Abstract
人工智能驱动的科学,作为第五种科研范式,被认为是全球新一轮科技革命和智能产业变革中的关键。我国正大力推进科研范式变革,交叉合作成为第五范式主流。如何结合机器学习等技术和传统的理论驱动模式作出新发现?合作团队如何融合过程机制模型和纯数据模型?从节约交叉合作的认知与交流成本出发,如何高效地促进成功的科学研究?本文甄别了第五范式中的认识论问题,提出一种分析学科交叉的哲学框架:交叉合作而不融合。该框架不仅考虑了交叉合作的认知成本与认知韧性,还涵盖了研究者的组织交流成本与认知身份认同。进而,以美国国家科学基金会资助的人工智能驱动化学研究为例,分析和阐明了这种合作新模式,以期能够为科学政策提供启发。
| Original language | Chinese (Simplified) |
|---|---|
| Pages (from-to) | 39-54 |
| Journal | 上海交通大学学报(哲学社会科学版) |
| Volume | 33 |
| Issue number | 04 |
| DOIs | |
| State | Published - 2025 |
Keywords
- 人工智能驱动的科学
- 机器学习
- 学科交叉
- 科学政策
- 科学基金
WoS Categories
- G301
- TP18
Web of Science Index
- CSSCI
Cite this
- APA
- Author
- BIBTEX
- Harvard
- Standard
- RIS
- Vancouver