文章讨论了人工智能在科学研究中的应用，指出AI与传统科学家的观点存在冲突。科学家强调科学需可验证的推理过程，而AI可能通过黑箱操作生成理论。作者认为，AI的结果可以用传统方法验证，强调科学的核心在于理论的有效性，而非思考过程的透明度。
本研究批评生成语言学在刺激贫乏假设和最简主义中的理论不足，强调需更精确地形式化基础直觉，并建立标准化数据集以评估理论有效性，以重夺中心地位。
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