人工智能统计学派主要思想是利用人工智能技术来处理和分析数据，以实现对数据的自动学习和预测。这一派别的核心思想可以概括为以下几点：
1. 数据驱动：人工智能统计学派认为，数据是科学研究的基础，只有通过收集、整理和分析大量的数据，才能揭示出事物的本质规律。因此，他们强调在研究过程中要充分利用数据，通过对数据的深入挖掘和分析，得出科学的结论。
2. 自动化学习：人工智能统计学派主张采用自动化的学习方式，即通过机器学习算法，让计算机自动地从数据中学习知识和规律。这种学习方式可以大大提高研究的效率和准确性，减少人为的主观因素对研究结果的影响。
3. 模型构建：人工智能统计学派强调在研究过程中要构建合理的数学模型，以便更好地描述和解释数据。他们提倡使用先进的数学工具和方法，如统计推断、概率论、优化理论等，来构建和完善模型。
4. 预测与决策：人工智能统计学派认为，通过对数据的分析和建模，可以实现对未来趋势的预测和对决策的支持。他们主张在研究过程中要关注数据的预测功能，通过预测结果来指导实际工作和决策。
5. 交叉学科融合：人工智能统计学派认为，统计学与其他学科有着密切的联系，如经济学、心理学、生物学等。因此，他们在研究中要注重跨学科的融合，借鉴其他学科的理论和方法，以提高研究的深度和广度。
6. 人机协同：人工智能统计学派强调在研究过程中要充分发挥人类智慧的作用，同时利用计算机的强大计算能力来辅助研究。他们主张在研究过程中要实现人机协同，通过人机合作来提高研究的效率和质量。
总之，人工智能统计学派的主要思想是通过利用人工智能技术来处理和分析数据，实现对数据的自动学习和预测，从而提高研究的效率和准确性。这一派别的研究方法具有广泛的应用前景，将在许多领域发挥重要作用。
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