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内容提要
卡内基梅隆大学教授Tom M. Mitchell撰写了新的AI for Science白皮书，讨论了人工智能如何加速科学发展以及美国政府如何帮助实现这一目标。人工智能可以帮助科学家克服研究中的问题，如发现复杂数据集中的规律、阅读和消化相关出版物、创建基础模型和实现实验自动化。政府可以通过资助多机构研究团队、创建数据共享网站、研究数据共享激励机制和资助相关基础AI研究来支持这一机会。
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关键要点
- 卡内基梅隆大学教授Tom M. Mitchell撰写了AI for Science白皮书，讨论人工智能如何加速科学发展。
- 人工智能可以帮助科学家克服研究中的问题，如发现复杂数据集中的规律和实现实验自动化。
- 当前科学研究多为独行侠模式，效率低下，容易出错。
- 人工智能可以转变为社区科学发现模式，帮助科学家更全面地分析数据。
- AI可以帮助科学家阅读和消化相关出版物，形成更明智的假设。
- 创建基础模型可以集中领域内的知识，提供可执行的计算机模型。
- 自动化实验设计和执行可以加快实验速度，提高可重复性。
- 美国政府可以通过资助多机构研究团队和创建数据共享网站来支持科学进步。
- 需要大量实验数据和计算资源来训练基础模型。
- 政府应支持研究数据共享激励机制，促进科学数据的共享。
- 资助开发适用于科学研究的基础AI研究，以加速科学进步。
- 支持将机器学习从发现相关性扩展到发现因果关系的研究。
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