巧妙应用机器学习引导科研理解

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作者：萨姆·迪拉沃 宾夕法尼亚大学物理与天文学系 编译：王庆法 译者注：本文是 “ 一句话搞懂大模型的实用价值 ” 的最好例证，深度神经网络特别是大模型，非常擅长发现高维空间的模式，合理的引导“ 提升大模型的推理能力 ”，将它学到的这些高维模式“生成”出来，比如符号化的公式，将给AI4Science 或人类的传统科研活动带来深刻变革。                  图1：理解物理现象的途径有很多，其中原因α产生结果β。(a) 不受控制的观察会导致原因和结果之间的松散联系。(b) 结合已知物理定律的精心设计的实验可以得到简单的因果关系，但为复杂现象设计这样的实验可能极具挑战性。(c) 通用的机器学习（ML）模型（神经网络）通过优化许多参数来拟合复杂数据，但解析这些黑箱（例如，数百万个）参数的意义是非常困难的。(d) 包含一些限 ………………………………