科研革命来了：AI在改变科学家的研究方式( 六 ) 新智元报道来

而在生成建模模式下， ”在某种意义上，流程和思路与模拟方法是完全相反的。即：我们什么都不知道，我们不想假设任何事情。我们希望数据本身告诉我们，接下来可能会发生什么事情。 “

不过，在这类研究中，生成建模系统的成功并不意味着天文学家和研究生的工作就是多余的但确实代表了天体物理学对象和过程研究方式的某种转变。 “天文学并不是完全自动化的科学-但它表明我们能够至少部分构建推进科学过程自动化的工具。 ”Schawinski说。

不过，生成模型显然很强大，但它是否真正代表了一种新的科学方法还有待商榷。

对于纽约大学和Flatiron研究所的宇宙学家DavidHogg来说，这项技术令人印象深刻，但最终只是从数据中提取模式的一种非常复杂的方法——这也是天文学家几个世纪以来一直在做的事情。换句话说，这是一种先进的观察和分析形式。

Hogg的工作严重依赖人工智能，他一直在使用神经网络根据恒星的光谱对其进行分类，并利用数据驱动模型推断出恒星的其他物理属性。但是他认为他的工作是经过实践检验的科学。

Hogg表示：

我不认为这是第三种方式，我只是认为，我们作为一个社区，在如何使用数据方面正变得更加成熟。特别是，我们在比较数据方面做得越来越好。但在我看来，我的工作仍完全处于观察模式。

人工智能系统就是“勤劳的助理”

无论它们在概念上是否新颖，人工智能和神经网络很明显地已经在当代天文学和物理学研究中发挥了关键作用。

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