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步骤5：水仙直播人工智能或使科研發生重大變化人工智能（AI）技術正在飛速進步。能畫出內行級別的插圖，能撰寫大學的課題報告。甚至科研人員已經開始挑戰製造可用於研發活動的AI。就像由蘋果掉落發現萬有引力的牛頓，通過在加拉帕戈斯群島等地的旅行提出進化論學說的達爾文一樣，AI的目標是成為劃時代的科學巨人。目前的主流AI能夠進行以腦神經回路為模型的“深層學習”。按照日本理化學研究所創新智能綜合研究中心主任杉山將對現狀的解讀：“以往的AI如果學習到的數據較少或是質量不高，就不會具備良好的性能。不過近來已經來到能夠突破這一壁壘的階段了。”英國深層思維公司曾因推出戰勝過頂尖圍棋選手的“阿爾法圍棋”一戰成名，在科研用AI的研究領域該公司也走在了前麵。比如瞄準數學應用推出的“Alpha Tensor”將一直以來需要相乘80次的矩陣計算降至76次，找到了更優的相乘次數，相關成果也已經發表在2022年出版的英國《自然》周刊上。2021年，深層思維公司在“結繩理論”領域取得的研究成果也刊載在了《自然》周刊上。與大學中的數學家合作，該公司使用AI成功找到了被人類遺漏的關係式。中部大學教授荒井迅表示：“以與計算機的適配度作為對象，巧妙地利用了AI，這種研究今後可能會越來越多。”如果想要進一步加快科研速度，僅靠深層學習是不夠的。日本科學技術振興機構負責調研AI發展動向的福島俊一研究員指出：“能夠自主推理的功能將成為下一步AI研發的關鍵。”巧克力消費量越多的國家，每1000萬人口獲得諾貝爾獎的人數就越多。”2012年某醫學期刊刊登的一篇文章曾經引發熱議。把數據製成圖表後就會發現二者之間存在相關性。但是為什麼會形成這種相關性，道理還不甚明了。由AI找到隱藏的因果關係，也就是“因果推理”是目前最熱門的研究課題。杉山主任說：“目前正處在熱烈討論哪種方法更好的階段，我想總有一天會想出好辦法的。”。
步骤6：《媚姬直播》日本是藍星上能用本國火箭發射本國衛星的玩家俱樂部裏麵的第四個成員，但也是唯一一個進入這個俱樂部後仍然不具備可持續的太空發射能力的國家，因為日本發射首顆衛星“大隅”號的L火箭是一種小型的全固體燃料火箭，完全就沒法在此基礎上發展大推力運載火箭。成功發射本國第一顆衛星帶來的航天熱，讓日本朝野上下對於發展航天工業技術，帶動本國科技發展、提升國家的國際地位這一戰略達成了共識。為了能夠盡快掌握大推力液體火箭技術，日本再次發動了自己“拿來主義”的傳統藝能，通過《日美航天交流協議》從美國照搬“德爾塔”火箭的相關技術，來發展本國的首型液體燃料運載火箭，這就是N係列火箭。而全固體多級火箭方案日本人也沒有放棄，在L火箭基礎上發展成了後來的M係列火箭。在由首相辦公室直接管轄的空間活動委員會領導下，日本宇宙開發事業團（NASDA）負責航天運載產業化的發展，要在逐步掌握液體火箭技術基礎上，建立起完全自主的大推力運載火箭研製和生產體係，並以小步快跑的形式逐步提升運載能力；日本宇宙科學研究所繼續發展全固體燃料的多級小火箭，支持本國科研單位的太空科學研究需求。雖然在2003年這兩個組織合並成了現在的日本宇宙航空研究開發機構（JAXA），但日本運載火箭的發展戰略卻依然如故的發展至今，保持了絕對的穩定性，這也是日本火箭運載能力不斷穩步提升的基礎。N1，N2，H1，H2，H2A，H2B，H3，日本火箭一路長大N1火箭幾乎是在日本首顆衛星發射成功後就開始了研製，這是一種三級構型的運載火箭，一二級火箭使用液體燃料、三級火箭使用固體燃料，地球同步轉移軌道運載能力為250公斤。除了第二級的火箭發動機由日本自研之外，一級和三級都以許可證形式用美國圖紙在日本生產，這樣操作可以保證日本在技術風險可控的情況下，快速掌握火箭研製技術，鋪開產業格局，積累研製經驗，獲得衛星發射能力。N1火箭在1975年首飛即獲得成功，證明了日本航天發展規劃的可行性。N2可以視為是N1的加長放大版，進一步提升國產化率的基礎上，運載能力也有了提升，N2的國產化率達到了60%，地球同步轉移軌道運載能力達到700公斤。但N係列火箭注定隻是日本追求火箭技術自主道路上的過客，N1和N2火箭加一起一共隻飛了15發，時間跨度卻從1975年持續到了1987年，差不多一年隻有一飛，倒不是日本人不想多飛，而是美國人發的生產許可證隻有那麼多，用完就沒了，所以日本對於提升火箭技術的國產化率特別在意，迫切想要早日實現“火箭自由”。。
步骤7：名模直播對話周鴻禕：ChatGPT像個油膩中年人在ChatGPT之前，全世界的科技圈似乎多年未見如此興奮的場景了。比爾·蓋茨公開強調：“像ChatGPT這樣的人工智能，與個人電腦、互聯網同等重要。”而埃隆·馬斯克在使用ChatGPT後的感受是“好到嚇人”，他甚至斷言，“我們離強大到危險的AI不遠了。”在國內，一波ChatGPT創業浪潮洶湧襲來。一直保持程序員身份的360集團創始人周鴻禕，對此次技術浪潮同樣十分關心，在360集團總部辦公區的洗手間牆壁上，甚至都張貼了包含ChatGPT及生成式AI的信息簡報。周鴻禕依然保持著自己的技術嗅覺。他認為ChatGPT即將帶來新一輪的信息工業革命，與此同時，他反思過去國內對人工智能的研發太過於實用主義了，以至於錯過了像ChatGPT一樣通用人工智能的機會。近日，《中國企業家》與周鴻禕就ChatGPT這個話題進行了一次長談，精彩觀點如下：1.曆史上，人類模仿鳥來飛行，失敗了很多次，在身上加翅膀撲騰的都沒有成功，但是，當人們領悟到鳥飛起來的空氣動力學，後來設計出翅膀以後，人類就發明了飛機。2.ChatGPT會因為胡說八道而犯錯，這恰恰是一種真正智能的表現，這讓人覺得它有非常大的潛力。3.很多人拿ChatGPT當一個玩具，也指出它有很多缺點，這些缺點瑕不掩瑜。4.ChatGPT不是把已有的資料搜索給你，而是模擬你的筆法，寫一個你從來沒有寫過的文章，這個能力實際上已經非常貼近人類。5.人類到現在對意識怎麼產生、智能怎麼產生也沒有搞清楚，ChatGPT可能給我們打開了另外一種方式——通過模擬，通過大模型的算力來模擬人腦對知識的記憶、理解和推理。以下為《中國企業家》對周鴻禕采訪實錄：ChatGPT太驚豔《中國企業家》：你是從什麼時間開始關注ChatGPT的？周鴻禕：說起來大家可能覺得我在吹牛，但很早我就開始關注了。因為我們本身就做搜索引擎的，互聯網推薦需要的基礎知識就是NLP（自然語言處理），在ChatGPT出來前，Google很早推了一個模型Bert，出來時很驚豔，當時我就讓搜索團隊和人工智能團隊一定要關注這個技術，我自己對一些東西有些嗅覺。後來GPT出來後據說路線和Bert不太一樣，Bert找到很多實用的地方，可能太實用主義了，拿它來解決廣告點擊率、網頁分類、推薦內容情緒判斷，GPT出來後感覺這也是一個大家夥，但是沒有看到好的應用場景，所以，到GPT-1、GPT-2我都進行了跟蹤，這次ChatGPT出來突然有種恍然大悟的感覺，但是沒有想到這麼驚豔。《中國企業家》：你是2020年左右第一代時就關注了？周鴻禕：對，但那個關注還是抱著一種實用主義的觀點。這次中美的互聯網巨頭都大跌眼鏡。我自己總結，國內互聯網公司花錢多少不一樣，聚集人工智能的人才團隊大小不一樣，但是思路一樣——人工智能應該找場景，要解決自己業務中遇到的問題。所以，為什麼中國的人工智能都用來解決人臉識別、圖像濾鏡做得更漂亮，如果一個人工智能技術和自己的業務不能結合，可能就會認為沒太大意義，所以，沒有人想到用GPT NLP的模型解決通用知識理解和推理的問題，更沒有人想到大算力大數據，最後做出一個大模型，能夠產生一種連OpenAI自己都想不到的智能化的結果。。

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