神经网络学不会正弦波，也做不到一切

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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