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宇宙 關鍵字列表
“生成式AI之父”尤爾根·施密德胡貝爾:AI的進化將使宇宙變得更復雜和智能,人類只是該過程中的一步

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現(xiàn)實中的人工智能不會成為像電影中那樣的毀滅者,“至少在初期,AI會非常關心怎么保護人類,而不是消滅人類!痹S多人工智能將會像科學家一樣,充滿好奇心并沉迷于探索生命和文明的復雜性,尤其是在尚未被完全理解的時候。

計算機科學家和物理學家:未來的工作將更多依賴于人類的選擇和決策,而不是機器計算

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斯蒂芬首先探討了技術進步如何塑造我們對宇宙的理解。歷史上的每一次技術飛躍都為我們提供了強大的隱喻,幫助我們理解宇宙的運作方式,例如,機械裝置的出現(xiàn)啟發(fā)了人們將宇宙視為一個巨大的機器,影響了我們對宇宙結構和運動的看法;隨后,時鐘的發(fā)明引入了“鐘表宇宙”的概念,即宇宙像一個精確的時鐘一樣穩(wěn)步前進,強調(diào)了宇宙的規(guī)律性和可預測性

機器學習正以驚人方式破解宇宙奧秘

機器學習正以驚人方式破解宇宙奧秘

宇航員、科學家和其他以探索并記錄終極邊界為己任的人們,才積極轉向機器學習(ML)以協(xié)助應對自己面臨的非凡挑戰(zhàn)。從引導火箭穿越太空到研究遙遠行星的表面,再到測量宇宙大小和計算天體的運動軌跡,AI在太空中擁有著眾多有趣且令人興奮的應用場景。

詹姆斯韋伯太空望遠鏡拍下首批圖像,AI技術協(xié)助探索宇宙形成

詹姆斯韋伯太空望遠鏡拍下首批圖像,AI技術協(xié)助探索宇宙形成

世界各地的科學家正準備研究詹姆斯韋伯太空望遠鏡拍下的第一批圖像,圖像計劃7月12日正式發(fā)布。天文學家正嘗試以拍攝數(shù)據(jù)為基礎運行機器學習算法檢測并分類深空星系。借助Morpheus機器學習模型,從深空背景下挑選出斑點狀物體,判斷這些結構是否屬于星系。