人工智能所在星球（人工智能 星际）

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本文目录一览：

• 1、如何看待中国天眼用AI对仙女座星系展开全方位探测?
• 2、AI找星星:挖掘天文学数据库金矿,人工智能用于天体物理学
• 3、三体中人类开发了人工智能?
• 4、人工智能的利与弊分别是什么,该如何看待?

如何看待中国天眼用AI对仙女座星系展开全方位探测?

中国天眼FAST是当今世界上口径最大、灵敏度最高的单口径射电望远镜。

科学家还认为，FAST将发现第一颗银河系之外的脉冲星——最可能位于距离我们200万光年的仙女座星系。它甚至有可能在一年的时间内找到50到80颗银河系外的脉冲星。这样的能力是阿雷西博射电望远镜远不及的。

展开全部 在400年前，也就是1609年前，我们人类肉眼可观测到最遥远的宇宙大约是300万光年之外的三角座星系。稍近一些的有250万光年外的仙女座星系和20万光年外的小麦哲伦星系。能看到的最远的恒星也不超过1000光年之外。

据报道，天眼的诞生引领了中国射电天文学20年，其影响不言而喻。宇宙中所有天体的起源都离不开原子气体。例如，星系的主要进化过程是不断吸收空间中的原子气体，然后将其转化为恒星的过程。

科学家预估该四合星系群最后将合拼为一个超星系。星系的合拼全过程对于未来银河系与仙女座大星系的合拼拥有参照实际意义，星系核的合拼在大部分前提下也象征着两个超大质量黑洞的合拼，都是引力波科学研究的火爆课题研究。

AI找星星:挖掘天文学数据库金矿,人工智能用于天体物理学

1、天文学家有两种方法探测太阳系外的行星。一种是径向速度方法，它用来监测恒星是否有行星引力引起的小反运动。第二种是更敏感的技术， 也是凌日系外行星巡天卫星和开普勒采用的技术， 它主要依靠宿主星的亮度变化。

2、在云和AI的辅助下，脉冲星搜索效率将得到显著提升——前述数据的处理，如果通过AI预筛选，只需要3天时间就可以完成。

3、研究人员利用人工智能的深度学习方法，发现了38个新的强引力透镜候选体，为研究天体物理学问题提供了新的“宇宙探针”候选体。近年来，随着技术日益进步，天文学研究中产生了海量数据。

4、可以说，中国科学家在利用天眼作为天体设备搜寻脉冲星方面，已经具备一定的领先性和成熟经验。而这一领先性有望被再度提升。

三体中人类开发了人工智能?

人工智能分几类？三类：弱：擅长于单方面的能力，如“AlphaGo”只能下象棋，如“盒谐”只会鉴黄；强：能力与人类比肩，有抽象思维；超：强过人类万亿倍。。

与封建王朝时期科技之间的差距。是一种质的差距，但是一旦人类的基础科学有所突破，又能够很快的追赶上差距。也就是说，对于地球科技而言，三体科技是一种&ldquo；可望而又可及&rdquo；的距离。

人们明白物质是由分子组成时，人们就可以发展电子管计算机；人们明白物质是由原子组成时，就可以发展出晶体管计算机，集成电路计算机。人们对原子的认识再深入一步，可以发展出第五代计算机，也就是人工智能计算机。

再来看看最近火热的人工智能，人工智能凭借强大的学习和迭代能力会在某一专业领域快速超越人类目前的能力，比如围棋、无人驾驶等。

比较奇怪是反而是里面各个NPC的表现，例如周文王、纣王、伽利略等，他们和汪淼的互动可不仅仅是人工智能能够做到的，我一开始反而对这个如何实现的比较好奇。

对照地球诞生生命的过程，三体世界约200个文明整体不属于同一次元，三体文明的历史比人类文明久远得多。按照《三体》的世界观，在遥远的高次元宇宙中，地球还没有诞生的时候，生命和文明也许就诞生了。

人工智能的利与弊分别是什么,该如何看待?

人工智能的利如下：人工智能让人类生活更美好。广泛应用的无人驾驶，不仅减轻了人们的负担，也极大降低了事故率。比如，今天苹果系统的SIR手写版系统、生物识别系统都是人工智能的应用，显著提高了人类的生活质量。

高效性：人工智能可以在短时间内处理大量数据，从而提高工作效率和生产效率。 精度高：人工智能可以通过算法和模型对数据进行分析和预测，从而提高决策的准确性和精度。

人工智能带来的弊处有以下这几点：大量失业现象 AI的发展导致了许多人失业。根据人力资源和社会保障部的消息，到2016年底，中国的失业率达到05%，机器人不会出错，不会疲劳，不需要休息，也不需要工资。

人工智能的弊：人工智能的发展，导致很多人失业。据人力资源和社会保障部2016年新闻发布会介绍，2016年末中国失业率达05%，机器人不会犯错，不会累，不需要休息，不需要工资。

人工智能的利与弊分别是：人工智能的利端 人工智能在数据集上有着一定的优势，目前的观察来说，人工智能有三大商业方向。一个是大数据的统计，第二个是对用户情绪的一个评估。第三个则是与用户之间的社交纽带。

弊：就业压力：随着自动化和智能化的发展，人工智能技术可能会取代很多需要人工操作的工作，导致失业率上升。隐私泄露：人工智能技术可以收集和处理大量的个人信息，如位置、购买记录、搜索历史等，可能会引发隐私泄露的风险。

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