Not only that, but scientists in al

Not only that, but scientists in all disciplines are skilled professionals. Designing tools which are effective will depend on understanding the nature of their expertise. This raises all kinds of questions: are automated number-crunching tools that index, search and sort the way forward? Do we need other kinds of tools that model and highlight patterns, trends and anomalies in complex data and structures? To what extent do computerbased tools need to reveal and be explicit about their underlying assumptions and constraints? And as tools become more complex and work on ever greater datasets, it may be difficult to know when they malfunction, or when they are misapplied. Another concern is how such tools represent complexity and make it tractable, whether it be modelling the earth’s support systems or the human immune system. If a computer simulates a complex system, does it simply create a new one that needs further analysis and understanding? How can the ensuing knowledge be communicated and acted upon to solve problems in the world? For example, how can the results of computational analyses from many millions of data points be represented in meaningful ways? As we take on more complex problems, use more sophisticated models, and rely on increasingly powerful computing resources and vast quantities of data, these issues will become more significant. The ability to provide increasingly sophisticated tools to augment our human capabilities speaks strongly to the human values associated with our desire for productivity and industriousness in our lives, and our aspirations for greater knowledge. We will need to fathom out how best to represent and present information. This involves working out how to make data from all kinds of different sources intelligible, usable and useful. These may come from research labs, but equally may come from an ever-growing stream of data from the increasing array of sensors placed throughout the world. It also entails figuring out how to integrate and replay, in meaningful and powerful ways, the masses of digital recordings that are being gathered and archived, such that professionals and researchers can perform new forms of computation and problem-solving, leading to novel insights. Questions for interaction and design Is further automation the way forward for augmenting human thinking and problem-solving? How can the interaction and design of new computational tools be structured so they do not impede creative engagement? What new toolkits can be developed to enable scientists, and others to create tools for themselves to solve their own problems and explore new avenues? Questions of broader impact What will such tools mean for the nature of expertise in future? Will scientists become too dependent on tools? If so, what does this mean for the nature of invention and discovery? Will computer-based tools eventually become so complex they can no longer be understood by the people who developed them?

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ไม่เฉพาะที่ แต่นักวิทยาศาสตร์ในทุกสาขามีผู้เชี่ยวชาญ ออกแบบเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพจะขึ้นอยู่กับความเข้าใจธรรมชาติของความเชี่ยวชาญ นี้ทำให้ทุกชนิดของคำถาม: จะอัตโนมัติวิเคราะห์หมายเลขเครื่องมือดัชนี ค้นหา และเรียงลำดับทางข้างหน้า เราต้องการเครื่องมือที่รูปแบบ และเน้นรูปแบบ แนวโน้ม และสิ่งผิดวิสัยในข้อมูลที่ซับซ้อนและโครงสร้าง ชนิดอื่น ๆ ขอบเขตมือ computerbased ต้องการเปิดเผย และไม่ชัดเจนเกี่ยวกับสมมติฐานและข้อจำกัดของต้นแบบ และเป็นเครื่องมือกลายเป็นซับซ้อน และทำงานบนชุดข้อมูลที่เคยมากขึ้น มันอาจจะยากที่จะทราบเมื่อพวกเขาทำ หรือเมื่อพวกเขากำลัง misapplied กังวลคือ วิธีการที่เครื่องมือดังกล่าวแสดงถึงความซับซ้อน และทำ tractable ว่ามันสามารถสร้างแบบจำลองระบบสนับสนุนของโลกหรือระบบภูมิคุ้มกันมนุษย์ ถ้าคอมพิวเตอร์ที่จำลองระบบซับซ้อน ไม่มันเพียงแค่สร้างใหม่ที่ต้องการวิเคราะห์และเข้าใจ วิธีสามารถความรู้ทางการสื่อสาร และดำเนินการแก้ปัญหาในโลก เช่น วิธีสามารถผลวิเคราะห์คำนวณจากหลายล้านของจุดข้อมูลแสดงในรูปแบบที่มีความหมาย เราใช้ในปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น ใช้โมเดลที่ซับซ้อนมากขึ้น และพึ่งพาทรัพยากรที่ใช้งานมีประสิทธิภาพมากขึ้นและปริมาณมากมายของข้อมูล ปัญหาเหล่านี้จะกลายเป็นยิ่ง ความสามารถในการให้เครื่องมือที่ซับซ้อนเพื่อเสริมความสามารถของเรามนุษย์พูดขอค่ามนุษย์ที่เกี่ยวข้องกับความปรารถนาของเราสำหรับประสิทธิภาพการทำงานและ industriousness ในชีวิตของเรา และความปรารถนาของเราสำหรับความรู้มาก เราจะต้องเข้าใจผลวิธีที่ดีที่สุดเพื่อแสดง และนำเสนอข้อมูล เกี่ยวข้องกับการทำงานออกวิธีการทำให้ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ทุกชนิดได้ สามารถใช้งานได้ และมีประโยชน์ เหล่านี้อาจมาจากห้องปฏิบัติการวิจัย แต่เท่า ๆ กัน อาจมาจากการเจริญกระแสข้อมูลจากเซ็นเซอร์ที่อยู่ทั่วโลกหลากหลายเพิ่มขึ้น มันยังก่อให้เกิดการหาวิธีการรวม และ เล่น ในความหมาย และมีประสิทธิภาพ ฝูงบันทึกดิจิตอลที่มีการรวบรวม และเก็บ ถาวร เช่นให้ผู้เชี่ยวชาญและนักวิจัยสามารถทำรูปแบบใหม่ของการคำนวณและการแก้ปัญหา นำไปสู่ความเข้าใจใหม่ คำถามโต้ตอบและการออกแบบทำงานอัตโนมัติเพิ่มเติมวิธีคือไปข้างหน้าสำหรับแต่งมนุษย์คิด และ แก้ปัญหา วิธีสามารถโต้ตอบและการออกแบบเครื่องมือคำนวณใหม่จัดโครงสร้างเพื่อให้พวกเขาไม่เป็นอุปสรรคต่อการมีส่วนร่วมสร้างสรรค์ สามารถพัฒนาแหล่งอะไรใหม่นักวิทยาศาสตร์ และอื่น ๆ การสร้างเครื่องมือเพื่อตัวเองเพื่อแก้ปัญหาของตนเอง และสำรวจสถานที่ใหม่หรือไม่ ความกว้างผลกระทบจะเครื่องมือดังกล่าวอะไรคือธรรมชาติของความเชี่ยวชาญในอนาคต นักวิทยาศาสตร์จะขึ้นอยู่กับเครื่องมือเกินไป ถ้าเป็นเช่นนั้น มีอะไรบ้างสำหรับลักษณะของการประดิษฐ์และการค้นพบ เครื่องมือที่ใช้คอมพิวเตอร์ก็จะกลายเป็นซับซ้อนพวกเขาไม่สามารถเข้าใจได้ โดยคนที่พัฒนาขึ้นพวกเขา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ไม่เพียงแค่นั้น แต่นักวิทยาศาสตร์ในสาขาวิชาทั้งหมดที่มีผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะ การออกแบบเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพจะขึ้นอยู่กับการทำความเข้าใจธรรมชาติของความเชี่ยวชาญของพวกเขา นี้ทำให้เกิดทุกชนิดของคำถาม: อัตโนมัติเครื่องมือจำนวนกระทืบว่าดัชนีการค้นหาและการเรียงลำดับทางข้างหน้า? เราจำเป็นต้องชนิดอื่น ๆ ของเครื่องมือที่รูปแบบและรูปแบบการเน้นแนวโน้มและความผิดปกติในข้อมูลที่ซับซ้อนและโครงสร้าง? สิ่งที่ขอบเขตไม่เครื่องมือ computerbased ต้องเปิดเผยและชัดเจนเกี่ยวกับข้อสมมติฐานและข้อ จำกัด ของพวกเขา? และเป็นเครื่องมือที่มีความซับซ้อนมากขึ้นและทำงานในชุดข้อมูลที่เคยมากขึ้นมันอาจจะยากที่จะรู้ว่าเมื่อพวกเขาทำงานผิดปกติหรือเมื่อพวกเขาถูกยักยอก กังวลก็คือว่าเครื่องมือดังกล่าวเป็นตัวแทนของความซับซ้อนและทำให้มันซูฮกไม่ว่าจะเป็นระบบสนับสนุนการสร้างแบบจำลองของโลกหรือระบบภูมิคุ้มกันของมนุษย์ หากคอมพิวเตอร์จำลองระบบที่ซับซ้อนมันไม่เพียงแค่สร้างใหม่ที่ต้องการการวิเคราะห์ต่อไปและความเข้าใจ? วิธีต่อมาความรู้สามารถสื่อสารและการดำเนินการใด ๆ ในการแก้ปัญหาในโลก? ตัวอย่างเช่นวิธีการสามารถผลการวิเคราะห์จากการคำนวณหลายล้านจุดข้อมูลที่จะแสดงในรูปแบบที่มีความหมาย? ในขณะที่เราใช้ในปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นใช้รุ่นอื่น ๆ ที่มีความซับซ้อนและพึ่งพาทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและปริมาณมหาศาลของข้อมูลปัญหาเหล​​่านี้จะกลายเป็นความสำคัญมากขึ้น ความสามารถในการให้เครื่องมือที่มีความซับซ้อนมากขึ้นเพื่อเพิ่มความสามารถในการพูดของมนุษย์เราอย่างยิ่งให้คุณค่าของมนุษย์ที่เกี่ยวข้องกับความปรารถนาของเราสำหรับการผลิตและความอุตสาหะในชีวิตของเราและแรงบันดาลใจของเราสำหรับความรู้มากขึ้น เราจะต้องเข้าใจวิธีการที่ดีที่สุดที่จะเป็นตัวแทนและนำเสนอข้อมูล นี้เกี่ยวข้องกับการทำงานออกวิธีที่จะทำให้ข้อมูลจากทุกชนิดของแหล่งที่มาที่แตกต่างกันเข้าใจสามารถใช้งานได้และมีประโยชน์ เหล่านี้อาจมาจากห้องปฏิบัติการวิจัย แต่อย่างเท่าเทียมกันอาจมาจากกระแสที่เคยเติบโตของข้อมูลจากอาร์เรย์ที่เพิ่มขึ้นของเซ็นเซอร์วางไว้ทั่วโลก นอกจากนี้ยังส่งผลในการหาวิธีการที่จะบูรณาการและรีเพลย์ในรูปแบบที่มีความหมายและมีประสิทธิภาพฝูงของบันทึกดิจิตอลที่มีการรวบรวมและจัดเก็บเช่นว่ามืออาชีพและนักวิจัยสามารถดำเนินการในรูปแบบใหม่ของการคำนวณและการแก้ปัญหาที่นำไปสู่​​ความเข้าใจนวนิยาย คำถามสำหรับการทำงานร่วมกันและการออกแบบที่เป็นระบบอัตโนมัติต่อไปทางข้างหน้าสำหรับการขยายความคิดของมนุษย์และการแก้ปัญหา? วิธีที่สามารถทำงานร่วมกันและการออกแบบเครื่องมือการคำนวณใหม่จะมีโครงสร้างเพื่อให้พวกเขาไม่ได้เป็นอุปสรรคต่อการทำการมีส่วนร่วมสร้างสรรค์? สิ่งที่ชุดเครื่องมือใหม่ที่สามารถพัฒนาขึ้นเพื่อช่วยให้นักวิทยาศาสตร์และอื่น ๆ เพื่อสร้างเครื่องมือสำหรับตัวเองในการแก้ปัญหาของตัวเองและสำรวจลู่ทางใหม่? คำถามของผลกระทบในวงกว้างสิ่งที่เครื่องมือดังกล่าวจะหมายถึงธรรมชาติของความเชี่ยวชาญในอนาคตหรือไม่ นักวิทยาศาสตร์จะกลายเป็นเกินไปขึ้นอยู่กับเครื่องมือ? ถ้าเป็นเช่นนั้นสิ่งนี้หมายความว่าธรรมชาติของการประดิษฐ์และการค้นพบหรือไม่ จะมีเครื่องมือที่ใช้คอมพิวเตอร์ในที่สุดกลายเป็นความซับซ้อนเพื่อให้พวกเขาไม่สามารถเข้าใจได้โดยคนที่ได้รับการพัฒนาพวกเขา?