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在这之后天文学家开始大量的寻找观测,在这之前我先说一下什么是射电天文,射电天文是美国贝尔实验室工程师央斯基在寻找影响美国到欧洲大陆的无线电通信干扰原因,结果他发现这个干扰信号怎么也去不掉,既不来自于地球,也不来自于太阳系,而是来自于宇宙。该发现于1933年正式发表,由此标志着射电天文的诞生,到现在不到百年的历史。这张照片是央斯基当时用的设备,这是后来复制的一个设备。射电跟光学、伽玛射线等都是电磁波,但射电频率覆盖非常宽,可见光很窄,然后利用刚才说的甚长基线干涉技术(VLBI)观测可以达到非常高的空间分辨能力,它是哈勃空间望远镜的500倍。另外射电天文往往是探测早期的冷暗宇宙。红移z代表距离,在近空间哈勃望远镜看的比我们清楚,但到远的,光学波段基本看不到,射电波段则能看到更多。所以射电波段对我们来说非常重要,我们说上个世纪60年代的四大天文发现,类星体、脉冲星、星际分子和宇宙微波背景辐射均来自射电天文观测,而在这四大发现里面,除了类星体,都拿了诺贝尔奖。迄今为止,13项授予天文学奖的诺贝尔物理奖中有6项是射电天文学的成果。可以看出射电天文在短短不到百年的历史对我们人类观测宇宙认识宇宙起的作用。而且在射电天文之前我们人类用眼睛感知到光学观测,射电天文打开了我们用整个电磁波观测。目前国际最大地面天文项目ALMA和SKA都工作在射电波段。人工智能也会有不同的阶段和不同的形式,人工智能不仅仅是我们去定义的,现在有不同的技术,它们都是人工智能的基础,包括机器学习、表示性学习和深度学习。如果我们回溯历史,我们发现我们是第三次人工智能发展大浪潮了。第一次是上世纪50年代,那时候计算机进入到我们的视野,那时候我们就会想如果计算机可以思考的话是不是可以向人类那样做出行为,是不是可以改变我们的世界。第二次人工智能的浪潮是在上实际九率80年代,当时有很多相应的研究机构都在收集数据,那时候有很多人都会想我们作为人在作决策的时候会有一些原则和法则。我们要把写法则给具体起来,把这些法则放到电脑当中,这样的话机损级是不是就可以跟人一样做决策了。但是后来事实并不是这样子,我们发现在做决策的时候也没有那么多的原则可以遵守,或者说有的时候法则太多了根本就收集不了。第三个阶段是五六年前,当时深度学习非常成功,深度学习我们会发现也是编程的方式,我们会用一个架构,这个架构的运作方式跟我们的大脑非常像,我们有很多的网络,这些小的网络都是相互联系的,这是计算机深度学习的方式。机器跟人的大脑一样,我们需要学习的材料来帮助机器去学习,机器也需要学习,这些都是一些图片的数据集,我们会使用这些图片来训练人工智能或深度计算的算法。我们用图片来训练机器,机器看到这些图片的时候是没有解释的,我们问这个机器图片上是什么,是有人的特征,还是有人的特征,还是说是其他的特征,这些都是机器要解决的。我们发现计算机深度学习网络在识别图片的时候质量也在不断下降,这是它们面临的挑战。

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