至于这是否能解决问题还有待观察 。 在这一点上 ， 我们还没有看到学术团队的进一步反驳 ， 看看他们的担忧是否得到了缓解 。
与此同时 ， 这次讨论的影响可能远远超出仅仅影响一篇研究论文 。
随着人工智能和量子科学领域越来越紧密地交织在一起 ， 它们也越来越被财力雄厚的企业研究机构所主导 。
当出现科学僵局——对立双方无法通过科学方法就特定技术方法的有效性达成一致——而企业利益开始发挥作用时 ， 会发生什么？
现在怎么办？问题的核心可能在于无法解释人工智能模型如何“处理数字”得出他们所做的结论 。
这些系统在输出答案之前可以经过数百万次排列 。 解释这个过程的每一步是不可能的 ， 这正是为什么我们需要算法捷径和人工智能来蛮力解决人类或计算机无法直接解决的大规模问题 。
最终 ， 随着人工智能系统的不断扩展 ， 我们可能会不再拥有了解它们如何工作所需的工具 。 当这种情况发生时 ， 我们可能会看到企业技术与通过外部同行评审的技术之间存在差异 。
这并不是说 DeepMind 的论文就是一个例子 。 正如评论学术团队在他们的新闻稿中所写：
【再起争执：DeepMind 与俄罗斯科学家就量子 AI 研究发生碰撞】但我们正在经历一个大胆的、全新的、人工智能驱动的技术范式 。 现在可能是我们开始考虑后同行评审世界的未来的时候了 。
在训练集中使用分数电子系统并不是 DeepMind 工作中唯一的新颖之处 。 他们通过训练集将物理约束引入神经网络的想法 ， 以及通过对正确化学势的训练来施加物理意义的方法 ， 将来可能会广泛用于构建神经网络 DFT 泛函 。
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