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作者面对的是如何将基于[[连接主义]]的[[人工智能]]（AI）与依赖于[[符号主义]]的[[科学研究]]相结合这一挑战。具体问题包括：
#* AI与科学的不兼容性问题：当前的AI主要基于连接主义，而科学研究则依赖于符号主义，两者之间存在本质的不兼容。
#* 缺乏可解释性和互动性的AI工具：现有的AI系统大多是黑盒模型，难以与科学研究无缝集成，缺乏必要的可解释性和互动性。
#* 科学发现中的模块化结构和关键特征识别：在[[化学]]和[[生物学]]等领域，系统往往过于复杂，难以用符号公式表示，需要识别模块化结构和关键特征来表征系统。
#* 将先验知识整合到AI模型中：如何将科学知识有效地融入AI模型中，以指导模型学习，是当前研究中的一个难题。