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步骤5：雪碧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。。
步骤6：《九狐直播》從外形上來看，H1就是N2的加長版，也許叫做N3更合適H1火箭從1986年一直飛到了1991年，但原計劃要在1992年接棒的H2火箭卻因為LE-7氫氧發動機的難產而一直拖延到1994年才迎來首飛，這型氫氧發動機采用了分級燃燒循環方案，采用相同設計方案的隻有當時還在服役的航天飛機的主發動機，堪稱可以直接對標當時世界上最先進水平，推力水平也要高於歐空局同時代同類產品。H2火箭采用二級構型，一級使用LE-7發動機搭配固體助推器，二級保持LE-5不變，芯級直徑增加到4米，運力再次實現翻倍，國產化率為100%，是日本真正的“國貨之光”。為了實現全部國造，日本在H2火箭研發上燒掉了25億美元。這可是上世紀80年代的25億美元，這個錢有多值錢呢，這麼說吧，1985年，我國的外彙儲備是26.44億美元。如此不計成本的燒錢，按照日本當時公布的目標就是：最大可靠性和最小發射成本。但是理想與現實之間的鴻溝終於還是過大了。實際情況是日本國內的航天市場根本就支撐不起H2這個運力的運載火箭的發射任務，即使H2能滿足的發射任務需求再多樣化，支持一箭多星的湊單，國內發射任務也差不多還是一年一發的發射量。既然國內支持不了，那隻能嚐試去國際市場接單，但由於氫氧發動機昂貴的使用和發射成本以及追求全國產化的執念作祟，H2的單次發射成本高達1.5億美元，這個發射費用比當時歐美的平均發射費用高50%，是俄羅斯發射費用的2倍。如此高的發射費用加上個位數的發射樣本，讓原計劃要去國際發射市場競爭的H2隻能成為看客。好巧不巧，1998年和1999年，H2火箭在5次成功發射記錄後，迎來了兩連敗，發射成功率一下從100%降到了71%，這下連高可靠性的“人設”也打破了，變成了“最低可靠性和最高發射成本”。。
步骤7：浪花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。”。

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