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天圓地方說未來

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天圓地方說未來

發表  古月語 于 周日 9月 24, 2017 11:41 am

天圓地方說未來
一。人口悖論

在人口無限制暴增的情況下,一個小小的星球到底有多少資源(充其量也只是地球質量的二成)可以承擔人口的暴增?說盡量開闢食物來源的人是即愚昧又無知,這種想法根本上就違背了物質不滅定律。人們能夠從那百分之二十的地球質量上榨取多少糧食?造人的物質還不是來自地球那二成的物質?這是「畫餅充饑」的現代版本。

其實,最簡單的一個反問,人類真的需要無限的繁殖嗎?人們可以替貓狗結扎,為甚麼不給自己結扎?

在現代社會,兒女長大後會飛走,不像小農經濟社會,兒女可以終生留在身邊,一塊地可以世世代代的養活一個家族。但是,一塊地也不能一季一季不休的耕種下去,還得給土地一段休養生息的時間,否則長不出作物來。

科學家可以在北極建立種子庫,也想在各地建立人類基因庫,為甚麼沒有想過人類其實並不需要過量繁殖?在人口問題上,人類的愚蠢天性暴露無遺。

人類在北極建立了植物種子庫,但人類基因庫卻沒有聽說會建立,可能因為植物種子易於長期保存且容易復活,而人類基因的活性不易保存,種族問題,或者優生學不是建立人類基因庫的障礙吧?將愛因斯坦的大腦保存下來有用嗎?有些富翁將自己的遺體冷凍保存,希望有一天科技發達後能夠復活,現在看純屬天方夜譚。

現代諾亞方舟

斯瓦爾巴全球種子庫(Svalbard globale frøhvelv)是挪威政府在北冰洋的斯瓦爾巴群島建造的一個保存全世界農作物種子的貯藏庫。種子庫是為了在大規模的區域性或全球性危機期間防止其他基因庫中種子的丟失。這個工程得到了聯合國糧農組織的支持,被稱為是全球農業的「諾亞方舟」。種子庫按照挪威政府,作物信託基金和北歐遺傳資源中心(NordGen)三方協議中的規定被進行管理。

挪威政府完全資助種子庫大約四千五百萬挪威克朗(約九百萬美元)的建設費用。最終用戶可免費將種子存放在保險庫中,挪威和作物信託基金支付運營費用。 信託基金的主要資金來自比爾及梅琳達·蓋茨基金會以及全球各國政府等組織。

種子庫的建立是為了收藏全世界主要用於作為食品的農作物種子,以防止人類在面臨大規模的災害時永遠喪失某些糧食的基因。同時全球共有大約1400個種子庫,有的座落在政局不穩或環境面臨威脅的國家,有些國家的種子庫則因戰爭或內亂而遭到破壞,種子庫能夠保護農作物的基因多樣性。(摘自自由的百科全書)
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回復: 天圓地方說未來

發表  古月語 于 周五 10月 20, 2017 1:03 pm

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二。人工智能

最強AlphaGo Zero 智慧達「外星級」

【星島日報報道】Google旗下的人工智能軟件AlphaGo,在世界矚目的人機大戰中橫掃全球圍棋高手,但AlphaGo的進化版AlphaGo Zero更讓人驚訝,它能在沒有輸入任何人類經驗的情況下,迅速採取跟自己反覆對弈的自學方法,僅訓練三天便以100:0的戰績完勝二〇一六年版的AlphaGo,四十天後,又戰勝了曾擊敗人類第一棋手柯潔的一七年版AlphaGo。新版本標誌着人工智能取得巨大突破,被形容為「外星智慧」。
科網巨擘Google旗下英國深度思維(DeepMind)公司的團隊,在新一期《自然》期刊發表《在沒有人類知識條件下掌握圍棋遊戲》的論文,介紹了AlphaGo Zero。
該公司將AlphaGo的發展分為四個階段:第一個版本是AlphaGo Fan,它在二〇一五年戰勝歐洲圍棋冠軍樊麾,標誌着人工智能首次戰勝人類職業棋手;第二個版本是AlphaGo Lee,它在二〇一六年戰勝曾多次奪得世界冠軍的南韓棋手李世石,標誌人工智能戰勝人類頂級棋手;第三個版本是AlphaGo Master,在今年戰勝現今世界排名第一的中國棋手柯潔,並在與多位有世界冠軍頭銜的人類棋手「群戰」中完勝。
但是,這些版本在剛開始學習圍棋時,都要依靠人類知識,即先教它們一些人類摸索出的基本下法,然後再開始自己學習。AlphaGo Lee在參考大量人類棋譜並自我對弈約三千萬盤、訓練數月後,才於去年三月以四比一的戰績擊敗南韓九段棋手李世石。
然而AlphaGo Zero擺脫了這個限制,從空白狀態學起,研究人員沒有給它除棋盤、棋子、規則之外的任何人類輸入,「從零開始」迅速自學圍棋,反復自己與自己對弈取得飛速進步,掌握獲勝可能性高的下法,專攻「強化學習」是其主要特點。它在開始學習圍棋三天,進行了約五百萬局自我對弈後,就以一百比零完勝AlphaGo Lee;四十天後,它又戰勝了在所有人類高手看來已不可企及的AlphaGo Master。
領導AlphaGo團隊的西爾弗表示,AlphaGo Zero使用新的強化學習方法,系統從只知道圍棋的規則開始,透過神經網絡的運算自我對弈自學。該論文指出,AlphaGo Zero完全自學,「不需人類輸入」,是機器獲得超人能力的重要一步。
麻省理工學院電腦科學家海因斯驚歎道:「AlphaGo Zero就像外星人在發明自己的數學。它沒有人類的偏見和推測,學習自己認為最好的東西,誤差比人類少。」
論文指出,在數百萬局自我對弈及訓練後,AlphaGo Zero獨立發現了人類花數千年才總結出的圍棋規則,還建立了新戰略,為這個古老的遊戲帶來新見解。世界頂尖棋手的養成,動輒需要數十年的訓練、磨礪,但AlphaGo Zero創下只需三天的紀錄。
上海紐約大學電腦科學教授張崢表示,從算法來說,AlphaGo Zero比它的「前輩」更簡潔、漂亮。它擺脫了人為的大數據,在人類所定的規則下,自主發現新知識,並糾正人類的錯誤知識。柯潔在微博發文感歎:「一個純淨,純粹自我學習的Alphago是最強的……人類太多餘了。」深度思維行政總裁哈薩比斯說,他希望人工智能的這種進步能夠被應用於分析蛋白質結構、設計新材料等領域。(https://hk.news.yahoo.com/%E6%9C%80%E5%BC%B7alphago-zero-%E6%99%BA%E6%85%A7%E9%81%94-%E5%A4%96%E6%98%9F%E7%B4%9A-223000485.html)」
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