换句话说 ， 它需要一种对一般规则相关的示例属性 ， 进行本能的归纳总结 。
牛顿厉害的一点 ， 他为了提出牛顿第二定律 ， 必须忽略一些数据 。 例如 ， 他必须想象 ， 事物在真空中下落 ， 不受空气阻力的干扰 。
上个月Nature发了一篇文章 ， 德国数学家ChristianStump在文中表示 ， 人类这种直觉行为是“发明/发现过程的核心” 。 但他写这篇文章的原因是 ， DeepMind建立了一个机器学习程序 ， 该程序帮助人类数学家从以往的数学中获得新的见解与概括 。
因此 ， 可以预见的是 ， 2022年 ， AI会在各种科学过程中留下足迹 。
我们越将它纳入人类对知识的追求 ， 它就越会改变这种追求 。
我们必须学会忍受这一点 ， 并向自己保证这样一件事：人类仍然在问问题 ， 正如PabloPicasso在1960年代所说 ， “计算机是无用的 。 他们只能给人类答案 。 ”
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