刘跃
[转载]仅仅用实验结果训练AI,能解决科学问题吗?
2025-1-3 23:51
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1 科学的精髓是数学逻辑,复杂的科学问题需要用计算机去解决

2024年物理和化学的诺贝尔奖都授予了AI科学家,标志意义是:

科学的精髓是数学逻辑、是理论思维,

自然界复杂的问题需要用计算机帮助人类解决。

科学的精髓是数学,科学的精髓是理论逻辑。计算机算法(而不是化学实验)将成为解决科学问题的主要手段

正是因为引入了数学,科学才成之为科学。实证(实验验证)不是科学的标志。

科学的逻辑就是数学

数学是科学;科学更是逻辑,科学更是理论

现行微波吸收理论的AI智能回答,回答的很到位

伟大的物理理论是比诺贝尔奖奖励的东西更伟大的人类成就

要真正学懂热力学,你的数学要学的真的很好

一篇颠覆性理论的文章就足以颠覆上万篇文章的实验结论

逻辑是唯心主义,逻辑是形而上学

这个世界是建立在形而上学逻辑基础上的

不能仅仅因为诺贝尔奖不授予数学家而认为数学不是自然科学

仅仅用实验结果训练AI,不能解决科学问题

最近,有人尝试根据微波吸收的大量文章的结果训练AI模型,期望能成功解决微波吸收问题:

https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2024.113431

A GPT-assisted iterative method for extracting domain knowledge from a large volume of literature of electromagnetic wave absorbing materials with limited manually annotated data - ScienceDirect

该文显然没有发现现行微波吸收的主流理论的错误,也没有得到正确的新的理论。

仅仅用文献的实验报道结果训练AI大模型,能够获得真理吗?

如果仅仅用AI做实验结论的统计,

上亿的实验观测都是太阳围绕地球转,用这样的实验结果训练AI大模型做统计,能得到地球围绕太阳转的结论吗?

如果所有的实验结果都是重的物体下落速度快、轻的物体下落速度慢,用这样的实验结果训练AI大模型做统计,能得到伽利略的理论结果吗?

用支持燃素理论的实验结果训练AI大模型做统计,能推翻燃素理论、建立燃烧的氧化理论吗?

90%以上的期刊文章都是错的,95%以上的期刊文章是垃圾,你能指望用这样文献结果训练AI大模型能解决科学问题吗?

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https://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3589443&do=blog&id=1466278#comment_5536083

https://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3589443&do=blog&id=1466278#comment_5536093

没有逻辑思维、没有理论思维,不可能得出地球围绕太阳转的结论。这种科学结论只有有理论思维的人才能做到,动物不行。重的物体下落快、轻的物体下落慢,动物就能做出的判断,不是科学。伽利略的结论:重的和轻的物体同时落地,不是实验发现,是先有理论猜测,后有根据理论猜测的逻辑设计的实验,这个过程中最本质的不是实验、而是理论思维。燃素理论同样是通过实验得到的错误结论。燃素理论被推翻,本质上是理论思维的结果,是对实验的理论分析的结果,不是实验的结果。

https://blog.sciencenet.cn/blog-3589443-1453705.html燃素理论是通过实验建立的,是通过数学逻辑推翻的---检验理论正确性靠逻辑,不是靠实验验证

太阳围绕地球转、重的物体下落快、燃素理论是对实验结果的一种解释,与占卜术无异。地球围绕太阳转、轻的物体与重的物体下落一样快、燃烧的氧化理论是对实验结果的理论认知。理论不是对实验结果的解释,理论是对实验结果的理论认知https://blog.sciencenet.cn/blog-3589443-1460352.html

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大咖们写的综述有多大的学术价值?

明知是错误的文章,仍然坚持发表,是恶劣的学术不端

对于大多数主流权威犯的浅显而严重的错误视而不见是现代科学界的一个严重问题

错误不是毒蛇猛兽

化学不是实验科学、物理不是实验科学、正确的理论才是检验科学的唯一标准

综合打分扭曲了科学评价、扼杀了颠覆性创新

在错误的语言体系中呆久了的主流科学家不能理解正确语言体系中的语言表达和逻辑思维

当代的教育体制已经背离了科学的本源

“对预印本文献的引用要慎重”是鼓励人们做伪科学,或者是做惯了伪科学的结果

综述文章的精髓是从已经发表的东西中看到别人不曾看到的东西

科学界能搞出大量实验数据支持错误理论

编辑部的逻辑:错误文章比纠错文章有更大的意义

有能力取得正确的理论认知,是人和动物的本质区别

对于任何领域的科学研究,研究者的知识视野不能仅仅局限于单一的一个领域

真正推动科学进步的是理论研究,而不是实验研究

科学研究就是建立科学理论,而不是为了做实验而做实验

实践反复证明:期刊同行评审很难发现文章中的低级错误,但是能高效阻止新思想的传播

很多主流科学家不承认90%的期刊文章是错的

现代学界怎么了,为什么大家都热衷于切磋如何讨好审稿人,为什么不把力量用在做学问上

没有永远的学术权威是科学进步的源动力

科学更是提高实验技术、堆积实验现象,还更是提升理论认知,建立学科理论

实验不是科学,一项实验不能因为被科学项目基金资助了就变成了科学研究

科学的历史进步不是学术权威决定的

很多颠覆性的科学研究的结果都说明理论研究比实验研究更重要 ---- 重大科学进步,都是以建立学科理论为标志

相当多的学术权威不是因为学术而权威,他们靠造假发表垃圾文章污染学术而成为学术权威

燃素理论是通过实验建立的,是通过数学逻辑推翻的---检验理论正确性靠逻辑,不是靠实验验证

被实验反复证明的东西一定是真理吗

如果实验就能验证理论是否正确,那么要理论还有什么用

理论不是对实验结果的解释,理论是对实验结果的理论认知

用实例说明:正确的理论才是检验实验结论的唯一标准

引用文献的作者真的看懂了自己所引用的文献吗?

大量编辑部缺乏具体证据的“稿件内容不够重要”的初审拒稿是不负责任、是学术歧视、是学术不端

对少数派观点的包容,是人类文明的标志

很多主流大V在致力于将学术研究变成学术游戏

Science、Nature不是顶刊,发表颠覆性创新文章最多的期刊才能称得上是顶刊

东京大学开学致辞: 多数人的标准不代表正确, 不必从众

被大量实验文章实证的现行微波吸收理论错的如此彻底,其逻辑错误无法修复

科学不仅仅属于主流科学家,科学的多样性应该包容非主流的民科

如果一篇文章,引用了预印本平台的文章,那么这篇文章大概率值得一读

牛顿、爱恩斯坦持唯心主义世界观,现代主流科学家持唯物主义世界观

按现代的教育标准,牛顿是不称职的教师,必须下岗

教学名师不是优美的教态、不是工整的板书、不是美观教案,教学名师更是对教材逻辑内容的理解

大多数主流科学家的同行评审学术不端是比“图片误用”更恶劣的学术不端

3 只有按理论逻辑的思维训练AI模型,才可能是有研究能力的人工智能

2024年诺贝尔奖之所以能授予AI科学家,不是因为他们用实验结果训练AI模型的结果

而是他们按正确的理论思维的模型进行AI逻辑模拟的结果

科学网—试论超级人工智能的标志性特征 - 钟定胜的博文

三、纠正人类知识体系的缺漏与错误

超级人工智能的第三个标志性特征是应该能够识别和纠正人类现有知识体系中的缺漏、瑕疵和错误。人类的知识体系是不断发展的,随着科学技术的进步,许多曾经被视为绝对正确的观念也可能被推翻或修正。而AGI的出现,意味着我们有可能借助其强大的计算和分析能力,发现人类知识中的不足之处。

能够从事科学研究的AI模型不是用实验结果训练AI模型,

而是让AI模型有数学思维能力,有数学推理能力。

首先,AI模型需要能够从实验数据中发现违背数学逻辑的实验结论,

进而发现实验结论在什么具体方面与逻辑发生冲突,

才能进而纠正逻辑错误,得到正确的理论结果。

科学的精髓是数学,科学的精髓是理论逻辑。计算机算法(而不是化学实验)将成为解决科学问题的主要手段

正是因为引入了数学,科学才成之为科学。实证(实验验证)不是科学的标志。

科学的逻辑就是数学

数学是科学;科学更是逻辑,科学更是理论

现行微波吸收理论的AI智能回答,回答的很到位

要真正学懂热力学,你的数学要学的真的很好

一篇颠覆性理论的文章就足以颠覆上万篇文章的实验结论

逻辑是唯心主义,逻辑是形而上学

这个世界是建立在形而上学逻辑基础上的

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量子力学正确与否争论的一个死结

替天行道

因为纠错而落难的束星北和张益唐

对于发表的学术不端文章,编辑部应该承担什么责任

从项目申请失败者的视角看基金评审

期刊伪同行评审阻碍科学进步,是挥之不去的痛

只要你敢于站在主流理论的对立面分析问题,颠覆性创新的灵感就会神奇地经常光顾你的大脑

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