人工智能在科学中的新角色：超级计算机模拟器
Bishop：它们在计算上仍然很昂贵。 此外，由于模拟器是使用数据进行训练的，因此它们往往不会比训练数据更准确。 当面对与他们接受培训的情况有很大不同的情况时，他们也可能会给出不准确的结果。
“我相信‘以使用为灵感的基础研究’——[比如]巴斯德的工作。他是酿酒业的顾问。为什么这种啤酒总是变酸？”他基本上发明了微生物学领域 .\” – Chris Bishop，微软研究院
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