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在布鲁克斯看来,过去和现在最大的区别可能是我们现在建造的东西质量更好,尽管成本更为高昂,且耗时更长,事实也确实如此。虽然这一点可能不适用于家用电器,但对于高速公路的降噪屏障,甚至对于航天器的建造而言,这种提升都是真实存在的。对阿尔忒弥斯计划而言,拥有更强大的火箭系统,征询公众意见,确保宇航员的生命安全,以及与全球合作伙伴之间的协作,可能对世界更有益处——即便这并不会带来更高的效率。洛格斯登表示,现如今很少有人反对阿尔忒弥斯计划。而相比之下,阿波罗计划在当时其实并未真正获得广泛的公众支持。1961年,反对美国政府资助登月计划的人多于支持者。到1965年,反对的声音进一步增加,而根据美国航空航天局前首席历史学家罗杰·劳尼厄斯的说法,到了1967年,支持与反对人数之间的差距几乎扩大到近20%。
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在此背景下,人工智能的核心技术——深度学习展现出独特的优势。深度学习的设计本就源自对大数据的需求,数据处理不仅是它的强项,也是其生存和发展的基础。深度学习能在大量数据中找出规律,减轻数据爆炸带来的挑战。例如,人工实验员一天难以完成的重复实验,通过自动化平台在一天内便可高效完成上百次,大幅提高实验数据的准确性和一致性,而高质量的实验数据正是模拟和训练的基础。
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