AI改变了科学——《科学》最新AI特刊 | 前沿

By admin in 天文学 on 2018年10月12日

导语

而说很数额是钉子,那么我们得能跟那相兼容的榔头。近年来,越来越多之圈子曾经累积了过多的死去活来数额,这令研究人口等迷失在了数量海洋中,失去了观测和析的力量。但是,计算能力的升迁可以更打出多少被之金子。在这会革命吃,科研人员们在放人工智能(AI)的能力。与常见的AI不同,“深度上”可以以无需人类专家编程的形成任务,它们可以经自己的攻要于海量中掏信息,直到其找到了数量被的模式。可以说,AI就是甚锤子。

本周,Science杂志推出了AI的专辑,向我们介绍人工智能在挨家挨户学科领域的运。我们采访了本期特刊的备文章,并勾画了及时篇导读。

一、

AI:人类同社会

阿西莫夫在外的老牌小说《基地》系列中提出了老牌的机器人三定律,以约束不断增强之人工智能机器人。今天,类似于科幻小说描述的内容都赶到了咱的身边,我们就给人工智能所包围。因此,思考人类如何跟人工智能相处才是我们当今社会最重点的题目。如果没有好之指引,人工智能技术以会受一些别有用心的总人口所运用,从而以人类引往危险的边缘。

AI, people, and society

Eric Horvitz

二、

AI早期的诞生:捕获新的粒子

骨子里,物理学家们早以1980年份就开始用机械上算法来捕获新的粒子。我们解,科学家等经过打物质粒子来研讨它们,并打撞击辐射下的射线中检测新粒子的落地。在粒子探测器中,不同之粒子具备不同的脉,机器上通过捕获这些波形而发现新的粒子。著名的希格斯粒子就是采用这样的方法捕获的。

AI in Action: AI’s early proving ground: the hunt for new particles

Adrian Cho

三、

AI侦探:神经网络推进了不利,科学家等开反过来探测这些网

随着神经网络、深度上更是多地使至了对中,可解释性就改成了一个颇要的题材,恐怕科学家等万分麻烦相信一个不足解释的黑箱模型。于是,一批判人工神经网络科学家等开反过来探测人工神经网络本身。它们开发了千篇一律多样之家伙来探测神经网络。

The AI detectives

Paul Voosen

四、

算法如何分析民众的心情

乘胜Facebook、Tweeter、微信等社交媒体的上扬,我们积累了大气之人类行为数据。AI研究者们刚刚将人工智能算法应用为这些数量,以发布出全部人类群体所拥有的心境。例如,最近底一个切磋通过Facebook上面的29000修消息上及了自然语言之中的心绪,从而根据用户的创新就可以推知他多年来心态如何。另一个研究虽然用1亿差不多长长的推文数据来预测县级别之心脏病发病率。

AI in Action: How algorithms can analyze the mood of the masses

Matthew Hutson

五、

整合基因,发现自闭症的源于

自闭症是纳闷医学的如出一辙很难题,尽管人们早就意识了部分基因和自闭症有关,但眼看还闹其它的要素吗会见影响其发病率。于是,科学家等运用人工智能工具找到了重复多的及曾掌握自闭症影响基因相似之其他基因,从而大大提高了自闭症的展望准确度。

AI in Action: Combing the genome for the roots of autism

Elizabeth Pennisi

六、

AI看明白星空

每当天文学中,AI正在帮天文学家将录像到的天文照片去叫,从而获得超高清的相片。这只是是机械上在天文学中之一个以。天文学家尚用就套工具来研讨引力透镜效应。而这些使用为才是一个起来。

AI in Action: Machines that make sense of the sky

Joshua Sokol

七、

神经网络学习化学合成的方式

化学家是这么平等博人,天天泡在密不透风的实验室中,不断地摆弄着瓶瓶罐罐,反复试验在各种化学药品的做,希望最后产生平等天拍产生她们想使的药品出来。如果发同种方式能加速化学家们的实验过程就哼了。这个家伙就是AI。科研人员们支了千篇一律种深度神经网络,可以由此分析反应物的基本特征,而预计有可能会见出啊特色的生成物生成,AI正在攻读化学合成的点子。

AI in Action: Neural networks learn the art of chemical synthesis

Robert F. Service

另外,本期节选自天文学357卷6347期的Science,以上提及文章曾全部包,要点击下载。

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