“美国国家老龄研究所支持的研究发现,适度的饮食和药物干预可以使动物寿命延长 25%”,约翰逊说。“所以,问题是,在延长的寿命中,它们的大脑是否完好无损?它们还能玩填字游戏吗?即使寿命延长了 25%,它们还能玩数独吗?我们现在有能力研究这个问题。当我们这样做时,我们可以将其直接转化为人类的情况。”
不要错过:2020:改变世界的球体,作者:安吉拉·帕尔默,2020年 这件雕塑是冠状病毒颗粒大小的 800 多万倍。艺术家安吉拉·帕尔默帮助我们反思病毒微观结构中所蕴含的力量。
最终,他们将研究重点转移到病毒上,发现只要设置适当的参数,他们就能使用一种称为 BioSonics 光谱的技术检测病毒发出的振动。这种声音不仅太微弱,人耳无法听到,而且频率太高,是人类听力的 100 万倍。
氧化镍等金属氧化物是先进结构硅太阳能电池中使用的一类重要半导体。为此,必须生产厚度在纳米范围内的氧化镍薄膜——比一根头发的宽度小十万倍。目前开发氧化镍纳米薄膜的方法成本高昂,因为生产所需的设备必须进口。此外,用于开发薄膜的前体,如乙酰丙酮镍,也很昂贵,使得这种技术不太可能实现商业可行性。
基于深度学习和 GPU 实现的解决方案已导致许多 AI 任务得到大规模改进,但也导致对计算能力的需求呈指数级增长。最近的分析表明,自 2012 年以来,对计算能力的需求增加了 30 万倍,估计每 3.4 个月这一需求就会翻一番 — — 这一速度远远快于历史上通过摩尔定律实现的改进(在同一时期内提高了七倍)。[1] 与此同时,摩尔定律在过去几年里显著放缓,[2] 因为有强烈迹象表明,我们将无法继续缩小互补金属氧化物半导体 (CMOS) 晶体管的尺寸。这要求探索替代技术路线图,以开发可扩展且高效的 AI 解决方案。
了解电流通过单个原子和分子的流动是制造最小电子元件的关键。这些元件随后可用于制造微型生物传感器,可从体内实时监测您的健康状况,或制造超高速量子计算机,可模拟地球气候和金融市场等复杂系统。为了让您了解这些分子成分的规模,请在下次喝水时想一想:玻璃杯中的水分子数量是地球上所有海滩和沙漠中沙粒总数的 1000 万倍。我们通常将所有这些水分子的集体特性视为温度和压力等。然而,在分子和原子尺度上,我们所经历的经典物理学就崩溃了,量子物理学的奇异世界占据了主导地位。就连量子物理学的主要创始人之一阿尔伯特·爱因斯坦也将其描述为“令人毛骨悚然”!
这本书是关于我们如何看东西的。人们长期以来一直在思考视觉,但是按照现代标准,他们的大多数想法都很幼稚:眼睛实际上就像照相机一样,但视觉远不止于此。我们能够辨认朋友的脸似乎很自然、很简单——以至于古人甚至没有将其视为问题——但实际上这并不简单。要真正理解视觉,你必须了解的不仅仅是眼睛的工作原理。你还必须了解我们的大脑如何理解外部世界。矛盾的是,大脑相当缓慢;神经元及其突触的运作速度比现代计算机慢数百万倍。然而,它们在许多感知任务上却击败了计算机。你可以在几毫秒内从操场上的人群中认出你的孩子。你的大脑是如何做到的?它如何接受一个钝性的刺激——一片光、空气中的振动、皮肤压力的变化——并赋予其意义?我们对它们还只是一知半解,但我们学到的东西却令人着迷。
摘要我考虑认知建模在认知科学中的作用。建模以及启用它的计算机对领域至关重要,但是建模的作用通常被误解了。模型并非旨在完全捕获他们试图阐明的过程。相反,它们是对认知过程本质的思想的探索。在这些探索中,简化是本质的 - 通过简化,中心思想的含义变得更加透明。这并不是说简化没有缺点。确实如此,讨论了这些。然后,我考虑了几个用于认知建模的当代框架,强调了这样一个想法,即每个框架都以其自身的特定方式有用。自1958年以来,计算机功率的增加(约为400万倍)使新的建模范式能够出现,但这些范式也取决于新的思考方式。新范式会随着接下来的1,000倍而再次出现吗?
在每个时代,技术发现都带来了希望和风险。很少有世界以我们今天看到的速度和规模经历技术变革。从纳米材料中比人毛的宽度小五万倍到商业卫星和部署在外太空中的其他私营部门技术,破裂迅速重塑了市场,社会和地缘政治。更重要的是,美国技术政策不是像以前那样的独特政府省。相反,发明人和投资者正在做出巨大政策后果的决定,即使他们并不总是意识到这一点。人工智能(AI)算法都充满了有关哪些结果且不属于哪些结果的政策选择。几乎所有新技术,从新药到建造水下研究无人机,都有商业和军事应用。私营部门的投资也同时通过开发新的能力,供应链和依赖性以及寻求可能无法为长期国家利益提供的商业机会而同时产生国家优势和漏洞。
这本书是关于我们如何看待事物的。人们长期以来一直在思考视觉,但他们的大多数想法按照现代标准来看都是幼稚的:眼睛实际上就像照相机一样,但视觉远不止于此。我们能够识别朋友的脸似乎是一件自然而简单的事情——古人甚至没有意识到这是一个问题——但实际上这并不简单。要真正理解视觉,你必须了解的不仅仅是眼睛的工作原理。你还必须了解我们的大脑如何理解外部世界。矛盾的是,大脑相当缓慢;神经元及其突触的工作速度比现代计算机慢数百万倍。然而,它们在许多感知任务上却胜过计算机。你可以在几毫秒内从操场上的人群中认出你的孩子。你的大脑是如何做到的?它是如何接受钝性刺激——一片光、空气中的振动、皮肤压力的变化——并赋予其意义的?我们对它们还只是一知半解,但我们学到的东西却令人着迷。