这是科学的一个定义：它本质上是一个构建具有越来越强解释力的模型的迭代过程。
模型只是我们对世界运作方式的近似或简化。在过去，这些型号可以非常简单，实际上就像数学公式一样简单。但随着时间的推移，它们不断发展，随着新数据的出现，科学家们对世界建立了越来越复杂的模拟。
计算机模型地球气候可以告诉我们，随着我们继续向大气中排放温室气体，气温将会上升。例如，模型还可以预测传染病将如何在人群中传播。
如果实验证据不支持计算机模型，则可以拒绝它们。因此，随着新数据的出现，存在一种保持模型竞争力的军备竞赛。人工智能 (AI) 领域发生的革命可以使这些重要工具变得更好。
拿天气和气候预测。用于预测天气的数值模型庞大、复杂，并且对运行它们所需的计算能力要求很高。
他们也无法从过去的天气模式中学习。然而，基于人工智能的方法，包括称为机器学习的人工智能子集，已经表明巨大的潜力改进我们目前所拥有的。
机器学习涉及创建可以从数据中学习并将这些经验教训应用到看不见的数据的算法（执行特定任务的数学规则集）。
但直到最近，结合了机器学习技术的天气模型还被认为不适合所谓的集合预报，即一组显示未来可能天气状况范围的预报。与近期预测相比，它们对于长期天气和气候模拟也没有什么用处。
然而，最近的一项研究发表在《自然》杂志上研究表明，一种名为 NeuralGCM 的机器学习模型产生的整体预测与领先模型一样好。它还可以对气候变化做出现实的长期预测。
机器学习模型必须通过向其提供大量数据来进行“训练”，从中学习并改进自己的工作。训练过程非常昂贵并且需要大量的计算机能力。
但是模型训练好之后，用它来做预测就相对来说比较困难了。又快又便宜。结果表明，人工智能可以增强大规模物理模拟，这对于理解和预测气候系统至关重要。
大数据
正如英国统计学家 George E.P.博克斯说，“所有模型都是错误的，但有些模型是有用的。”我们还必须记住，所有测量都是错误的。我们的数据中总是存在一些噪音，它并不能完全准确地反映世界的状况。
但采用机器学习的模型是由“大数据”启用的。大量的信息和测量数据可用于训练这些模型，从而赋予它们更强的预测能力。一般来说，大数据具有三个特征：数量、速度和多样性。
现在，数据量更大、速度更快、种类也更多。这部分是由于不同电子设备可以通过所谓的“物联网”连接的方式。
提高我们对地球气候系统在未来几十年将如何演变的理解对于为解决温室气体排放的努力提供信息至关重要。它还将帮助我们适应全球变暖的影响。
使用机器学习和另一种基于人工智能的方法（称为深度学习）的模型已被用于检测和追踪 COVID-19。研究人员开发了机器学习模型，结合临床、遗传和生活方式因素来预测个人的风险发展心血管疾病。
科学家们还利用深度强化学习的人工智能技术来开发工具，使他们能够控制产生核聚变反应所需的热等离子体。
过去，人工智能是一个相当狭窄的领域，具有非常具体的应用，例如下棋。随着生成式人工智能的出现，其用途更加广泛，该技术能够创建文本、图像和视频等新内容。
这使我们更接近通用人工智能的目标，该技术能够执行人类可以完成的任何任务。在人工智能的帮助下构建基于计算机的世界模型是另一个重要的里程碑。
正如今年的奖项所体现的那样，科学界开始认识到人工智能的力量两个 诺贝尔奖适用于涉及人工智能的工作。也许我们离诺贝尔奖授予人工智能并不遥远，甚至是由机器决定颁奖给谁的情况。