인공지능은 은하계에 최소 2만 개의 지구와 36개의 외계 문명이 있다고 과감하게 예측한다.
영국 과학자들은 최근 은하계에 적어도 36개의 외계 문명이 있다고 믿었습니다. 그들은 어떻게 0과 정수를 포함하는 이 숫자에 도달하게 되었나요?
답은 인공지능 알고리즘입니다. 그들은 은하계에 존재하는 외계 문명의 수를 예측하는 고유한 모델과 알고리즘을 설계했습니다. 이 모델에는 몇 가지 물리량, 힘 간의 종속성, 우주에 있는 천체의 수명 주기 등이 있습니다. 태양계. 은하수에서 별의 형성과 죽음.
이 알고리즘을 사용하면 은하계의 직경이 최소 10만 광년 이상이고 최소 1000억 개의 별이 포함되어 있을 때 거주 가능 구역에는 지구와 같은 행성이 최소 2만 개 이상 있고, 전체 우주에는 약 3,000개가 있습니다. 수십억 개의 지구 같은 행성. 과학자들은 은하수에 있는 20,000개의 지구를 기반으로 액체 물과 자기장의 요인도 고려했습니다. 왜냐하면 이를 통해 문명이 나타날 때까지 탄소 기반 생명체가 원활하게 진화할 수 있기 때문입니다.
이제 문명과 지능을 정의해야 할 시점이다. 아직 석기시대에 존재하는 외계 문명은 인간이 발견할 수 없기 때문에 여기서 지능이란 인간과 소통할 수 있거나 인간이 발견할 수 있는 외계 문명을 말한다.
이 정의를 명확히 한 후, 지구상의 생명체의 진화는 38년 동안 지속되고 인류 문명의 역사가 10,000년이라는 점을 고려하면 천문학자들은 외계 문명이 현재의 기술 수준에서 적어도 100년은 더 발전해야 한다고 믿습니다. 인류 문명이 발견하는 데 년이 걸릴 것입니다. 이는 은하계에 있는 36개의 외계 문명이 인간보다 적어도 100년 이상 앞선다는 것을 의미합니다.
30~36개의 지능 문명이 있어야 한다고 믿게 됩니다.
이 결과는천체물리학 저널에도 게재되어 다른 과학자와 SF 애호가들이 수십 개의 외계 문명과 더 접촉할 수 있는 방법에 대해 생각하게 되었습니다.
돌아오는 데는 34,000년이 걸립니다. 그 정도의 시간은 인류 문명이 태양계나 심지어 은하수를 떠나는 데도 충분합니다.
그리고 가장 아쉬운 점은 인류문명이 우주전자파를 받은 지 몇십년밖에 안됐고, 외계문명이 300년 전에 지구와 접촉했을 수도 있지만 당시 인류는 전혀 느낄 수 없었다는 점이다.
마찬가지로, 우리가 우주에 보낸 데이트 신호를 외계 문명이 수신하려면 그 신호를 수신할 수 있는 능력도 있어야 합니다. 즉, 인류 문명의 시작과 외계 문명의 수신이 모두 있어야 합니다.
에서 그렇지 않으면 송신 전력이 부족하거나 수신 감도가 부족하여 놓칠 수 있습니다. 은하계에 36개의 외계 문명이 있든, 360개의 외계 문명이 있든, 이 외계 문명이 다음 순간에 갑자기 지구 근처로 뛰어오르지 않는 한, 그들은 우리 지구에서 결코 발견되지 않을 것입니다. 그들의 존재에 관해서는, 미래에 외계인을 발견할 수 있는 진정한 기회를 가진 유일한 사람은 인류 문명이 탐험 시대에 진입한 이후의 우주 여행자입니다. 전체
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LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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