科技网络是啥专业科技网络：探索未知科技领域的权威专家之路
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科教频道开场白？
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科技进步和技术发明的区别？
科技进步是指国家坚持科学发展观，实施科教兴国战略，实行自主创新、重点跨越、持续发展、引领未来的科学技术工作指导方针，构建国家创新体系，建设创新型国家的手段和成就。科技进步的内涵包括两方面内容：一是科技活动自身的规模与水平的提高；二是科技对经济发展及社会环境影响力的增强。技术发明是指利用成熟的理论研究成果创造出新产品或新技术。
技术发明是技术科学研究的发展和拓广。如爱迪生在1883年发现了被灼热的金属表面有电子发射出来的热电子发射现象，即所谓的“爱迪生效应”，但没有想到它的应用。英国的弗莱明博士在多年研究“爱迪生效应”的基础上，于1903年发明了二极管，制成了产品，获得了专利。以后陆续出现的晶体管、集成电路等，也都是重大的技术发明。[1]
AI特性？
AI；黑盒子；不确定性
1 AI的长处
当今基于深度学习的AI（人工智能）非常擅长于：从大数据的复杂关系中寻找出人类难以得知的规则（规律性或法则）。人们对周遭大环境的隐藏规律太多未知，AI可以协助人们去探索未知，补足人类的短处。
那么，人们为什么需要AI的助力呢? 因为人们常常只能观察到小数据，只能归纳出局部性的规律，然后从各个局部性规律中，抽象出原则（Principle），然后掌握原则，并相信它（原则）就代表全体规律，乃是恒久不变之“道”。
如今，AI逐渐打破了这项数千年来的迷思。AI迅速掌握全体大数据，迅速找出全体新规律，颠覆人类所相信的原则。于是，擅于借助于AI者就可得到新规律来引领大潮流。反之，不擅于借助AI者，坚守旧原则，就很可能成为没落贵族了。
虽然AI擅长从“小范围大数据”中找规律；但是人类则擅长在“小数据”中找规律，又能举一反三，应用于“大范围”上。两者互补且相辅相成。
例如，在商业竞争环境中，AI可以帮企业取得相关产业的全域最佳解（Global optima），轻易地打败传统（无AI）的企业竞争者，因为这些传统企业只能凭借人的视野和经验，只能取得局部最佳解（Localoptima）。
达到什么学历水平就算科学家？
科学家需要具备博士学历或相当学历才行。不过，博士学历未必要通过读博才能得到。这里有两个问题：一是科学家为什么一定要有博士学历呢？二是怎样才能不读博而获得博士学历呢？
科学体系非常严密，一篇学术论文要经过严密的论证和评审才能发表。而评审一篇论文要看它的严密性也就是论文的每一步都需要有相关研究加以佐证。天马行空地说相对论有漏洞是不行的，得找到相关研究证明您并非空穴来风才行。证明了现有理论有漏洞以后，您还得证明您的想法有创新，别人还没有研究出来。这是一个恶魔问题，因为您不可能找来所有的论文，然后说你们看没人研究过吧。证明这件事已经很烧脑了，您还得证明您的想法是正确的。也许您可以设计一个实验来证明，不过别急您先得证明您的实验方法是正确的，这又得靠相关研究来佐证。要做这么多事，不拼到读博根本不可能。通常本科学历由于时间不足只能学习一下既有的理论，本科的毕业论文也只要求运用已有的理论知识做一个纸面上的论证就可以。硕士阶段有时间做一些实验但不足以论证实验的发现有创新性和贡献度，因此硕士论文一般不会发表，只需要通过本校的导师答辩即可。博士阶段需要调查本领域的最新动向，找到未解决的课题，然后才能设计实验证明课题的问题有价值，再提出解决方案并加以证明，通常一个博士至少要发表三篇论文，才能完成这个过程。而一篇论文博士仅证明课题的价值就需要三年时间，因为一篇学术论文的审查时间至少半年以上，审核完了还得排队等出版社发表。发表一篇论文的时间要一年以上。所以博士的三年通常是不够用的。特别是理科博士，全世界加起来一年的论文也超不过三位数，读个十年八年才能毕业是很正常的。
再说说不读博怎么获得博士学历。确实有很多科学家并没有读过博士。但他们付出的一点都不比博士少。有一种博士叫论文博士，就是靠发表论文取得博士学位。通常的博士只要发表三篇论文就能得到答辩的机会，论文博士则需要发表二十篇到三十篇才行。想想看一篇要一年以上，虽然可以想办法平行行发表，但写几十万字的论文可不是闹着玩的。这些没有正规博士学历的科学家是在工作岗位上付出了比博士多得多的努力才能证明自己具备博士相当的学历。
科学通过严密的学术体制，跨越了文化、宗族、宗教的隔阂得以在全世界被传承和发展。仅凭这一点它就足以傲视各种传统的学问了。
人工智能与科技有什么联系？
人工智能与科技的关系是人工智能从属于科技。人类的科技涵盖各个行业各个领域，包括农业领域，工业领域，医疗卫生领域，交通运输领域等等，每个行业都有自身的尖端科技。人工智能属于计算机行业的科技成果。
社会上习惯于把科学和技术连在一起，统称为科学技术简称科技。实际二者既有密切联系，又有重要区别。科学解决理论问题，技术解决实际问题。科学要解决的问题，是发现自然界中确凿的事实与现象之间的关系，并建立理论把事实与现象联系起来;技术的任务则是把科学的成果应用到实际问题中去。科学主要是和未知的领域打交道，其进展，尤其是重大的突破，是难以预料的;技术是在相对成熟的领域内工作，可以做比较准确的规划。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。