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这么看，人工智能正如一个“黑盒子”：一组输入经过一定的处理，得到一种输出，这不就是“函数”嘛。人工智能的核心，或许是一种“函数”关系，只是区别于普通的函数，大部分深度学习模型的函数关系都是无法显性表示的。而由于模型够深，其具有足够的表现能力，能够去拟合几乎任意的函数关系，所以人工智能没有追究这个黑盒子的工作原理到底是什么，而是用大量的数据去拟合它，就得到了相对较好的结果，取得了广泛的应用。
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2024年诺贝尔自然科学奖（以下简称“诺奖”）已经花落各家，但关于诺奖的讨论仍在继续。一个有趣的现象是，2024年多位诺奖得主都曾经获得过发明专利。物理学奖得主拥有“解决神经网络过拟合问题的系统和方法”等专利，化学奖得主拥有“确定蛋白质结构的机器学习方法”“使用深度学习构建蛋白质功能位点”等专利，而医学或生理学奖得主拥有“调节RNA干扰的组合物和方法”的专利等。分析2000年以来全部诺奖得主的专利数据可以发现，物理学领域接近50%的得主获得过专利，生物学或医学领域有70%左右的得主获得过专利，化学领域这个数据则超过了80%。综合来看，诺奖得主成果的“专利化”倾向明显。
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