大数据和人工智能的出现可能会让AI科学家出现，科学研究的方法正在从相关性与因果关系向数据密集型转变。 传统的科研方法一般是这样的：研究人员提出一个假设，比如“吃巧克力会让人变胖”，然后通过实验去验证这个假设，设立对照组，收集实验者每天吃巧克力的量和体重的变化数据。这种方法需要你有一个明确的假设，然后通过数据找出相关性与因果关系，最终证明假设的。 数据密集型科研则不同，它是通过收集和分析大量的数据，来发现新的模式和规律，而不需要一开始就有一个明确的假设。比如上面提到的巧克力与变胖的课题，数据密集型科研是收集大量的爱吃巧克力人群的数据，比如体重数据、生活习惯、环境因素等等。然后，使用计算机和复杂的算法来分析这些数据，找出其中的规律和模式。 数据密集型科研不需要一开始就有一个明确的假设，它依赖于数据和计算能力。它的优点是通过大量的数据和强大的计算能力来揭示隐藏的模式，能够帮助研究人员发现一些之前没有想到的关系和规律。 随着下一代通用人工智能的进步，AI科学家的出现只是时间问题。到那时，从环境传感，数据收集，自主分析，假设检验到理论化，AI科学家都能自主完成，人类科研人员只需要喝着咖啡，看AI出成果就好啦！ #科技##人工智能#
