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步骤5：花椒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：《真爱直播》那麼，水果裏的糖與加工食品裏添加的糖是不是一回事呢？水果是不是健康食物？“戒糖”是不該喝果汁還是連水果都應該戒了？為大家歸納了以下3點來解答大家對上述問題的疑惑。➣新鮮的水果當然是健康食物。雖然從糖的組成來說，水果中天然存在果糖、葡萄糖，以及這2種糖複合的蔗糖，但水果中糖的密度要低得多。而且，水果並非像碳酸飲料那樣隻能提供能量。水果中含有豐富的維生素、礦物質、膳食纖維和植物化學物質（番茄紅素、花青素等），這些使水果的營養價值更高。因此，新鮮的水果不屬於受限製的遊離糖。市售的果汁，無論多純，都建議少喝（每天＜1杯，約200 ml）或不喝，可視同為與戒斷可樂等含糖飲料一樣的待遇。如果某產品號稱“低糖”，那麼要看它是否達到營養標簽上說明的低糖標準（100 ml液體或固體中的糖含量＜5 g）。➣盡量吃水果（最好吃全食物），如果由於身體的原因（如牙不好），或者特殊階段的特殊需要（如輕斷食中），也可以在家自製鮮榨果汁或果昔。鮮榨果汁在製作過程導致部分粗纖維流失（隻保留了可溶性膳食纖維，使糖的吸收更加容易），果昔基本保留了完整的水果成分（纖維被細化，喝起來容易，糖的吸收也容易）。如果將水果製作成果汁或果昔，最好添加蔬菜，製作成蔬果汁，而非純果汁，並且蔬菜的用量要大於水果的用量，這樣才更加健康。（圖庫版權圖片，不授權轉載）“戒糖”如同“戒煙”一樣有難度。這世上偏有那些“好事者”，造出了比糖更甜、能量卻沒有那麼高的替代品，即大家耳熟能詳的各種代糖。這些“好事者”計劃得很完美，既能品嚐到甜味，又不用擔心能量。隻要攝入的能量不高，便不會造成健康困擾。■代糖一定安全嗎？已有的人群試驗表明，健康的成年人吃一個星期的代糖，會出現高血糖的症狀。這一結論與很多動物實驗的結果有高度一致性。導致血糖升高的並非這些代糖物質本身，而是代糖進入人體後不能被人體消化，但可以直接成為腸道內某些微生物的能量來源，而這些被代糖“滋養”的菌群才是高血糖的“幕後推手”。看來人們想通過長期應用代糖來達到“戒糖”的目的，並非有效的解決方案，還是從減少或戒掉食用糖開始行動吧！。
步骤7：魅影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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