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由于当时空间探索是一个全新的领域，那个时代的当权者还不了解我们现在已知的一些风险。因此，宇航员的选拔标准依然沿用旧有的“优秀人才”的标准。卡恩表示，除了担任试飞员以外，“宇航员还要会骑摩托车，驾驶速度更快的汽车。”然而，如今各种各样的人出于更多元的理由进入太空。“宇航员也不再被视作某种独立的特殊群体，”佩斯分析道。或许正是由于失去这种特殊性，我们更加珍视他们的生命，就像珍视我们自己的生命一样。
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最深的感受就是，人工智能与数学，须臾不可分。许多人工智能算法和模型都建立在数学的基础上，比如机器学习中的分类、聚类、回归等都依赖数学中的统计学、线性代数与最优化理论，而深度学习中的神经网络以及参数训练方法也依赖代数、图论与微积分理论。这些数学中的理论与方法，为人工智能提供了大量的算法工具。同样的，人工智能也可以使用大规模运算和自动推理来求解复杂的数学问题，从而更高效地解决数学难题，推动数学领域的发展。例如，人工智能可以在超高维空间中进行快速搜索，从而找到人类数学家可能忽略的新定理，也可以通过数理逻辑，完成复杂且漫长的数学推导与计算，提高解决问题的效率。
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