科學(xué)研究共發(fā)展出了四種主要范式，AI 技術(shù)則提供第五范式的可能。
四種現(xiàn)存的范式
分別為：從幾千幾百年前起通過觀察和實驗來描述自然現(xiàn)象的經(jīng)驗范式；使用模型或
歸納法進(jìn)行科學(xué)研究的理論范式；
隨著電子計算機(jī)發(fā)展而產(chǎn)生的采用計算機(jī)進(jìn)行仿真
模擬的計算范式；
進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代后，對大規(guī)模實驗科學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析的數(shù)據(jù)
驅(qū)動范式。
AI 技術(shù)的發(fā)展揭示了第五種科學(xué)研究范式，
即通過機(jī)器猜想的方式應(yīng)用于
科學(xué)智能，通過不同的算法思維和應(yīng)用場景的對撞，得到不同領(lǐng)域?qū)I(yè)知識，從而推導(dǎo)位置結(jié)論的范式。
AI 發(fā)展中產(chǎn)生了 五大悖論，揭示了AI 作為技術(shù)的局限性和未來可能應(yīng)用方向的限制;AI 依然是一種意義重大的技術(shù)，它將顯著提高生產(chǎn)和工 作效率
AI是一種更強的工具，像超級計算機(jī)一樣可被購買;AI無所不能，人類是執(zhí)行器，AI將取代人類;AI將和人類具備平等的地位
第二章提供全景式的 AI 產(chǎn)業(yè)鏈圖譜和 中美 AI 能力對比;第三章闡述了生成式 AI 的核心技術(shù)及發(fā)展趨勢;展望 AI 商業(yè)化路徑和產(chǎn)業(yè)競爭格局演變
B端及C端AI應(yīng)用，目前B端應(yīng)用落地較快，C端應(yīng)用靜待殺手級應(yīng)用出現(xiàn);C端應(yīng)用頭部格局穩(wěn)定，但用戶需求不明確，往往是供給激發(fā)需求
國內(nèi)通用類大模型正在持續(xù)拓展應(yīng)用領(lǐng)域，包括文心一 言、通義千問、星火認(rèn)知等一批通用大模型正在快速發(fā)展,垂直領(lǐng)域?qū)I(yè)類大模型也在不斷深化落地
生成式 AI 等創(chuàng)新技術(shù)，正在引領(lǐng)未來商業(yè)發(fā)展的新方向;將 AI 技術(shù)和 AI 應(yīng)用視為增加企業(yè)營銷能力的伙伴，共同 生成商業(yè)新未來
當(dāng)Al與勞動高度互補時，互補效應(yīng)變得強于位移效應(yīng)，特別是在收入分配的上半部分，導(dǎo)致與低互補情況相比
模型無法做到無限制的創(chuàng)意賦能,隨著海量設(shè)計師利用同一模型 進(jìn)行設(shè)計流程的迭代,產(chǎn)品的設(shè)計風(fēng)格可能趨于同化,擴(kuò)大設(shè)計師在 實踐中所創(chuàng)造知識的影響力
訓(xùn)練與微調(diào)成本,該訓(xùn)練成本僅針對企業(yè)應(yīng)用基礎(chǔ)模型結(jié)合行業(yè)知識與數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練與微調(diào)的成本,并非基礎(chǔ)大模型訓(xùn)練成本,該成本仍然為行業(yè)知識壁壘顯著的企業(yè)必須承擔(dān)的成本
詳細(xì)介紹SPG框架的設(shè)計原理,技術(shù)模塊和應(yīng)用案例,為讀者提供一個全面了解SPG框架的機(jī)會,并激發(fā)更多的討論和合作,推動知識圖譜技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用
分析了人工智能的根本科學(xué)問題,揭示了人工智能科學(xué)是人類科學(xué)技術(shù)發(fā)展的必然結(jié)果,分析了人工智能科學(xué)是現(xiàn)有科學(xué)體系所不足于支撐的重大科學(xué)問題
梳理研究AI與視覺藝術(shù)結(jié)合的應(yīng)用案例和藝術(shù)作品,為全面更新數(shù)字藝術(shù)發(fā)展模式,實現(xiàn)數(shù)字藝術(shù)產(chǎn)業(yè)新格局提供參考,助力推動AI藝術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的成果轉(zhuǎn)化
