← 全部标签
#AI4Science
共 2 篇
博客
数据很多，知识很少：向知识的量化发起进攻
二十多年数据军备竞赛之后，生物医学得到了一个冷峻的判词：数据爆炸，知识贫瘠。知识长期活在三种形态里——游记（文献综述）、标本馆（数据库）、地图（可计算知识），而生物医学最缺的正是第三种。本文从科学史角度论证：一门学科的成熟，标志是其核心知识从叙事变成可运算的对象；天文学有星表，化学有元素周期表，生物医学还没有自己的知识坐标系。是时候向知识的量化发起进攻了：参数化、结构化、闭环化——让世界观第一次拥有可计算的载体。
2026-08-17
文章
从中医术语'风'的困惑到AI for Science的真正使命
从中医'风'的概念困惑出发，发现中医理论的核心是一套响应描述语言而非对象描述语言。从第一性原理推演，论证医学需要建立专门的响应描述术语体系。通过mTOR命名教训和SEMO算法案例，展示AI在概念生成中的潜力，提出'响应映射假说'，指出AI for Science的真正使命是重新发明医学的语言。
2026-04-20