的东西完全重复一遍,只是稍微换了点。我以前称他们为混子。但这大概是太苛刻了点。

    如果是一个非常成熟的领域,那么照抄已经很轻车熟路了,再在这里面混的,可以轻松的被AI替代。如果是一个新的领域,那么绝大多数的科研工作从业者都没搞明白呢,就更不用说AI了。

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  • TA的每日心情
    开心
    2022-4-16 03:01
  • 签到天数: 192 天

    [LV.7]分神

    24#
    发表于 2023-5-17 10:11:52 | 只看该作者
    晨枫 发表于 2023-5-16 23:58
    每一个具体的大脑的算力依然是有限的,但人类智能是无限的。

    人工智能的算力限制不在于每一台电脑,而在 ...

    我觉得这个说法有点不妥。人类的智能毕竟还是有限的。人的优势,在于触类旁通。就是通过已有的知识,通过关联原本不相干的知识,从而总结出新的规律与规则。
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  • TA的每日心情
    开心
    2022-4-16 03:01
  • 签到天数: 192 天

    [LV.7]分神

    25#
    发表于 2023-5-17 10:18:13 | 只看该作者
    AI只是一个工具上的变化,并不能扭转一些本质上的问题。
    这句非常同意。

    再评一下上面的这些例子,基本都是搬砖的活儿。唯一的进步是速度明显加快了,有从毛驴拉磨换到电动大磨坊的感觉。但实际上,只是利用新的算法,提高了重复工作的完成速度而已。

    AI的第二个问题,是没有判断标准。所有的标准都是我们灌输进去的。但很多标准本身就是一个非常庞大的科研课题。所以,用超级简化的简化去设定现实规则,这本身就是一个问题。

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    该用户从未签到

    26#
     楼主| 发表于 2023-5-17 11:49:26 | 只看该作者
    水风 发表于 2023-5-16 20:07
    我觉得最后这段说到点子上了。也不仅仅是抽象的,或者数学的概念。所有研究的概念,目前都是所谓的AI所无法 ...

    说得好!

    其实在工程实践中,绝大部分情况是“不完全信息”,但事情还是要做下去。经常碰到很奇妙的事:对于同一现象和数据组,用不同的假设,可以得到不同的解释,甚至可以是相反的结论,都可以自圆其说。这时候,常常要扩大讨论范围,最后有时都说不清到底哪一个解释是正确的,只能继续试验,澄清不定性。

    我想不出这样的场景AI会有什么帮助,因为需要什么额外试验都常常是灵机一动的结果。
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  • TA的每日心情
    开心
    2022-4-16 03:01
  • 签到天数: 192 天

    [LV.7]分神

    27#
    发表于 2023-5-18 08:01:59 | 只看该作者
    晨枫 发表于 2023-5-17 11:49
    说得好!

    其实在工程实践中,绝大部分情况是“不完全信息”,但事情还是要做下去。经常碰到很奇妙的事: ...

    你看大多数所谓的科学灵感,都是这么来的。比如是苯环的环状结构。

    我想人自己都没搞明白,就更不用说是AI了。
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    该用户从未签到

    28#
     楼主| 发表于 2023-5-18 08:14:11 | 只看该作者
    水风 发表于 2023-5-17 18:01
    你看大多数所谓的科学灵感,都是这么来的。比如是苯环的环状结构。

    我想人自己都没搞明白,就更不用说是 ...

    非常同意。说到底,人类对自己的智能是怎么回事弄不明白,也不可能弄明白,人类创造出来的人工智能是不可能弄明白的。

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    +1: 5.0 这真是极好的: 5.0
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      发表于 2023-5-18 08:15
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  • TA的每日心情

    前天 02:19
  • 签到天数: 1550 天

    [LV.Master]无

    29#
    发表于 2023-5-19 19:19:26 | 只看该作者
    未来AI能怎样不好说,但是当前的AI,是不行的。当前的AI本质还是在已有材料的基础上进行变换,它能变换材料到你无法查重,但是这个东西怎么也谈不上是创新就是了。至于说原来复杂的工作需要科学家才能操作,现在可以AI做了,这个总也要有科学家去发明和定义这些工作流程和评估才行。说到底现在的AI真还没有到通用AI的地步,我不觉得它们现在真正实现了语义抽象。
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