第四范式值得去吗第四范式

微软研究院所提出的科学研究的四种范式您想问的是微软研究院所提出的科学研究的四种范式是指什么吗？数据密集型科学发现
据官网查询，这是一道单选题，微软研究院所提出的科学研究的四种范式是指数据密集型科学发现。
科学研究经历四种范式，将迎来第五范式。图灵奖获得者、前微软技术院士JimGary用“四种范式”描述了科学发现的历史演变。
第一范式是经验性的，几千年前人类基于对自然现象的直接观察。
第二范式以自然理论模型为特征，例如17世纪的牛顿运动定律，或19世纪的麦克斯韦电动力学方程。
第三范式是基于数值计算，20世纪出现电子计算机。
第四范式是也是基于数值计算，21世纪初的密集型研究，如机器学习。四种范式相辅相成，不是替代关系。现如今将出现第五范式AI 。

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第四范式的介绍2007年1月，图灵奖得主、关系数据库的鼻祖Jim Gray在海上消失。留下了一份遗产：The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery（《第四范式：数据密集型科学发现》）1《第四范式》是基于Jim Gray生前最后一次演讲稿整理而成。在这次演讲中，Jim Gray将人类科学的发展定义成为四个“范式”，并描绘了自己关于第四范式的愿景：几千年前的科学，以记录和描述自然现象为主，称为“实验科学”，即第一范式，其典型案例如钻木取火；数百年前，科学家们开始利用模型归纳总结过去记录的现象，发展出“理论科学”，即第二范式，其典型案例如牛顿三定律、麦克斯韦方程组、相对论等；过去数十年，科学计算机的出现，诞生了“计算科学”，对复杂现象进行模拟仿真，推演出越来越多复杂的现象，其典型案例如模拟核试验、天气预报等；Jim Gray认为今天，以及未来科学的发展趋势是，随着数据量的高速增长，计算机将不仅仅能做模拟仿真，还能进行分析总结，得到理论。也就是说，过去由牛顿、爱因斯坦等科学家从事的工作，未来可以由计算机来做。Jim Gray将这种科学研究的方式，成为第四范式，即数据密集型科学。
科学第四范式是什么这个第四范式，所谓的“数据密集型”，也就是现在我们所称的“大数据” 。
一、何谓“第四范式”
“范式”一词，英文名Paradigm，一般指已经形成模式的，可直接套用的某种特定方案或路线。在计算机科学界，编程有编程范式，数据库有数据库架构的范式，不一而足。
总之，你将其认为是某种必须遵循的规范或大家都在用的套路即可。
在科学发现领域，第一范式，是指以实验为基础的科学研究模式。简单说来，就是以伽利略为代表的文艺复兴时期的科学发展初级阶段。在这一阶段，伽利略老师爬上比萨斜塔扔俩铁球，掐着脉搏为摆动计时等等我们耳熟能详的故事，为现代科学开辟了崭新的领域，开启了现代科学之门。
当实验条件不具备的时候，为了研究更为精确的自然现象，第二范式，即理论研究为基础的科学研究模式随之而来。在这个阶段，科学家们会将无法用实验模拟的科学原理用模型简化，去掉一些复杂的因素，只留下关键因素，然后通过演算得到结论。比如我们熟知的牛顿第一定律：任何物体都要保持匀速直线运动或静止状态，直到外力迫使它改变运动状态为止。这个结论就是在假设没有摩擦力的情况下得出的。令人欣喜的是，当时的理论科学与实验科学结合得如此完美，任何一个理论都很容易被实验所证实。因此第二范式很快成为了重要的科研范式。
第二范式发展到极致是19世纪末，当时牛顿三大定律解释了经典力学，麦克斯韦理论解释了电磁学。经典物理学的大厦构建得宏伟壮观，而且似乎毫无瑕疵。
【第四范式值得去吗第四范式】结果在20世纪初，天边的两朵乌云无情地破坏了它的完美。量子力学和相对论两座崭新的高山拔地而起，那是科学的另一个黄金时代。然而，不论是量子力学还是相对论，不约而同地以理论研究为主，超凡的头脑和计算超越了实验。尽管在一段时间之后，经过复杂设计的实验终究还是证实了计算的理论。因此每一位中学物理老师都会把牛顿和爱因斯坦相提并论，并称人类历史上最伟大的两位物理学家。

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