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为什么人工智能领域可以力大砖飞,对过程的数值模拟不可以?且不论从所谓“第一推动力”自上而下,通过足够多的“物理场”(或许说经验)叠加,是否也能够力大砖飞?似乎不行,底层是不存在的,尺度足够小的时候这些经验不再有效。
不行,都是错的,都是没有意义的,在底层不能解释的时候,直接分析是没有意义....
不对,涌现也没法解释,人工智能通过学习语言得到了与人类相仿的智能,这些都是在脑科学没有进展的情况下通过力大砖飞出来的,通过一步一步分层得到的。
经验地叠加能得到什么,更多的经验?实际使用层面说不定是有意义的,在人类每日的劳动中所作的简单决定中,可以提供指导,就像现在的人工智能一样。
总不能将物理场拆解了,然后一步一步像搭积木一样,从底层的经验公式开始,做io,模拟,边界,鲁棒性默认值,然后构建场,叠加,得到结果。
好像是可以的,算力解放的今天是可以的。comsol,ansys,abaqus这些商业软件有这个趋势,workbench,multiphysis。易用性是做ui的和简化的需要考虑的了。可行的,足够多的经验公式迁移叠加的可以得到宏观世界的简单数值模拟,这也就够了。
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GMT+8, 2024-7-23 20:18
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