科學研究共發(fā)展出了四種主要范式，AI 技術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觀察和實驗來描述自然現象的經驗范式；使用模型或
歸納法進行科學研究的理論范式；
隨著電子計算機發(fā)展而產生的采用計算機進行仿真
模擬的計算范式；
進入大數據時代后，對大規(guī)模實驗科學數據進行建模和分析的數據
驅動范式。
AI 技術的發(fā)展揭示了第五種科學研究范式，
即通過機器猜想的方式應用于
科學智能，通過不同的算法思維和應用場景的對撞，得到不同領域專業(yè)知識，從而推導位置結論的范式。
AI 發(fā)展中產生了 五大悖論，揭示了AI 作為技術的局限性和未來可能應用方向的限制;AI 依然是一種意義重大的技術，它將顯著提高生產和工 作效率
AI是一種更強的工具，像超級計算機一樣可被購買;AI無所不能，人類是執(zhí)行器，AI將取代人類;AI將和人類具備平等的地位
第二章提供全景式的 AI 產業(yè)鏈圖譜和 中美 AI 能力對比;第三章闡述了生成式 AI 的核心技術及發(fā)展趨勢;展望 AI 商業(yè)化路徑和產業(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(wěn)定，但用戶需求不明確，往往是供給激發(fā)需求
國內通用類大模型正在持續(xù)拓展應用領域，包括文心一 言、通義千問、星火認知等一批通用大模型正在快速發(fā)展,垂直領域專業(yè)類大模型也在不斷深化落地
生成式 AI 等創(chuàng)新技術，正在引領未來商業(yè)發(fā)展的新方向;將 AI 技術和 AI 應用視為增加企業(yè)營銷能力的伙伴，共同 生成商業(yè)新未來
當Al與勞動高度互補時，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
模型無法做到無限制的創(chuàng)意賦能,隨著海量設計師利用同一模型 進行設計流程的迭代,產品的設計風格可能趨于同化,擴大設計師在 實踐中所創(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,技術模塊和應用案例,為讀者提供一個全面了解SPG框架的機會,并激發(fā)更多的討論和合作,推動知識圖譜技術的發(fā)展和應用
分析了人工智能的根本科學問題,揭示了人工智能科學是人類科學技術發(fā)展的必然結果,分析了人工智能科學是現有科學體系所不足于支撐的重大科學問題
梳理研究AI與視覺藝術結合的應用案例和藝術作品,為全面更新數字藝術發(fā)展模式,實現數字藝術產業(yè)新格局提供參考,助力推動AI藝術創(chuàng)新和產業(yè)應用的成果轉化
