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电磁引擎发展史 电磁引擎的发展历程如下:概念提出与初步研究- 2001年:英国卫星推进器研究公司SPR Ltd.提出EM Drive概念,科学家Roger Shawyer率先展开研究。- 2003年:Roger Shawyer研制出第一台EM引擎,直径160mm,消耗微波功率850W,采用天平梁称重法获推力160mN。技术改进与多国参与- 2006年:Roger Shawyer研制出第二台EM引擎,直径280mm,消耗微波功率1200W,采用天平和悬挂式推力测量方案获推力250mN。- 2007年:Roger Shawyer在低阻力气悬浮转动平台开展动力实验,第二台EM引擎消耗微波功率1000W时,推力达287mN,100kg重平台被加速到2cm/s。- 2011年:西北工业大学杨涓团队进行无工质微波推进试验,微波功率2.5kW时,极限推力达720mN。关键突破与争议并存- 2014年:NASA工程师Paul March在约翰逊太空中心高度真空中成功验证EM引擎。同年6月4日,NASA“鹰工厂”团队将实验结果以论文形式在AIAA第50届联合推进大会上发表,28瓦微波功率下产生30-50微牛推力。- 2015年:美国奥兰多举行的美国航天航空学会推进与能源论坛会议上,德国德累斯顿理工大学空间研究所的物理学家Martin Tajmar论述电磁引擎产生接近预期大小的推力。- 2016年:中国空间技术研究院在天宫二号的太空环境中进行了电磁驱动技术的相关实验并成功。后续研究与应用探索- 2016年后:国际上多个团队持续研究,如Roger Shawyer本人、美国Cannae公司等。中国空间技术研究院陈粤团队完成可用于飞行试验的试验装置研制,开展在轨验证。
AGI形成机制探索 探索AGI:迈向类人思考的智能新征程在人工智能的宏大版图中,实现AGI(人工通用智能),让机器像人类一样思考问题,是无数研究者梦寐以求的目标。 这一探索之旅,充满了挑战与创新,而将思考问题的元素进行单元化,成为了关键的第一步。当我们人类看见一辆汽车时,大脑会迅速识别出“汽车”这个概念;看到一段文字,也能理解其传达的含义。令人欣喜的是,当前的AI在这方面已经取得了显著进展,能够对各种元素进行有效识别和初步理解。比如图像识别技术,能精准判断出画面中的汽车;自然语言处理模型,也能解读大量文本的语义。 然而,AGI的追求远不止于此。仅仅识别元素还不够,更重要的是对这些元素进行重组。这正是人类思维的独特之处,也是AGI实现类人思考的核心所在。当我们遇到一个不认识的事物时,大脑会下意识地开启假设、替代和重组的思维模式。我们可能会假设它是某类已知的东西,比如假设它是一辆汽车,或者是一件其他熟悉的物品。这种把看到的一个元素进行替换的方式,与我们大脑中忘掉一部分东西,然后将忘掉的东西误以为是其他元素时的情形类似。在大脑的这种奇妙机制下,新的想象便会应运而生。历史上许多伟大的科学发现都源于这种看似“错误”的联想与替换。例如,凯库勒在梦中看到一条首尾相连的蛇,从而联想到苯的环状结构,这一突破性的发现彻底改变了有机化学的发展进程。其实,这就是大脑在潜意识中对已有元素进行了替换与重组,从而产生了全新的认知。对于AGI而言,要实现这种基于假设、替代和重组的思维过程,就需要构建庞大而精准的知识体系,并且具备强大的推理和创新能力。它需要从海量的数据中学习各种概念和模式,就像人类从生活经历中积累知识一样。然后,在面对新问题时,能够灵活运用这些知识,通过不断地尝试和探索,找到解决问题的最佳路径。 尽管目前距离真正的AGI还有很长的路要走,但这一将思考元素单元化,并进行重组的思路,为我们指明了前进的方向。随着技术的不断进步,或许在不久的将来,AGI将以类人思考的能力,为我们的生活和社会带来前所未有的变革。
AGI实现方式的探索 探索AGI:迈向类人思考的智能新征程在人工智能的宏大版图中,实现AGI(人工通用智能),让机器像人类一样思考问题,是无数研究者梦寐以求的目标。这一探索之旅,充满了挑战与创新,而将思考问题的元素进行单元化,成为了关键的第一步。当我们人类看见一辆汽车时,大脑会迅速识别出“汽车”这个概念;看到一段文字,也能理解其传达的含义。令人欣喜的是,当前的AI在这方面已经取得了显著进展,能够对各种元素进行有效识别和初步理解。比如图像识别技术,能精准判断出画面中的汽车;自然语言处理模型,也能解读大量文本的语义。然而,AGI的追求远不止于此。仅仅识别元素还不够,更重要的是对这些元素进行重组。这正是人类思维的独特之处,也是AGI实现类人思考的核心所在。当我们遇到一个不认识的事物时,大脑会下意识地开启假设、替代和重组的思维模式。我们可能会假设它是某类已知的东西,比如假设它是一辆汽车,或者是一件其他熟悉的物品。通过不断地在脑海中替换不同的概念,尝试不同的组合方式,从而探索出这个未知事物可能的方向。这种假设、替代和重组的过程,本质上是一种基于经验和知识的创造性思维。对于AGI而言,要实现这一过程,就需要构建庞大而精准的知识体系,并且具备强大的推理和创新能力。它需要从海量的数据中学习各种概念和模式,就像人类从生活经历中积累知识一样。然后,在面对新问题时,能够灵活运用这些知识,通过不断地尝试和探索,找到解决问题的最佳路径。尽管目前距离真正的AGI还有很长的路要走,但这一将思考元素单元化,并进行重组的思路,为我们指明了前进的方向。随着技术的不断进步,或许在不久的将来,AGI将以类人思考的能力,为我们的生活和社会带来前所未有的变革。
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