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步骤5：夜月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：《莲花直播》脂肪——讓人歡喜讓人憂的營養素談到脂肪這個產能營養素，先讓Emma姐姐為脂肪“撐撐腰”。為什麼？因為一提起脂肪，很多人就開始“恨得牙根兒癢癢”，認為它是讓自己長胖的“罪魁禍首”，或者是讓自己與高脂血症、高血壓、心腦血管疾病掛上鉤的“元凶”。看看女士們對付脂肪的這些手段，常常一言不合就要“低脂”“脫脂”“吸脂”“減脂”……不難想象人們對脂肪這個家族有多麼地“談脂變色”，唯恐避之不及。（圖庫版權圖片，不授權轉載）“脂肪家族”是在營養學上有頭有臉的“名門望族”，是三大產能營養素之一。在這個以瘦為美，“三高”（高血壓、高脂血症、高血糖）橫行的時代，人們都習慣把“怨氣”撒在脂肪上，脂肪真的如此不可愛嗎？如果“脂肪家族”真的一無是處，那麼應該幹脆從此與脂肪絕緣，為什麼還要把它列入人類必需的營養素之一呢？其實，脂肪並非一無是處，在人體裏，脂肪雖然不是萬能的，但沒有脂肪卻是萬萬不能的。為什麼身體萬萬不能沒有脂肪呢？我來舉例說明吧。●甘油三酯甘油三酯和膽固醇，都聽說過吧！它們是“脂肪家族”中最飽受爭議的兩位成員，雖然它們的名氣都很大，但很多人分不清它們，還以為是同一種物質。其實，它們是歸屬在一個家族裏的近親，在身體裏各司其職，不能被混為一談。先說甘油三酯，它有以下3個優點。➣扛餓因為甘油三酯是人體能量的儲備源、戰備糧。如果在沒吃、沒喝的年代，骨瘦如柴且沒有脂肪儲備的人想要生存下來該有多艱難！防撞甘油三酯對內髒器官有保護和潤滑的作用，可以有效緩衝外部的衝擊力。同樣是摔了一跤，脂肪厚的人也許隻感覺被硌了一下，脂肪薄的人可能會發生骨折。➣保暖。
步骤7：莲花直播科學飛躍式發展之時出現的推理被稱為“溯因推理”。美國哲學家查爾斯·桑德斯·皮爾斯舉出的代表性例子有根據海岸線的形狀提出的魏格納的大陸漂移學說、沃森和克裏克的DNA雙螺旋模型。至於AI能否做出這樣的推理，目前研究者的意見還存在分歧。中部大學教授津田一郎屬於謹慎的一派。他認為：“人類不停地思考，總在意想不到的時刻靈光乍現。無意識情況下工作的大腦其不可思議的機製依然迷霧重重，如何通過AI呈現現在還毫無頭緒。”眾多AI研究者認為，即便AI與人腦的機製不同，隻要能夠找到類似手法，人工智能就能掌握與溯因、或者說反推類似的能力。雖然不是用於科學研究，但用於學習語言、聲音、靜止畫麵、動畫等大量數據的最新型AI的“基礎模型”能夠在語音指導下熟練作畫。但是失敗也在所難免。美國元宇宙平台公司2022年發布了能夠幫助撰寫科學論文的Galactica語言模型，隨即因為“寫出錯誤的文章”而受到批評，僅運行3天就遭下架。具體原因雖然不清楚，但有分析認為，可能是因為“學習的數據質量低劣”或是“用來生成答案時使用的算法有誤”。用於科研活動的AI也將在其研發過程中帶動廣泛領域的發展。索尼計算機科學研究所社長北野宏明在2016年就提出了“2050年前研發出能夠超越諾貝爾級別科學發現的AI”的目標，英國艾倫·圖靈研究所等機構也對此表示認同。雖然無法預測目標何時能夠實現，但隨著AI的進步，科學研究的麵貌極有可能發生重大變化。。

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