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当代与未来科学哲学研究所（POCFS）近日发布了一篇引人深思的论文，探讨了一个有趣的问题：无奇迹论证是否适用于人工智能？这篇题为《无奇迹论证是否适用于人工智能？》的论文由达雷尔·罗伯特姆、威廉·佩登和安德烈·柯蒂斯-特鲁德尔共同撰写，发表在《Synthese》期刊上。让我们一同解开这篇文章背后的故事，了解它如何挑战我们对科学和人工智能的传统认知. . . 

《Imprecise Bayesians的模糊困境》一文通过代理模型比较了标准贝叶斯主义和模糊贝叶斯主义在决策问题中的表现，揭示了模糊贝叶斯主义者面临的一个核心困境：表示能力与决策表现之间的权衡。研究发现，尽管模糊贝叶斯主义在理论上具有更强的表示能力，但在实际决策中，其更新速度较慢，导致其在某些情况下的表现不如标准贝叶斯主义者。本文的发现对科学哲学、决策理论以及实际应用领域都有重要的影响，促使我们重新审视不同贝叶斯主义方法的优缺点，并探索更有效的更新规则和决策方法。

在科学哲学的前沿，一篇新论文探讨了AI技术如何重塑我们对“证据”的理解。作者们通过分析AlphaFold2在蛋白质结构预测上的革命性成就，挑战了传统上将证据局限于人类心理范畴的观点。他们提出，证据应被看作是可获取的相关信息，这一“E=I”理论强调了在AI时代，证据的非心理性质。AlphaFold2的成功案例显示，即使数据处理和分析过程不经过人类直接认知，也能成为科学发现的坚实基础，促使我们重新评估自动化科学中的证据角色，开启了关于科学证据理论与AI应用的全新对话。这篇论文不仅深化了我们对科学证据本质的认识，也为未来科学实践与哲学思考开辟了新路径。