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步骤5：嗨秀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：《真爱直播》十三屆全國人大常委會第三十九次會議在京舉行 審議全國人大常委會工作報告稿等 為召開十四屆全國人大一次會議作準備 栗戰書主持新華社北京2月23日電 十三屆全國人大常委會第三十九次會議23日上午在北京人民大會堂舉行第一次全體會議。栗戰書委員長主持。常委會組成人員162人出席會議，出席人數符合法定人數。2月23日，十三屆全國人大常委會第三十九次會議在北京人民大會堂舉行第一次全體會議。栗戰書委員長主持。新華社記者 張領 攝會議審議了中央軍事委員會關於提請審議關於軍隊戰時調整適用刑事訴訟法部分規定的決定草案的議案。受中央軍委委托，中央軍委政法委員會書記王仁華作了說明。這次常委會會議的一項重要任務是為召開十四屆全國人大一次會議作準備。為此，會議審議了全國人大常委會工作報告稿，審議了委員長會議關於提請審議十四屆全國人大一次會議議程草案、主席團和秘書長名單草案、列席人員名單草案等議案。會議聽取了全國人大常委會秘書長楊振武作的全國人大常委會辦公廳關於十四屆全國人大代表選舉工作情況的報告。報告指出，十四屆全國人大代表選舉工作，堅持中國共產黨領導，堅持人民當家作主，堅持嚴格依法辦事，堅持嚴明換屆紀律，圓滿順利進行。十四屆全國人大代表共2977名。總體來看，十四屆全國人大代表具有廣泛的代表性，保證了各地區、各民族、各方麵都有適當數量代表的要求。會議審議了全國人大常委會代表資格審查委員會主任委員吳玉良作的關於十四屆全國人大代表的代表資格的審查報告。根據選舉法和全國人大組織法的規定，代表資格審查委員會依法對當選代表是否符合憲法、法律規定的代表的基本條件，選舉是否符合法律規定的程序，以及是否存在破壞選舉和其他當選無效的違法行為進行了審查。經審查，35個選舉單位的十四屆全國人大代表的選舉符合法律規定，2977名十四屆全國人大代表的代表資格有效，提請全國人大常委會確認並公布代表名單。會議聽取了吳玉良作的關於十三屆全國人大個別代表的代表資格的報告。會議還審議了有關任免案。全國人大常委會副委員長王晨、曹建明、張春賢、沈躍躍、吉炳軒、艾力更·依明巴海、萬鄂湘、陳竺、王東明、白瑪赤林、丁仲禮、郝明金、蔡達峰、武維華出席會議。國務委員肖捷，最高人民法院院長周強，最高人民檢察院檢察長張軍，國家監察委員會有關負責同誌，全國人大各專門委員會成員，各省（區、市）人大常委會負責同誌，部分副省級城市人大常委會主要負責同誌，有關部門負責同誌等列席會議。
步骤7：韩媛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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