本书不仅梳理了人工智能技术在科学各领域中的广泛应用，还深入分析了其对科学生产力的推动作用，以及在伦理、法律和社会层面可能引发的讨论和问题。《科学中的人工智能:挑战、机遇和未来展望》汇集了国际专家的研究成果，为读者提供了一个全面了解人工智能在科学研究中应用的窗口，展现了人工智能技术如何推动科学的创新与进步，并对未来的研究方向提出了深刻的见解。
本书适合对人工智能及其在科学研究中的应用感兴趣的广大读者，包括科研人员、政策制定者、教育工作者以及对人工智能充满热情的公众。无论是希望了解人工智能如何改变传统科研模式的学者，还是关心科技进步对社会产生深远影响的决策者，或是渴望在教育领域应用人工智能技术的教育者，都能从本书中获得宝贵的信息和启发。对于公众而言，本书也是一扇了解人工智能近期新发展及其科学应用的窗口，有助于提升对这一跨学科领域的认知和理解。

执行摘要 1
0 科学中的人工智能：概述和政策建议 5
1 科学变得越来越难了吗？ 50
1.1 想法越来越难找到了吗？对证据的简要回顾 50
1.2 摩尔定律终结了吗？计算系统的创新持续高速发展 57
1.3 美国农业的技术进步是否正在放缓？ 61
1.4 埃鲁姆定律与生物制药研究生产力下降 69
1.5 研究生产力是否有所放缓？来自中国和德国的证据 79
1.6 研发效率下降：来自日本的证据 84
1.7 量化科学的“认知程度”以及其如何随着时间和国家的变化而变化 88
1.8 文献计量学对理解研究生产力有什么贡献？ 94
2 当今科学中的人工智能 101
2.1 人工智能如何帮助科学家？一个（非详尽的）概述 101
2.2 人工智能驱动的科学自动化评估框架 112
2.3 使用机器学习来验证科学声明 121
2.4 机器人科学家：从亚当到夏娃到创世纪 129
2.5 从知识发现到知识创造：基于文献的知识发现如何促进科学进步？ 140
2.6 通过公民科学和人工智能提高科学生产力 149
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