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图文详情
- ISBN:9787030792372
- 装帧:精装
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:B5
- 页数:318
- 出版时间:2024-08-01
- 条形码:9787030792372 ; 978-7-03-079237-2
内容简介
本书不仅梳理了人工智能技术在科学各领域中的广泛应用,还深入分析了其对科学生产力的推动作用,以及在伦理、法律和社会层面可能引发的讨论和问题。书中汇集了国际专家的研究成果,为读者提供了一个全面了解人工智能在科学研究中应用的窗口,展现了人工智能技术如何推动科学的创新与进步,并对未来的研究方向提出了深刻的见解。
目录
目录
执行摘要 1
0 科学中的人工智能:概述和政策建议 5
1 科学变得越来越难了吗? 50
1.1 想法越来越难找到了吗?对证据的简要回顾 50
1.2 摩尔定律终结了吗?计算系统的创新持续高速发展 57
1.3 美国农业的技术进步是否正在放缓? 61
1.4 埃鲁姆定律与生物制药研究生产力下降 69
1.5 研究生产力是否有所放缓?来自中国和德国的证据 79
1.6 研发效率下降:来自日本的证据 84
1.7 量化科学的“认知程度”以及其如何随着时间和国家的变化而变化 88
1.8 文献计量学对理解研究生产力有什么贡献? 94
2 当今科学中的人工智能 101
2.1 人工智能如何帮助科学家?一个(非详尽的)概述 101
2.2 人工智能驱动的科学自动化评估框架 112
2.3 使用机器学习来验证科学声明 121
2.4 机器人科学家:从亚当到夏娃到创世纪 129
2.5 从知识发现到知识创造:基于文献的知识发现如何促进科学进步? 140
2.6 通过公民科学和人工智能提高科学生产力 149
2.7 人工智能能为物理学做什么? 156
2.8 药物发现中的人工智能 159
2.9 数据驱动的临床药物研究创新 168
2.10 将人工智能应用于现实世界的医疗保健实践和生命科学:通过联邦学习解决数据隐私、安全和政策挑战 172
3 不久的将来:挑战和前进之路 181
3.1 科学发现中的人工智能:挑战和机遇 181
3.2 机器阅读:在科学中的成功实践、挑战和启示 189
3.3 可解释性:我们应该并且能够理解机器学习系统的推理吗? 202
3.4 在知识的前沿集成集体智慧和机器智能 209
3.5 Elicit:一个作为研究工具的语言模型 217
3.6 民主化人工智能以加速科学发现 227
3.7 人工智能研究的多样性是否在减少? 234
3.8 从用于医学成像的机器学习技术不足中吸取的教训 242
4 科学中的人工智能:对公共政策的进一步影响 248
4.1 科学与工程领域的人工智能:研发领域的公共投资重点 248
4.2 人工智能知识库在科学中的重要性 253
4.3 高性能计算的领先地位可促进人工智能的进步和计算
生态系统的蓬勃发展 259
4.4 提高人工智能研究的可复制性,以增加信任度和生产力 264
4.5 人工智能和科学生产力:考虑政策和治理挑战 274
5 人工智能、科学和发展中国家 283
5.1 人工智能和开发项目:撒哈拉以南非洲优化卓越研究
资助机制的案例研究 283
5.2 非洲科学领域的人工智能 289
5.3 人工智能、发展中国家科学研究与双边合作 296
执行摘要 1
0 科学中的人工智能:概述和政策建议 5
1 科学变得越来越难了吗? 50
1.1 想法越来越难找到了吗?对证据的简要回顾 50
1.2 摩尔定律终结了吗?计算系统的创新持续高速发展 57
1.3 美国农业的技术进步是否正在放缓? 61
1.4 埃鲁姆定律与生物制药研究生产力下降 69
1.5 研究生产力是否有所放缓?来自中国和德国的证据 79
1.6 研发效率下降:来自日本的证据 84
1.7 量化科学的“认知程度”以及其如何随着时间和国家的变化而变化 88
1.8 文献计量学对理解研究生产力有什么贡献? 94
2 当今科学中的人工智能 101
2.1 人工智能如何帮助科学家?一个(非详尽的)概述 101
2.2 人工智能驱动的科学自动化评估框架 112
2.3 使用机器学习来验证科学声明 121
2.4 机器人科学家:从亚当到夏娃到创世纪 129
2.5 从知识发现到知识创造:基于文献的知识发现如何促进科学进步? 140
2.6 通过公民科学和人工智能提高科学生产力 149
2.7 人工智能能为物理学做什么? 156
2.8 药物发现中的人工智能 159
2.9 数据驱动的临床药物研究创新 168
2.10 将人工智能应用于现实世界的医疗保健实践和生命科学:通过联邦学习解决数据隐私、安全和政策挑战 172
3 不久的将来:挑战和前进之路 181
3.1 科学发现中的人工智能:挑战和机遇 181
3.2 机器阅读:在科学中的成功实践、挑战和启示 189
3.3 可解释性:我们应该并且能够理解机器学习系统的推理吗? 202
3.4 在知识的前沿集成集体智慧和机器智能 209
3.5 Elicit:一个作为研究工具的语言模型 217
3.6 民主化人工智能以加速科学发现 227
3.7 人工智能研究的多样性是否在减少? 234
3.8 从用于医学成像的机器学习技术不足中吸取的教训 242
4 科学中的人工智能:对公共政策的进一步影响 248
4.1 科学与工程领域的人工智能:研发领域的公共投资重点 248
4.2 人工智能知识库在科学中的重要性 253
4.3 高性能计算的领先地位可促进人工智能的进步和计算
生态系统的蓬勃发展 259
4.4 提高人工智能研究的可复制性,以增加信任度和生产力 264
4.5 人工智能和科学生产力:考虑政策和治理挑战 274
5 人工智能、科学和发展中国家 283
5.1 人工智能和开发项目:撒哈拉以南非洲优化卓越研究
资助机制的案例研究 283
5.2 非洲科学领域的人工智能 289
5.3 人工智能、发展中国家科学研究与双边合作 296
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