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一个典型的例子是，2024年度诺贝尔物理学奖与化学奖均与人工智能研究相关。这一方面肯定了人工智能在促进基础科学进展中的关键作用，另一方面也预示着物理、化学等传统学科将变得更加开放，科学家们不再局限于传统的“可解释性”研究模式，而是通过实验校准不断完善模型，从而获得更全面的理解。
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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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