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步骤5：姬月直播那麼問題來了，怎樣才能夠利用這些幹熱岩呢？首要問題是幹熱岩的勘探，絕大多數的幹熱岩都在地球深處，就目前人類的技術水平，太深的地方我們是無能為力的，所以隻能找相對比較淺的幹熱岩加以利用。通過地質勘探可以找到幾百米深處的煤炭，同樣可以通過地質勘探，找到相對淺層的幹熱岩。對於幾萬米深處的幹熱岩的利用，無論是勘探手段還是開采技術，都無法做到，一般來說，2000~4000米的幹熱岩是可以被勘探的，並且通過地熱鑽井技術加以利用。人類又該如何獲取幹熱岩的熱能呢？主要分為以下幾個步驟：一是從地表向幹熱岩中打一口“注入井”；二是封閉井孔，並向裏麵高壓注入低溫水；三是極高的水壓迫使岩層出現裂縫，逐漸形成一個麵狀的熱儲構造；四是從地表向下鑽幾個“生產井”，它們可以將蒸汽和高溫水回收到地麵；五是利用這些高溫蒸汽供暖或者發電，剩餘的溫水會通過注入井返回到幹熱岩中，從而實現能源的循環利用。幹熱岩因其得天獨厚的較高溫度，一旦成功開采，將是冬季供暖的良好熱源。但因其造價較高，對於麵積較小的建築供暖，高昂的成本是一般人難以承受的。在利用幹熱岩的過程中，最大的困難還不是轉化利用的技術環節，而幹熱岩所處的位置在數十千米深的地下，靠一般的鑽井設備根本無法鑽達，距離地麵最近的也有數千米深，難度非常大。所以從經濟性上來講，埋藏深度越淺的幹熱岩，就越有可能創造出更大的經濟效益。另外，還有很多需要仔細考量的問題，比如幹熱岩開發過程中可能會造成的環境問題，地球內部本身就是生態脆弱的地帶，別說是在幾千米深處開發地熱了，就是在地麵修一條鐵路都要小心翼翼。幹熱岩熱能采集勢必會破壞地下的高溫高壓環境，必然會影響這個地區的地層，如果不小心引發地震或者其他地質破壞，後果也是不堪設想的。即便發現了一個“聚寶盆”一樣的幹熱岩地熱資源區域，實際開發依然麵臨很多困難，如果不仔細考量，強行開發，後續可能引發一係列意想不到的問題。無論遇到多大的困難，人類從未停止前進的腳步。2022年1月，我國研製的4200米重力熱管采熱試驗裝置試運行成功，首次在國內實現了幹熱岩熱能的長距離輸運，也為中國幹熱岩的開采利用奠定了技術基礎。。
步骤6：《美媚直播》作為中國的高科技公司，我的觀點是技術一定要有團隊去跟蹤。《中國企業家》：在底層的，它還是大廠的遊戲，因為你的技術能力，算力，模型的訓練，隻有大廠做得了，在生態上創業公司才行。周鴻禕：我不這麼看，它為啥能變成一個革命，五個鏈條都做得很好。第一，ChatGPT能做出來，除了OpenAI的努力，實際上所有的成果都不是OpenAI，裏邊用到的各種算法，各種模型，都是美國幾十年下來，包括穀歌很多公司、大學、實驗室，公布了開源的算法、論文，這種集大成者，所以ChatGPT是很恰當地把這些成果用到了一起，這是對我們第一個啟發，我管它叫Open Source（資源開放）。我認為是新時代的集中力量辦大事，大家一定要相互交流成果，而不是封閉起來，畫地為牢。第二，OpenAI和微軟的合作模式，OpenAI更像是有理想的研究機構，它選擇了一條最難的任務就是做強人工智能，用通用大模型解決通用問題。如果沒有這種格局和長期主義，即使是微軟、穀歌、Meta這些公司也不行，公司大到一定時候，最大的障礙是實用主義，我承認我們有人工智能研究院，也培養了很多專家，但我們也是實用主義觀念。第三，確實需要產業化公司的介入。大廠的介入，不光是算力，它要解決幾個問題：1.ChatGPT的成功一部分是技術，一部分是產品體驗，還有一部分是工程化，這裏邊看起來很簡單，把多少億的數據送進去進行訓練。我認為這次ChatGPT成功，微軟出了很多算力、工程師，幫它解決工程化的問題。2.公司比較擅長的是用戶產品體驗，很多做研究的科學家可能技術完成了，但這東西有人沒有人用，因為用戶體驗很重要。蘋果手機再有App Store，如果它的體驗界麵做得不好，這個產品也是不能成功的。所以我覺得微軟在這方麵的貢獻應該做了很多。3.最後這件事還要找到商業模式，因為運算的成本很高，訓練、推理、運轉的成本高，如果找不到商業模式，這事難以為繼，但你讓科學家們去想掙錢的事，可能會錯位。這應該是商業公司來做。4.生態。光有大廠是不夠的。大家現在都意識到了這東西像一個操作係統或者像雲服務、App Store一樣，無論你打什麼比喻它上麵一定要有垂直的應用。我是覺得國內要做，無論誰做這大模型，都要早點開始考慮不能把它做成封閉的，而是把它變成開放的市場的概念。5.麵對用戶。強大的用戶流量的反饋，上億的用戶，個人和企業都能用極低的門檻，使用ChatGPT，這裏麵用戶使用意圖的猜測，使用問題滿意度的反饋，都會給ChatGPT帶來不斷的改進，推動智能飛輪越轉越快。中國不能缺席《中國企業家》：剛才您說的ChatGPT在美國是開放的勝利，而不是大家關起門來自己搞。周鴻禕：我力圖總結它成功的經驗，我覺得從技術、語料、戰略上，我們都能做。我們中國人的工程化能力很強，模仿能力也很強，後來居上也不是不可能，現在最關鍵的難題是大方向和目標，別人已經給你驗證出來了，剩下就是時間問題。我覺得可能需要在機製上有真正的創新，要不然很有可能畫虎不成反類犬。我粗略總結幾個詞：第一肯定是開放，第二是合作，第三是Open Source。《中國企業家》：咱們之前已經談過一部分，數據的汙染有可能會存在自我修正嗎，怎麼樣讓它避免和人類為敵呢？。
步骤7：魅影直播5999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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