Anthropic 客座文章：AI 拟合数据不等于理解
先了解这件事
Anthropic 的 AI for Science 受资助者 Jakob Macke、Daniel Gedon 和 Stefan Wahl 在客座文章中提出，科学建模可分为构建、约束和解释三步，并以 Hodgkin-Huxley 模型为例。他们认为，AI 目前进展最大的是约束模型参数，但仅给出能拟合数据的模型并不等于带来理解。 Anthropic 科学博客随后介绍该文时称，科学家目前仍主要手工编写模型，且往往需在多个互相竞争的解释版本间权衡；AI 通过以代码形式编写、运行、拟合和修订科学模型，可探索大量可能的模型结构，并找出数据支持的解释。这一说法描述的是 AI 在建模流程中的作用，并未改变原文对拟合与理解之间区别的判断。
AI 根据报道生成 · 2 天前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- AnthropicAnthropic 科学博客：AI 如何改变科学建模
Anthropic 科学博客发文介绍 AI 正开始改变科学建模流程。科学家目前仍主要手工编写模型，且往往需在多个互相竞争的解释版本间权衡；AI 通过以代码形式编写、运行、拟合和修订科学模型，可探索大量可能的模型结构，并找出数据支持的解释。该文为 Jakob Macke、Daniel Gedon 和 Stefan Wahl 的客座文章。
- Anthropic：ResearchAnthropic 研究：如何教 AI 构建科学模型
Anthropic 的 AI for Science 受资助者 Jakob Macke、Daniel Gedon 和 Stefan Wahl 在客座文章中讨论 AI 如何开始改变科学建模。他们以 Hodgkin-Huxley 模型为例，把科学建模拆成构建、约束和解释三步，指出 AI 在约束模型参数上进展最大，但仅给出能拟合数据的模型并不等于带来理解。
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