「機器學習之父」Mitchell 撰文：AI 如何加速科學發(fā)展，美國如何抓住機遇

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原標題：「機器學習之父」Mitchell 撰文：AI 如何加速科學發(fā)展，美國如何抓住機遇
關鍵字：數(shù)據(jù),科學,人工智能,科學家,報告
文章來源：人工智能學家
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來源：ScienceAI
編輯：ScienceAI
近日，卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University）教授，有著「機器學習之父」之稱的 Tom M. Mitchell 撰寫了新的 AI for Science 白皮書，重點討論了「人工智能如何加速科學發(fā)展？美國如何幫助實現(xiàn)這一目標？」這一主題。
ScienceAI 對白皮書原文進行了不改變原意的全文編譯，內容如下。
人工智能領域最近取得了顯著進展，包括 GPT、Claude 和Gemini等大型語言模型，因此提出了這樣一種可能性：人工智能的一個非常積極的影響，也許是大大加速從細胞生物學到材料科學、天氣和氣候建模到神經科學等各種科學領域的研究進展。這里我們簡要總結一下這個人工智能科學機遇，以及美國可以做些什么來抓住這個機遇。
人工智能與科學的機遇當今幾乎所有領域的絕大多數(shù)科學研究都可以歸為「獨行俠」科學。
換句話說，科學家和他們的十幾名研究人員組成的研究團隊提出一個想法，進行實驗來測試它，撰寫并發(fā)表結果，也許在互聯(lián)網(wǎng)上分享他們的實驗數(shù)據(jù)，然后重復這個過程。
其他科學家可以通過閱讀已發(fā)表的論文來鞏固這些成果

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