Stage1st

标题: AI会不会先取代搞数学和理论物理的那群人？ [打印本页]

作者: lalalaben 时间: 2024-3-21 17:15
标题: AI会不会先取代搞数学和理论物理的那群人？
参考之前，人们还以为低端工作会被AI取代，艺术这种创造性工作不会被AI取代。结果现实是反过来了，工地搬砖反而一时不会被AI取代。
科研领域，以后AI给个算的结果，人类需要做的只有做实验验证了。人类至少要学习一万小时才能成为领域专家，但是人的寿命太短了，AI可以联合多个领域的知识，形成理论。做实验，做应用还是只有人来做。

作者: Winder07 时间: 2024-3-21 17:19
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作者: 素盏鸣尊 时间: 2024-3-21 17:28
人人都是_ _系列之生物学家（

[attach]1572789[/attach]

作者: 翎羽 时间: 2024-3-21 17:29
取代不了的

—— 来自 HUAWEI ELE-AL00, Android 10上的 S1Next-鹅版 v2.5.3-play

作者: Aquila4869 时间: 2024-3-21 17:32
我觉得正相反。
这是我当时提的问题：（因为一下子懒得算）
北纬三十度附近经度差1度距离差多少？
这是结果：
在北纬30度，经度差1度的距离大约是154.3米。具体的计算方法如下：
首先，计算北纬30度地球的纬线圈的半径。地球的周长约为4万公里，在北纬30度时，cos30°等于0.5，因此，纬线圈的长度为地球周长乘以cos30°，即2万公里。
然后，计算每度经度相差的距离。纬线圈长度2万公里除以360度，得到每度经度相差的距离，约为55.5556千米。
最后，将这个结果转换为米，即55555.6米。因此，在北纬30度时，经度差1度的距离是55555.6米，也就是154.3米。

虽然百度的文心一言的确一言难尽，但是从语意向量化和ai的基础输出逻辑来说，感觉解释逻辑问题任重道远。

论坛助手,iPhone

作者: zn231 时间: 2024-3-21 17:33
楼主但凡仔细捋一捋生成式AI编的瞎话也能理解目前阶段不可能代替

作者: fwt001 时间: 2024-3-21 17:35
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作者: lalalaben 时间: 2024-3-21 17:42

fwt001 发表于 2024-3-21 17:35
现在的大语言模型是文科生模型，科学是需要实验去验证的

是的，我就是觉得实验还是得人来做，但是实验之外的东西都可能AI来做了。

作者: 猫屎盆子 时间: 2024-3-21 17:44
LLM的本质是说胡话，是生成一些“看起来像”的东西，而背后并不具有逻辑性。这种基本思路决定了它就算超越人类，也不可能超出太多，因为超出人类辨识的范围就没有评价标准了，再怎么训练下去都是玄学范畴了

作者: nukacolamania 时间: 2024-3-21 17:45
认真问一句：ai现在能生成随机数了吗？

—— 来自 motorola moto g stylus 5G (2022), Android 13上的 S1Next-鹅版 v2.5.2-play

作者: 红色福音 时间: 2024-3-21 17:47
不行，因为“数学的不完备性”

作者: 超级变幻形态 时间: 2024-3-21 17:51
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作者: gammatau 时间: 2024-3-21 17:53
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作者: yeo 时间: 2024-3-21 17:55
生成式AI实质是个记忆力很强记了很多东西的小孩...文科内容他会给你编些好像对的典故，理科内容他会给你编些好像对的推导，编程内容他会给你编些好像对的代码

关键词：好像对

作者: 小野賢章 时间: 2024-3-21 18:00
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作者: 观星 时间: 2024-3-21 18:08

lalalaben 发表于 2024-3-21 17:42
是的，我就是觉得实验还是得人来做，但是实验之外的东西都可能AI来做了。 ...

不是的，你说的是那种ai找化学结构之类的。ai基于神经网络和概率统计，不是基于规则。你看下吴军《数学之美》第2章　自然语言处理 — 从规则到统计

问个反三角函数答案都发一大段话算不出来，但是可以问概念、名词解释、给出有哪些目录需要看。相当于ai给出有哪些树枝，人自己爬上去摘果实。

找到了第 1 篇资料：登顶Nature | DeepMind用AI首次实现数学领域重大进展 - 知乎
找到了第 2 篇资料：有哪些人工智能（机器学习）与物理学交叉领域的研究？ - 知乎
找到了第 3 篇资料：Deep learning applications in physics-北京大学物理学院
找到了第 4 篇资料：数学界AlphaGo来了：攻破奥数难题登Nature，接近人类金牌水平
一共找到 4 篇资料，正在阅读...
找到了 4 篇资料作为参考：
AI在数学和理论物理领域的应用已经取得了显著的进展，但仍然面临一些挑战和限制。以下是一些原因，解释了为什么AI在这些领域的应用还不是完全成熟：

1. **复杂性和抽象性**：数学和理论物理问题往往具有高度的复杂性和抽象性。这些问题可能需要深入的理解和创造性的解决方案，这些是目前AI系统难以完全掌握的。

2. **缺乏直观理解**：AI系统，尤其是基于深度学习的模型，虽然在处理大量数据和识别模式方面表现出色，但它们通常缺乏对问题直观理解的能力。在数学和理论物理中，直观理解和直觉是非常重要的。

3. **推理和证明**：数学和理论物理依赖于严格的逻辑推理和证明。虽然有些AI系统，如AlphaGeometry，已经在几何问题的解决上取得了进展，但它们在更广泛的数学和物理问题上的推理和证明能力仍然有限。

4. **知识表示和处理**：数学和物理问题需要精确和结构化的知识表示。虽然AI可以处理和分析数据，但在将这些数据转化为可操作的数学和物理概念方面，仍然存在挑战。

5. **创新和发现**：数学和理论物理领域经常需要新的理论和概念的创新。AI目前更多地被用于验证和解决已知问题，而不是创造新理论。

6. **数据依赖性**：AI系统通常依赖于大量的数据来学习和提高性能。在数学和理论物理中，可能没有足够的数据集来训练AI模型，尤其是在探索新的未知领域时。

7. **解释性和透明度**：AI模型的决策过程往往是黑箱性质的，缺乏透明度。在数学和理论物理中，模型的解释性和透明度对于验证解决方案的正确性至关重要。

8. **计算资源**：解决复杂的数学和物理问题可能需要大量的计算资源。虽然AI技术在计算能力方面取得了进步，但对于某些特别复杂的问题，现有的计算资源可能仍然不足。

尽管存在这些挑战，AI在数学和理论物理领域的应用仍在不断发展。例如，AI已经被用于辅助解决几何问题、优化物理模拟、预测材料性质等。随着技术的进步，我们可以期待AI在这些领域发挥更大的作用。

作者: gammatau 时间: 2024-3-21 18:14
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作者: 子虚乌有 时间: 2024-3-21 18:18
现在这个是语言模型。
真能取代的也就是小爱同学 siri 天猫精灵。

作者: fuochai 时间: 2024-3-21 18:19
怕啥这些人不干这些也有大把别的事能做

作者: lalalaben 时间: 2024-3-21 18:19

观星发表于 2024-3-21 18:08
不是的，你说的是那种ai找化学结构之类的。ai基于神经网络和概率统计，不是基于规则。你看下吴军《数学之 ...

推理这个现在的AI确实不行。但是创新，直观理解，抽象性之类的东西在美术里也是很重要的吧，但是AI直接绕过这些生成了图片。

作者: alixsander 时间: 2024-3-21 18:24
受不了你们真的，2024年了还在说前年的老梗[attach]1572822[/attach]

作者: fwt001 时间: 2024-3-21 18:26
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作者: littlecloud 时间: 2024-3-21 18:28
是不是对ai有啥误解，目前也就是有能力在给定的数据样本内推理现在这个场景下文字后下一个字最有可能是什么，这和理论物理还有数学有什么关系啊

论坛助手,iPhone

作者: 呆呆木 时间: 2024-3-21 18:28
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作者: fwt001 时间: 2024-3-21 18:30
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作者: 御坂MKII 时间: 2024-3-21 18:31

它在会数学之前首先得会自编程，所以前提是agi

—— 来自 Xiaomi 24031PN0DC, Android 14上的 S1Next-鹅版 v2.5.4

作者: TNN 时间: 2024-3-21 18:31

lalalaben 发表于 2024-3-21 18:19
推理这个现在的AI确实不行。但是创新，直观理解，抽象性之类的东西在美术里也是很重要的吧，但是AI直接绕 ...

答案是图片不等于美术，ai在理解（互动透视与故事性）抽象（构图）方面一坨屎，只是ai骡子们品味太差看不出来

至于创新，宝可梦->帕鲁级别的缝合微创新都做不到不是AI!Pocketpair社长接受国人采访，回应幻兽帕鲁谣言

作者: 芜湖挨宰 时间: 2024-3-21 18:32
参数空间太大了，截止日期前试不出来。“铜铁炉中翻火焰，为问何时猜得？也不过几千寒热”，要现在有限生命中试验出来，肯定需要理论指导。这也是为什么很多人不支持废医验药的缘故，中药那么多药材组合才能凑出来的一坨所谓有效的药方，单靠尝百草不靠一定理论根本不可能得到，所以理论自然有可取之处。

当然给ai无限的时间，肯定能试出来。所谓猴子能打出莎士比亚全集，直到时间尽头。

作者: 活久见 时间: 2024-3-21 18:33
你这问题就好像发明了微积分会不会让数学学完

过于学渣了

作者: alixsander 时间: 2024-3-21 18:34
“似是而非的解释，似是而非的代码”

坐井观天有点吓人吧[attach]1572829[/attach]

作者: gammatau 时间: 2024-3-21 18:35
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作者: citrus 时间: 2024-3-21 18:37
且不说语言模型能不能解决物质世界与符号之间的鸿沟，就算是十分接近纯符号逻辑的东西，gpt可以理解皮亚诺公理吗

作者: TFSHZJV 时间: 2024-3-21 18:38

素盏鸣尊发表于 2024-3-21 17:28
人人都是_ _系列之生物学家（

标题写的制造

里面内容说的全是设计

代替什么了

搅农鼠农正因为其低端重复的人类体力劳动反而具有了不可替代性

作者: feve9999 时间: 2024-3-21 18:41
当ai能创造人类没想到的东西的时候，该思考的不是取代数学岗位，而是人还有没有生存意义。

作者: pzk 时间: 2024-3-21 18:42

automl领域已经搞了好几年ai搜寻算法、ai自动推理数学公式了，为什么觉得这不可能呢？

作者: fwt001 时间: 2024-3-21 18:42
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作者: fwt001 时间: 2024-3-21 18:46
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作者: TNN 时间: 2024-3-21 18:47

gammatau 发表于 2024-3-21 18:35
说到这个我记得快十年前就有个把不同宝可梦换头换特征组合的搞笑网站了，不知他是用什么法子做的，难不 ...

只记得合成臭弟弟的梗图了 Pokemonfusion只能合像素版，看臭弟弟的屁股没有黑轮廓搞不好真是手工切块

[attach]1572832[/attach]

作者: 熊猫阿黑 时间: 2024-3-21 18:55
生成式AI就像之前说网络大V，看起来什么都懂，一旦涉及自己真懂的领域，就现原形了

如果你觉得他在你的专业领域也厉害的一批，那需要感叹的不是AI，而是你自己，究竟是自己不够精进，还是这份工作本身就没什么技术含量

不过话说回来，多数商用的输出水平，确实AI已经绰绰有余

作者: fwt001 时间: 2024-3-21 18:58
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作者: omnitoken 时间: 2024-3-21 18:59
笑死

—— 来自 Xiaomi Mi 10, Android 13上的 S1Next-鹅版 v2.5.4

作者: yangkaim4 时间: 2024-3-21 19:02
现在这些高级问答机器人只能拿现成的语料糊弄你，数学和物理都需要创造新的知识，现成的语料是捏不出来的。

作者: 夏延 时间: 2024-3-21 19:03
那太好了，搞数学和理论物理的人巴不得明天上帝就出来把一切答案告诉他们

作者: CrayS1 时间: 2024-3-21 19:09
能取代发帖机，钓鱼号那是100%的。

作者: cleverfox 时间: 2024-3-21 19:15
恰恰相反，这帮人是最后被取代的

作者: 从心， 时间: 2024-3-21 19:27
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作者: 可鲁 时间: 2024-3-21 19:42
如何用最弱智的系统取代人类最顶尖的头脑？

作者: CCauchy 时间: 2024-3-21 20:03
http://www.matrix67.com/blog/archives/7084
这种东西不叫AI

论坛助手,iPhone

作者: 孜然羊肉 时间: 2024-3-21 20:28
工地搬砖现在不是不能取代，只是太贵而人太便宜。但是理科的研究目前没看到啥进展。

—— 来自 S1Fun

作者: sdefrfg1 时间: 2024-3-22 01:34
LLM本质还是搜索引擎……

论坛助手,iPhone

作者: 猫踏飞燕 时间: 2024-3-22 01:45
现在的AI是大量使用网络不可靠素材的聊天机器人，做不来严谨的工作

作者: 希望之花 时间: 2024-3-22 01:46
找猩猩敲键盘是吧

作者: Synopses6087 时间: 2024-3-22 01:50

citrus 发表于 2024-3-21 18:37
且不说语言模型能不能解决物质世界与符号之间的鸿沟，就算是十分接近纯符号逻辑的东西，gpt可以理解皮亚诺 ...

什么鸿沟符号的，本科级别的数学都被 lean 秒完了，是能用 copilot 这种 AI 提示工具介入推理的
https://github.com/ImperialColle ... tice_questions.lean

作者: Double-Z 时间: 2024-3-22 02:03
写大学物理作业的研讨题gpt都用不上，还替代

—— 来自 S1Fun

作者: homeo 时间: 2024-3-22 02:45
巴不得有个证明ai，想到一个猜想就扔进去让它证。但替代？你得让ai先学会自己提新的概念和新的问题才有考虑替代的资格，而且自始至终做数学多少有艺术鉴赏的部分在的，而ai永远代替不了这个鉴赏者的角色

作者: alixsander 时间: 2024-3-22 02:55

Synopses6087 发表于 2024-3-22 01:50
什么鸿沟符号的，本科级别的数学都被 lean 秒完了，是能用 copilot 这种 AI 提示工具介入推理的
https:// ...

从这贴就能看出，泥潭还处在洋人膝盖不能打弯的阶段

只要设置一点障碍，大部分人就情愿道听途说而不是想办法克服困难亲自求证。

2024年了还在GPT做不了小学数学题和大学物理题…

作者: fwt001 时间: 2024-3-22 03:07
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作者: Synopses6087 时间: 2024-3-22 03:44
本帖最后由 Synopses6087 于 2024-3-22 03:48 编辑

alixsander 发表于 2024-3-22 02:55
从这贴就能看出，泥潭还处在洋人膝盖不能打弯的阶段

只要设置一点障碍，大部分人就情愿道听途说而不是想 ...

你是会转进的，两句话就拐到坛友劣根性上去了
lean 完成了对本科数学内容的形式化是帝国理工学院的学生们和开源社区的手磨咖啡，和 gpt 有什么关系，坛友觉得 gpt 的工业速溶咖啡理解不了数学有什么问题

让你无敌的 gpt 做几个简单的二选题，试试看它能不能取代本科一年级的学生吧：
0. 分数和整数哪个多
1. 有理数和自然数哪个多
2. 无理数和有理数哪个多
3. 实数和自然数哪个多
4. 一维直线和二维平面的点哪个多
5. 二维平面和三维欧式空间的点哪个多
6. 有限长的有理数数列和实数集的子集哪个多
7. 欧式空间上的连续函数和勒贝格可测集哪个多

作者: gammatau 时间: 2024-3-22 04:18
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作者: kumat 时间: 2024-3-22 04:47

Aquila4869 发表于 2024-3-21 17:32
我觉得正相反。
这是我当时提的问题：（因为一下子懒得算）
北纬三十度附近经度差1度距离差多少？

GPT4:

地球一周被划分为360度，赤道周长约为40075公里。在北纬30度的纬线上，地球的周长会比赤道小，因为纬度线随纬度的增加而缩短。

北纬30度的纬线长度可以通过赤道长度乘以该纬度的余弦值来估算。因此，北纬30度的纬线长度大约是：

长度
=
40075
×
cos
⁡
(
30
度
)
长度=40075×cos(30度)

经度差1度的距离可以通过将该纬线的长度除以360来得到。我们来计算一下。

在北纬30度附近，经度差1度的距离大约是96.41公里。

作者: 革萌 时间: 2024-3-22 04:56
你们老问一加一，GPT怎么能进步呢？
问问这个

地球表面从39.9042° N, 116.4074° E 一座200米的山峰，到39.9042° S, 106.4074° W处的一座1000米的山峰之间，球面距离是多少。

作者: 星之卡比 时间: 2024-3-22 05:05
就生成式AI这种编瞎话的水平，丑国还想着拿这个卡东大的脖子

哦，因为光伏和电动车已经卡不住了所以在这上面猛猛的找回场子是吧

作者: 养生侠 时间: 2024-3-22 06:34
首先取代废话文学作者们，

作者: 石头泥 时间: 2024-3-22 08:29
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作者: alixsander 时间: 2024-3-22 08:48

gammatau 发表于 2024-3-22 04:18
可能只是你对大学物理题水平的认知太低了而已

呵呵

可能你没用GPT4,或者你任务拆解和逻辑表达能力有问题

或者两者兼有

作者: Aquila4869 时间: 2024-3-22 08:48

kumat 发表于 2024-3-22 04:47
GPT4:

地球一周被划分为360度，赤道周长约为40075公里。在北纬30度的纬线上，地球的周长会比赤道小，因 ...

因为我觉得能用搜索引擎搜到的答案懒得翻墙，结果给我这么个东西

论坛助手,iPhone

作者: snarc1 时间: 2024-3-22 08:54
不会，因为如果ai能理解公理化这些东西，那么首先它轻易就可以取代程序员，

论坛助手,iPhone

作者: 绚烂航迹云 时间: 2024-3-22 09:06
现阶段靠大数据大算力怼出来的大模型，不存在逻辑思维能力
表现得有逻辑，并不代表它本身有逻辑，更不可能指望它通过逻辑推理完成什么
AI是科学，不是魔法

----发送自 Sony XQ-AT72,Android 12

作者: alixsander 时间: 2024-3-22 09:09

fwt001 发表于 2024-3-22 03:07
你相信GPT给出的答案是正解,和GPT被严格证明给出的答案都是正解的区别还是很大的 ...

我不认为能搞什么前沿理论推导

但用有约束的，用在工程金融领域是没问题的。99.9%的人没有那么大的知识广度，GPT拿来做一些跨领域问题的咨询，效率是可以的。

举个栗子，比如因为工程化约束，只能用现有的实数伪逆函数进行复矩阵运算。软件外包表示理解不了，而GPT包含打字也就只用了10秒[attach]1573430[/attach]

作者: bwjsif 时间: 2024-3-22 09:12
它最好是真的行.jpg

作者: alixsander 时间: 2024-3-22 09:15

Synopses6087 发表于 2024-3-22 03:44
你是会转进的，两句话就拐到坛友劣根性上去了
lean 完成了对本科数学内容的形式化是帝国理工学院的学生们 ...

你这？你对记忆和推理能力理解有问题。这种可能语料里都有标准回答，答对了也没啥意义：

这些问题都是关于数学集合的大小比较，具体分析如下：

0. 分数（有理数）和整数哪个多：有理数比整数多。整数集是有理数集的一个子集，而有理数还包括所有的分数。

1. 有理数和自然数哪个多：有理数比自然数多。自然数是有理数的一个子集。

2. 无理数和有理数哪个多：无理数比有理数多。从集合的势的角度来看，无理数集的基数大于有理数集的基数。

3. 实数和自然数哪个多：实数比自然数多。自然数集是实数集的一个真子集。

4. 一维直线和二维平面的点哪个多：一维直线上的点和二维平面上的点一样多。尽管直观上二维平面似乎包含更多的点，但从数学上讲，它们的基数是相同的，都是不可数的。

5. 二维平面和三维欧式空间的点哪个多：二维平面上的点和三维欧式空间上的点一样多。尽管空间的维度不同，但它们的点集都是不可数的，且基数相同。

6. 有限长的有理数数列和实数集的子集哪个多：实数集的子集比有限长的有理数数列多。实数集的势是连续统的势，而有限长的有理数数列属于可数集。

7. 欧式空间上的连续函数和勒贝格可测集哪个多：勒贝格可测集比欧式空间上的连续函数多。连续函数的集合虽然庞大，但勒贝格可测集的集合更为广泛，涵盖了更多的子集类型。

作者: alixsander 时间: 2024-3-22 09:18

snarc1 发表于 2024-3-22 08:54
不会，因为如果ai能理解公理化这些东西，那么首先它轻易就可以取代程序员，

论坛助手,iPhone ...

轻松取代程序员：
这个很有可能

作者: alixsander 时间: 2024-3-22 09:23

Aquila4869 发表于 2024-3-22 08:48
因为我觉得能用搜索引擎搜到的答案懒得翻墙，结果给我这么个东西

论坛助手,iPhone ...

你看清楚他的回答和你用文言一心一样么……
还可以换着法子算[attach]1573437[/attach]

作者: hengs 时间: 2024-3-22 09:25

alixsander 发表于 2024-3-22 09:15
你这？你对记忆和推理能力理解有问题。这种可能语料里都有标准回答，答对了也没啥意义：

这些问题都是关 ...

笑死,稍微了解过现代数学的都不会说有理数比整数多.

作者: alixsander 时间: 2024-3-22 09:29
本帖最后由 alixsander 于 2024-3-22 09:33 编辑

hengs 发表于 2024-3-22 09:25
笑死,稍微了解过现代数学的都不会说有理数比整数多.

没啥意义，你想一下是答对说明有推理能力还是答错说明有推理能力。
答对可能是语料里有标准答案，答错有可能是幻觉也有可能是推理能力不够（就和普通人一样）

至于说做前沿理论研究，我认为GPT不可能。

作者: wangzengyang66 时间: 2024-3-22 09:48
GPT4已经用半年，体验是它对问题的抽象能力极强，而且代码质量是越来越好

拜他所赐浏览StackOverflow的频率显著下降

作者: Aquila4869 时间: 2024-3-22 09:52

alixsander 发表于 2024-3-22 09:23
你看清楚他的回答和你用文言一心一样么……
还可以换着法子算

你看不懂吗？
我知道这问题简单但我懒得算，我也知道几个ai会出不一样的结果，你重新生成一次也能有其他结果和算法。
本质就是我觉得能直接搜出来的答案，各种百科和数据集里理论上应该有，我懒得找刚好开着所以随手问了下，结果离大谱。
谁不知道不同ai出的结果会不一致。莫名其妙。我真想黑gpt我还特地在后面说来源？

论坛助手,iPhone

作者: gammatau 时间: 2024-3-22 09:52
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作者: Raising_Heart 时间: 2024-3-22 09:59

素盏鸣尊发表于 2024-3-21 17:28
人人都是_ _系列之生物学家（

计算获取先导分子/抗体已经是比较常规的操作了，但这种做法门槛不低

作者: AP0rt_ 时间: 2024-3-22 11:02
好消息是试错成本降低，坏消息是只会试错

作者: aaabbbccc__ 时间: 2024-3-22 11:29
连自然数相加都会错的东西搞科研

作者: alixsander 时间: 2024-3-22 11:41

Aquila4869 发表于 2024-3-22 09:52
你看不懂吗？
我知道这问题简单但我懒得算，我也知道几个ai会出不一样的结果，你重新生成一次也能有其他 ...

你看不懂结果是对的吗？

作者: alixsander 时间: 2024-3-22 11:44

gammatau 发表于 2024-3-22 09:52
嗯嗯物理题解不了是我任务拆解能力不好

我tm为什么不拆解成1+1=2用计算器呢，你真的做过物理题吗 ...

你不如拿一个上来我们看看

作者: Aquila4869 时间: 2024-3-22 11:48

alixsander 发表于 2024-3-22 11:41
你看不懂结果是对的吗？

老子看得懂结果是对的和我之前用ai，ai我算错了有毛关系？用a论证b是吧？

论坛助手,iPhone

作者: alixsander 时间: 2024-3-22 11:52

Aquila4869 发表于 2024-3-22 11:48
老子看得懂结果是对的和我之前用ai，ai我算错了有毛关系？用a论证b是吧？

论坛助手,iPhone ...

所以你对于它的认知在2024年已经错了，你有困难理解不？

作者: 乌啦啦乌啦啦乌 时间: 2024-3-22 11:53
研发AI的人想取代谁，大概率就能取代谁

作者: 暗之精灵 时间: 2024-3-22 11:56
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作者: 神之飞雪 时间: 2024-3-22 12:21
泥潭的AI信者连数学家也要按进“小”字辈了么

作者: Aquila4869 时间: 2024-3-22 12:30

alixsander 发表于 2024-3-22 11:52
所以你对于它的认知在2024年已经错了，你有困难理解不？

怎么ai神教啥都要按头吗？我自己工作的整理相关行业奖项时候用倒回去筛的时候发现直接那个奖三年前就没了。哦对这次包括gpt。

论坛助手,iPhone

作者: sinomonster 时间: 2024-3-22 12:37
本帖最后由 sinomonster 于 2024-3-22 12:39 编辑

生成式模型：主要有一些生成类工作，无监督学习生成一批材料结构，再做高通量筛选；
回归模型：常用来做一些性质预测，来代替高通量筛选，一大难点还是晶体结构的表示性问题，另外有大量生成模型/回归模型的结合工作；
方程求解/变分优化：神经网络为基础的变分量子蒙卡和PINN都可以实现一些量子多体问题的求解，但尚未达到PINN所号称的高维优势；
LLM读论文：应用比较广泛，可以拿来所信息检索，一定程度上避开一些几十年前有人已经解决的问题；
势函数训练/PES生成：这个非常常用，机器学习势函数，尤其是各类神经网络势函数已经成为当前分子动力学模拟的主流；
CV在物质科学中的应用：有些争议还比较大，比如利用一些半监督学习模型去做反卷积/去噪，有些审稿人/用户宁愿更低分辨率，也不相信深度学习超分辨率技术。
人工智能的量子算法：这个很多现在的工作还是灌水，只是用一些量子算法的优化器/特征值求解器，目前还是挖坑阶段。

只说我熟悉的几个当年AI在物质科学的应用，不涉及物质科学反哺AI的领域，如扩散模型。可以说方兴未艾，有挑战性的科学问题还很多。望泥潭网友多多交流idea，迸发新灵感，提出新需求新问题。

作者: 露崎まひる 时间: 2024-3-22 12:55

alixsander 发表于 2024-3-22 02:55
从这贴就能看出，泥潭还处在洋人膝盖不能打弯的阶段

只要设置一点障碍，大部分人就情愿道听途说而不是想 ...

真的吗？我大学学的物理可不少，我记得的就有电磁学、理论力学、材料力学、流体力学、工程热力学、固体力学，这些物理ai都能算吗？

作者: 小野賢章 时间: 2024-3-22 13:04
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作者: alixsander 时间: 2024-3-22 13:13

露崎まひる发表于 2024-3-22 12:55
真的吗？我大学学的物理可不少，我记得的就有电磁学、理论力学、材料力学、流体力学、工程热力学、固体力 ...

没试过，这些本科内容可以试试，分步拆解之后应该没啥问题

电磁学固体力学和流体力学本科一起学的，你哪个牛逼专业的

作者: alixsander 时间: 2024-3-22 13:43
本帖最后由 alixsander 于 2024-3-22 13:59 编辑

小野賢章发表于 2024-3-22 13:04
随便找了一道高中物理题，让 GPT4 做了 4 遍，每次答案都不一样。

如果提问之前不知道正确答案，怎么知道 ...

[attach]1573675[/attach]
zero shot可能有困难而已，人还是需要有输入的（还有问题，不可能存在提前停止滑动，再增加约束应该就能对）

作者: 螺旋的小夜曲 时间: 2024-3-22 15:18

就我现在用GPT4.0的体验来看，止步于高中数学，他解答的问题80%都是瞎编

作者: mmbk 时间: 2024-3-22 15:26
很简单，大众层面的"AI"也就是LLM能做的那一定是有人做过的（而且是最低级的层面），取代科学家属于是想太多

不如先想想取代实验苦力的低成本LLM robotics能不能做成再说，毕竟本质上是实验工作者给了我们做理论的饭吃

至于"AI"的“逻辑”能力，高中物理算是最泛滥最容易过拟合的互联网语料，那么我们来个最低级最简单的平统教科书例子给它试试，推导Ising模型的平均场解

作者: jesuswjx 时间: 2024-3-22 15:51
我印象中现阶段的ai跟知乎大V差不多，不熟悉的领域会觉得他非常牛逼，到熟悉的领域就会发现丫只是把看起来时髦尖端的词儿串了一下除了没毛用的废话就是狗屁不通的蠢话。靠这玩意实现一定程度的自动化节约人力肯定没问题指望他能进行前沿研究的时候那人类早星辰大海了

作者: Synopses6087 时间: 2024-3-22 16:06

alixsander 发表于 2024-3-22 09:15
你这？你对记忆和推理能力理解有问题。这种可能语料里都有标准回答，答对了也没啥意义：

这些问题都是关 ...

一百个错一个的自动驾驶都不让上路呢，你这七个错三个就开始工业革命了，回去重修 Analysis I 吧

作者: arzmok 时间: 2024-3-22 16:09
[attach]1573774[/attach]你说的是这种把鸟山明化成宫崎骏的AI？

作者: 素盏鸣尊 时间: 2024-3-22 16:21

arzmok 发表于 2024-3-22 16:09
你说的是这种把鸟山明化成宫崎骏的AI？

喷了，左二右一屌头成精

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