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如何用 AI 为科研学习提效?

知乎日报  · 公众号  · 问答  · 2024-10-29 21:00

正文

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同各行各业一样,生成式 AI 对学术界也产生着重大影响。在如今快节奏的科研环境中,AI 所带来的挑战与机遇并存。如何用 AI 为科研学习提效呢?一起来看看答主的回答吧。

如何用 AI 为科研学习提效?

| 答主:Jaysny


初识


几个月前,接触到了 Code-Chat,这让原本艰难的编程工作不再那么让人沮丧。
Code-Chat
一开始甚有抵触,似有枉费心机之苦,毕竟曾花费了那么多时间和精力研究程序架构。
这也难怪迪斯尼等艺术家们的集体抵制了,马斯克亦作出了警告,并预测明年 AI 将超越人类。
努力终成泡影?如露亦如电,应作如是观 :
知乎直答
当 AI 在某些领域超越人类,成为感知和思想的辅助工具时,我们需重新思考人类在世界上的角色和人类与 AI 的关系,这涉及到对自我认知和人类价值的深刻反思。
AI 的发展既有积极的影响,也会引发一些忧虑。然而,它并不意味着枉费了曾经的努力,而是对过去努力的延续。

现在常用它来解释和优化代码,让代码结构处于最优状态(受变分法启发的完美主义)。
没错,再也不用阅读大量官方和大师们的代码,也不用去一步步回溯代码结构了。


数学


之前知友给出了一个有关黎曼ζ函数的广义积分,很想看看知答是如何回复的:

知乎直答 II

然而,由于的值受到非平凡零点的影响,的具体行为将更加复杂,可能不会简单地趋向于某个常数,而是会受到非平凡零点分布的影响,表现出更复杂的振荡行为。
这句话的启发性很强,出于以下事实:


此时无零点,余弦函数提供了周期性,而伽马函数提供了猛增的振幅。



因此在 s 很大时的确会表现出剧烈的震荡性。


继续追问:

知乎直答 III


解答得很详细,并且给出了一致的结论:



这也意味着以下积分至少在通常意义下并不收敛:




AI·爱


意识 (Conscious) 一词起源于拉丁词语『Conscius』。

con 表示在一起,scio 表示知道。


而目前 AI 只具备总结归纳的能力,却缺乏我们人类所独有的意识。
福祸双兮,务必善用。


AI 的兴起,整个行业结构必然发生改变,人类终究要与 AI 和睦相处。
改变,总要付出代价,就像牛顿在第二定律中阐述的那样。


正如

没有计算机的年代,数学家们都在靠手算。

至今仍有许多数学爱好者更偏好手算。


没有计算机的年代,画家都在用亲笔作画。
至今仍有许多艺术家在坚手绘。

诚然

AI 是上帝给予人类的礼物 —— 你没发现耶稣说了句中文吗?




| 答主:薯中侠
我是材料专业毕业的,这里借题目使用知乎直答 AI 尝试人工智能在阻燃材料方向进行科研应用,看看知乎直答能否在阻燃材料方向为硕博士和相关领域科研人员提供一些助力。


一、材料学硕博士常用的科研流程


一般来说,在材料学领域的科研活动中常见的科研方法和流程是比较固定的。
这套流程大致可以分为三大步——确定研究方向及具体课题 idea、开展实验研究与结果反馈、撰写论文并修改发表。

1.1 确定研究方向及具体课题 idea

首先在导师的指导下,依据自身兴趣、学科发展趋势以及导师的科研项目等,确定一个大致的研究方向。比如当前材料学中热门的新能源材料、高性能复合材料、纳米复合材料等方向。
在确定了大致的研究方向后,需要查阅相关大方向的前沿学术论文,常用的文献库有中国知网(涵盖了众多中文期刊、学位论文等,方便查找国内相关研究成果)、Sci-Hub(可以免费下载很多学术论文)、学校图书馆的电子资源库(如 Elsevier、Springer 等知名数据库)。
在阅读了相关的综述文章和部分有价值的前沿文章后,了解研究现状、发展历程以及尚未解决的问题。再从现有研究的不足出发,提出自己的改进或创新思路 idea。
然后与导师和同学交流,帮助确定自己的思路 idea 具有可实现性和应用价值性。

1.2 开展实验研究与结果反馈

先明确要解决的具体科学问题或要达到的具体性能指标,再设计实验方案(包括材料的制备方法、实验参数的选择、测试方法及仪器等)。
按照设计好的实验方案进行操作,记录实验过程中的各种数据和现象(包括实验条件、材料的制备过程、性能测试结果等)。在实验中及时分析过程是否无误、数据是否合理,并通过图表等方式直观地展示实验数据,分析数据之间的关系,找出规律和趋势。
最后将实验结果与预期的研究目标进行对比,评估是否达到了预期的效果,多次实验确定可重复性。对实验结果进行深入讨论,解释实验中观察到的现象和数据所反映的科学问题。

1.3 撰写论文并修改发表

按照论文结构进行论文撰写。
引言部分阐述研究背景、目的和意义,以及前人在该领域的研究现状,说明自己的研究有何创新。
实验部分详细描述实验的具体步骤、设备和参数等。
结果与讨论部分详细展示实验结果,并进行深入分析和讨论。
确保用清晰、准确的语言表达研究内容,合理引用文献,使用图表清晰传达信息与结论。
根据审稿人或导师提出的意见,认真修改论文直至达到发表要求,最后选择合适期刊发表。


二、使用知乎直答 AI 尝试科研过程提效

2.1 阻燃材料的基本概念与分类

我先来当一个萌新科研人,对知乎直答 AI 进行阻燃材料相关基础概念进行提问,来评价 AI 能否成功将外行科研人带入门。
我的第一个问题是:请为我介绍阻燃材料的基本概念和分类。下面贴上知乎直答的回答结果。



这里 AI 给出的阻燃材料的概念和分类是正确的,其中有机和无机阻燃材料部分的参考来源较多,特点讲的也很不错。

2.2 阻燃材料相关的前沿研究

作为科研萌新了解了基本概念之后,接着追问知乎直答 AI:最近有哪些阻燃材料领域优秀的研究成果?下面贴上知乎直答的回答结果。



可以看出,这里 AI 给出的前沿成果还是偏向于科普性质,与相关领域研究人员需求的专业论文性质有一些距离。

2.3 阻燃材料领域研究的新思路 idea

在 2.2 节中了解了相关前沿成果后,我想让知乎直答给出一些值得研究的新思路 idea 来确定我的课题研究内容,继续追问:请根据给我的上述优秀研究成果为我提供一些值得继续研究的新思路。
下面贴上知乎直答的回答结果。



AI 给出的这个答案整体来看不错,但要作为研究人员的具体课题还是稍微大和空了一些。
这里的来源共有 15 个,来源部分也具有一定的参考价值。

2.4 小结

从前面的测评来看,知乎直答在科研学习中的优势是强大的信息检索能力,可以为科研学习人员省下大量前期检索信息的时间。
后续的实验部分这里就不做测试了,因为对于材料学研究来说,更重要的是干什么而不是怎么干。确定了研究课题后,实验内容也是比较简单的。
另外,知乎直答并没有在回答中编造相关论文。之前的 ChatGPT 曾经有编造参考文献的现象,我认为这也是知乎直答 AI 的一大进步。


总结


整体来看,知乎直答 AI 可以在确定研究方向及具体课题 idea 中为科研人提供非常不错的信息支撑。
可以让相关人员省去大量的前期调查检索的时间,达到为科研学习提效的目的。


题图来源:答主@Jaysny



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