【前沿科技】人工智能意味着科学研究的终结吗? | 黑龙江新闻网 | 黑龙江日报客户端

三国28

2018-09-21

  “例如,教育经费多渠道筹集的体制不健全,一些地方经费使用‘重硬件轻软件、重支出轻绩效’,监督管理有待进一步强化等。充分发挥教育经费保障教育发展、推动教育改革、推进教育公平、提高教育质量的政策引领作用,必须在优先保障的同时,进一步优化结构、深化改革、强化监管,花好每一分钱,把教育经费用到关键处,切实提高教育经费使用效益。”  意见强调,要科学规划教育经费支出,合理确定阶段性目标和任务,严禁随意扩大免费教育政策实施范围。要重点保障义务教育均衡发展,始终坚持把义务教育作为教育投入的重中之重,落实政府责任。

    6.通过路口的礼仪。进路口前适当减慢车速,绿灯亮时,观察确认安全后稳速通过。黄灯及红灯亮时,依次在停止线后等待。  7.避让行人的礼仪。遇斑马线主动减速,有行人通过时缓缓停车,让行人先行。【前沿科技】人工智能意味着科学研究的终结吗? | 黑龙江新闻网 | 黑龙江日报客户端

  此外,随着商事制度改革的推进,市场机制的逐步完善加速了传统行业的优胜劣汰,带动了优势行业持续保持良好发展态势,促进了新旧动能持续转换。

  论坛旨在通过政、产、学、研、用多方的交流,共同探讨面向未来应用需求的机器人青少年人才培养的理论、方式方法和案例。同时,结合当前流行的创客活动,探索如何激发青少年人才自我培养和成长的模式。

  来源:央视网更新时间:2018年08月27日01:21视频简介:本期节目主要内容:剧中的“黎小小”和“江玥”这两个人物,前者极度的开朗自信,无论在哪里都褶褶生辉;而后者则沉默少言,一不小心就会变成了透明人。故事看起来说的是两个女孩,因为爱上了同样的男孩,最终互相伤害的故事,但其实这个故事表达的是“孤独”。(《心理访谈》20180826下一站告别(下))

(本文由黑龙江省科协与黑龙江日报客户端联合发布)王雷编译众所周知,夏季的天气情况是令人懊恼的。 降水、温度、湿度、风速或风向等因素组成了一个复杂的混沌系统,它的微小变化可能影响一天中的天气情况,这就导致了未来七天内的天气预报变得越来越不可靠。 那么,如果我们能够很好地理解这个混沌系统,准确地预测未来一段时间内的天气变化呢?从今年开始,科学家已经在这样做了。 他们使用机器学习,通过观察混沌系统的动力学变化,准确地预测天气变化情况。 机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为的一门多领域交叉学科。

它是人工智能(AI)的核心,其应用遍及人工智能的各个领域。 人工智能最近,AI已经成为研究热点。 去年,谷歌旗下人工智能公司DeepMind的科研团队构建了新的项目AlphaZero,它在大约一天内从头开始自学国际象棋规则,然后击败了世界上最好的国际象棋棋手。

通过机器学习系统,新一代的AlphaGoZero不再依靠人类数据,并且能够通过自学能力在棋类项目上达到一定的高度。 AlphaGoZero通过观察一个过程或与自己对抗来迅速建立起自我的系统知识,它的每一步都在自我改进。 AI的学习能力给人类以敬畏、恐惧和兴奋的感觉,以至于我们经常听到这样的言论:AI很可能导致人类的永生或者灭绝,而这一切很可能会马上发生。

而本文的关注点更为简单:AI对于科学理解的未来意味着什么?地球大气层的变化是混沌理论的范例预测和理解大多数科学家认为,预测和理解不是一个概念。

举个例子,一千多年前人们使用古典数学家托勒密(Ptolemy)传承的方法来预测行星在天空中的运动规律。

当时,托勒密对引力理论一无所知,甚至认为太阳也不是太阳系的中心。 托勒密的方法使用圆周率进行复杂的计算,虽然此方法预测行星的运动很完美,但没有人理解该方法是否正确以及行星是否遵循这样的规则?然后依次是哥白尼(Copernicus)、伽利略(Galileo)、开普勒(Kepler)和牛顿(Newton)的努力。 牛顿发现了行星运动的基本微分方程,即可以使用相同的微分方程来描述太阳系中的每个行星。

与托勒密算法相比,求解微分方程被证明是一种更有效的预测行星运动的方法。

更重要的是,该方程的统一性适用于更普遍的物体——落地的苹果、火箭、卫星以及星系,这就是我们所熟知的万有引力定律(LawofUniversalGravitation)。

找到一组描述统一原理的方程,然后再进行普遍性应用,这种基本模式已经一次次成功地应用于物理学。

或者找出标准模型,然后进行更准确的描述。 标准模型在粒子物理学中准确地描述了每个原子或粒子的基本结构。 同时,标准模型也是我们试图了解高温超导、暗物质和量子计算机的主要方式。 在所有的科学中,对某些概念的理解都需要这样的模式:把一个复杂的现象归结为一套简单的原则,然后去理解它。 然而,也有一些例外。 天气预测困难的原因之一——湍流就是物理学中一个例外,生物学中的绝大多数问题,错综复杂的结构也不会遵循简单的统一原则。 银河系克雷伯氏菌正如古希腊人从神秘的德尔福甲骨文(OracleofDelphi)中寻求答案一样,我们也许很快就会通过人工智能来寻求科学中许多困难问题的答案。

目前,AI已经开始进入自动驾驶汽车和股票投资市场。

最新的研究表明,AI也可能有助于确定治疗抗生素耐药性细菌的新药物,如克雷伯氏菌(Klebsiella)。

此外,AI也许很快就能够预测未来两周的天气状况。

AI也许能够更好地得出预测结果,并且不依赖于固定的数学模型和方程式。

例如,凭借大型强子对撞机(theLargeHadronCollider)数十亿次碰撞的数据,AI在预测粒子物理实验的结果方面甚至比物理学家的标准模型做得更好!科学研究的终结?机器智能会对科学进步和科学的哲学性产生巨大的影响。

面对AI越来越完美无瑕的预测,虽然是通过人类无法理解的方法获得,但是我们能继续否认机器学习的能力吗?如果预测是科学的主要目标,那我们应该如何改进科学研究方式?如果我们放弃理解,还有没有必要追求所谓的科学知识?对于这些问题,我们都没有答案。

除非我们能够清楚地阐明:科学不仅仅是做出良好的预测,还需要具有基本的科学知识。

一旦受过训练的AI可以完成科学家的工作,那么科学家还需要做什么呢?。