科學(xué)研究共發(fā)展出了四種主要范式，AI 技術(shù)則提供第五范式的可能。
四種現存的范式
分別為：從幾千幾百年前起通過(guò)觀(guān)察和實(shí)驗來(lái)描述自然現象的經(jīng)驗范式；使用模型或
歸納法進(jìn)行科學(xué)研究的理論范式；
隨著(zhù)電子計算機發(fā)展而產(chǎn)生的采用計算機進(jìn)行仿真
模擬的計算范式；
進(jìn)入大數據時(shí)代后，對大規模實(shí)驗科學(xué)數據進(jìn)行建模和分析的數據
驅動(dòng)范式。
AI 技術(shù)的發(fā)展揭示了第五種科學(xué)研究范式，
即通過(guò)機器猜想的方式應用于
科學(xué)智能，通過(guò)不同的算法思維和應用場(chǎng)景的對撞，得到不同L域專(zhuān)業(yè)知識，從而推導位置結論的范式。
AI 發(fā)展中產(chǎn)生了 五大悖論，揭示了AI 作為技術(shù)的局限性和未來(lái)可能應用方向的限制;AI 依然是一種意義重大的技術(shù)，它將顯著(zhù)提高生產(chǎn)和工 作效率
AI是一種更強的工具，像超級計算機一樣可被購買(mǎi);AI無(wú)所不能，人類(lèi)是執行器，AI將取代人類(lèi);AI將和人類(lèi)具備平等的地位
第二章提供全景式的 AI 產(chǎn)業(yè)鏈圖譜和 中美 AI 能力對比;第三章闡述了生成式 AI 的核心技術(shù)及發(fā)展趨勢;展望 AI 商業(yè)化路徑和產(chǎn)業(yè)競爭格局演變
B端及C端AI應用，目前B端應用落地較快，C端應用靜待殺手級應用出現;C端應用頭部格局穩定，但用戶(hù)需求不明確，往往是供給激發(fā)需求
國內通用類(lèi)大模型正在持續拓展應用領(lǐng)域，包括文心一 言、通義千問(wèn)、星火認知等一批通用大模型正在快速發(fā)展,垂直領(lǐng)域專(zhuān)業(yè)類(lèi)大模型也在不斷深化落地
生成式 AI 等創(chuàng )新技術(shù)，正在引領(lǐng)未來(lái)商業(yè)發(fā)展的新方向;將 AI 技術(shù)和 AI 應用視為增加企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)能力的伙伴，共同 生成商業(yè)新未來(lái)
當Al與勞動(dòng)高度互補時(shí)，互補效應變得強于位移效應，特別是在收入分配的上半部分，導致與低互補情況相比
模型無(wú)法做到無(wú)限制的創(chuàng )意賦能,隨著(zhù)海量設計師利用同一模型 進(jìn)行設計流程的迭代,產(chǎn)品的設計風(fēng)格可能趨于同化,擴大設計師在 實(shí)踐中所創(chuàng )造知識的影響力
訓練與微調成本,該訓練成本僅針對企業(yè)應用基礎模型結合行業(yè)知識與數據集進(jìn)行訓練與微調的成本,并非基礎大模型訓練成本,該成本仍然為行業(yè)知識壁壘顯著(zhù)的企業(yè)必須承擔的成本
詳細介紹SPG框架的設計原理,技術(shù)模塊和應用案例,為讀者提供一個(gè)全面了解SPG框架的機會(huì ),并激發(fā)更多的討論和合作,推動(dòng)知識圖譜技術(shù)的發(fā)展和應用
分析了人工智能的根本科學(xué)問(wèn)題,揭示了人工智能科學(xué)是人類(lèi)科學(xué)技術(shù)發(fā)展的必然結果,分析了人工智能科學(xué)是現有科學(xué)體系所不足于支撐的重大科學(xué)問(wèn)題
梳理研究AI與視覺(jué)藝術(shù)結合的應用案例和藝術(shù)作品,為全面更新數字藝術(shù)發(fā)展模式,實(shí)現數字藝術(shù)產(chǎn)業(yè)新格局提供參考,助力推動(dòng)AI藝術(shù)創(chuàng )新和產(chǎn)業(yè)應用的成果轉化
