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大数据中的算法化常规科学及其反常——以疑似“戴森球”的发现为例

谭力扬  
【摘要】:在当代,庞大杂多的数据冲击会使库恩所区分的"常规科学"与"反常"这两个阶段的科学研究形态同时发生变化。常规科学的变化就是产生算法化的趋势,即常规科学研究趋向于运用数据挖掘之类的算法从庞大杂多的数据中识别隐藏的模式。这种趋势使常规科学的范围极大扩张,进而引起"人在科学研究中的作用是否会被算法取代"的担忧。疑似"戴森球"的发现则是针对如此常规科学的一个特殊的反常案例。该案例表明,在大数据导致的常规科学算法化的背景下,科学的反常会趋向极端化。为了应对这类极端反常,科学就需要鼓励极大丰富的理论创新和公众的参与。这时,人的作用就不可能被算法取代。

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