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来源:乐发彩票手机版APP2024-05-21 17:48

  

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让真正的科学火起来******

  【科学随笔】

  作者:崔兴毅、张辰龙(均系南京航空航天大学博士)

  当下,科普很热,伪科普也很热。

  一面是追着新冠跑、比疫情更难防的伪科学。诸如“吃大蒜可治新冠”“我家自来水阳了”等视频流传网络;诸如可抵御病毒、预防新冠的花式商品在网店热卖。它们中,有的打着“高科技”旗号,有的则是人们熟悉的“老面孔”。

  一面是科普盛宴“出圈”,“好玩”的科学“圈粉”无数。在中科院联合抖音举办的2023跨年科学演讲中,诺贝尔奖得主、院士学者分享了大脑信号、航空航天、黑土地保护、电磁学等前沿科技,抖音直播间观看人次突破2500万。

  科学热中真与假的对撞,反映的正是公众对科学知识的渴望。当人们信息获取的需求通过移动终端被大量释放后,科普方式就应及时“换挡升级”。在公众科普的语境中,更加立体、全面的体系正在被构建,更新潮、更便利的方式极大缓解了科普“不平衡、不充分”的矛盾。还有在跨年晚会云集的平台中突围出的一场跨年科学演讲,以知识的普及辞旧迎新,显然是令人欣喜的现象。

  不可否认,当下有效知识的供给依旧不足,这直接影响着人们对知识的获取。由于科学暂时无法满足人们的所有需要,伪科学便可乘虚而入。一些网络博主,为博眼球聘请所谓“专家”,编造“科学流言”,迎合公众猎奇心理;有的蓄意炒作,制造“健康焦虑”,让产品营销披上健康科普的外衣。这些依靠情感赢得信赖的虚假信息,又借助社交媒体的熟人效应,在公众舆论场如石子投湖般一圈一圈传播开去,让公众感觉更加混乱——即便同一个主题和话题,也可能看到各种不同甚至有些彼此矛盾的解读。

  事实上,科学本身就是一种进程。在对物质世界的探索中,科学家们往往会得到很多不同的结论,有些甚至是对立的。这些并不是“伪科学”,而是需要在不断地研究中去伪存真。这种学术观点之争并不是我们本篇文章讨论的内容。

  很多虚假信息的传播,是大量依靠“俘获”受众情感,而并非以事实为基础。当然,在科学传播中,事实与情感并非截然对立,或者说不需要情感的力量。现在,半数以上的移动端用户具备一定教育背景,科普的受众呈现出年轻化、高学历的特点,覆盖人群也已拓展到白领、大学生、企业管理者、人文学者等。他们排斥枯燥无味的灌输式科普、说教式科普,对有趣有料的科普,更加喜闻乐见。这种受众多元化、异质性的特点,决定着科普必须与时俱进,一方面专家得“懂行”,另一方面内容得“好玩”。

  那么,作为非科技工作者该如何分辨这种信息呢?这很难,需要学校和社会同时发力,提升全民科学素养需要一个比较长的时间尺度,并非一日之功。

  在现阶段,科普首先能做的是丰富内涵——不仅仅是科学知识,还应该包括科学精神、科学思想和科学方法等。现在社会上伪科学传播很快,恰恰表明当下公众的科学方法、思维、知识还没有那么高、那么好。以此次新冠疫情为镜,折射出的正是一些公众科学素养亟待提升的现实。包括“冷核聚变”“基因编辑婴儿”等事件,一定程度上没能让公众更加理解科学,反而会让他们更加质疑科学。所以,如果希望通过科普培养公众的科学理性,让人们掌握科学方法,理解科学精神,那么就需要把科普从“解释科学是什么”转向“科学为什么”上。因为“科学的精髓是其方法”,如果只向公众讲解科学的成果和发现,而不讲解严格的科学方法,那么人们何以区分什么是科学,什么是伪科学。

  科学实验中的曲折有时比科学成果本身更吸引公众。科学就是在试错的过程中发展起来的。科学往往是先设立假说,然后针对这些假说进行试验。科学在探寻真相的征途上探索着,踉踉跄跄地蹒跚前行。当一种假说被证伪时,假说的提出者当然会很沮丧,但是,这种证伪恰被认为是科学事业的精髓所在。

  广大科技工作者在进行科普时,不妨用一种引人入胜的方式来讲述他们走过的路,陈述成果,也呈现探索曲折的过程;点明结论,也聊聊千百次试验运用的方法。只有在真诚沟通中传递科学精神的内核,提高人们对科学类流言的“免疫力”,才能让公众拥抱一个温暖而不是冷冰冰的科学。

  《光明日报》( 2023年01月12日 16版)

未来的诗和远方,或许是机器人为我们“负重前行”******

  近日,美国研究人员在探索一种新的机器人训练方法时发现,对工具的语言描述可以促使模拟机器人加速学习使用各种工具,也就是说,熟练使用工具的机器人可以帮助人类完成重复性或挑战性任务。

  根据用途的不同,机器人可以被划分为工业机器人、服务机器人以及特种机器人,其中“服务机器人”与我们的生活最为贴近。它们正在为不断上升的劳动成本提供解决方案,并开启了一种崭新的人机互动方式。今天,一起来看看世界各地的机器人在为我们的生活做着哪些努力吧!

图源:pixabay

  01

  赶配送

  目前,一些配送机器人已经可以通过使用多传感器导航系统,在导航过程中辨别二维或三维的结构,精准、灵敏地识别障碍,实现厘米级避障、秒级反应速度,大幅度提高对环境的感知能力,保证配送过程的导航稳定性。华盛顿Steak N Egg Diner餐厅老板奥斯曼·巴里(Osman Barrie)从一家名为Bear Robotics的初创公司租用了一台名为“Servi”的机器人,负责摆桌子、供应食品和饮料。

图源:巴伦周刊

  02

  跳舞蹈

  美国工程与机器人设计公司波士顿动力(Boston Dynamics)联动自家的四足机器人Spot人形机器人Atlas跳起了男团舞。它不仅可以完成动作,还能将歌曲MV中的人物动作模仿出来。这些舞蹈的展示不但有趣,还体现了机器人之间如何稳健、灵活地合作。

图源:Boston Dynamic

  03

  做手术

  医学手术通常要求高精度操作。以玻璃体视网膜眼科手术为例,理想手术操作精度要求为10微米,是头发直径的1/8。而医生手部物理抖动幅值一般为100微米,这意味着完成一台高精度手术对医生的要求极其苛刻。

  有了手术机器人的介入,医生可以在相机反馈的辅助下,利用操纵杆控制眼球切口中的微型视网膜手术机器人R2D2,将起皱的视网膜(厚度仅有10微米)铺平,修复病人的视力。

图源:pixabay

  04

  修动车

  配备机器视觉、图像识别等技术,动车组检测机器人已经拥有了动车一级检修作业能力。

  它由检测机器人、中心服务器、手持移动终端、列位检测和信息管理平台等五大模块组成,可全自动检测所有型号动车组车底和转向架可视部件,具备数据无线传输、故障自动判断等功能,作业效率是人检的2.75倍。

图源:pixabay

  05

  做刑侦

  日本机器人公司SBRH研发了一款机器人Pepper,可以对人类的面部表情进行识别和解读,与人脸识别技术相伴而生。通过对人类情感甚至是心理活动的有效识别,使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力,可应用于机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域。

图源:中国机械工程学会

  06

  助行走

  2014年,世界杯开幕式首次由一位瘫痪少年负责开球。这位少年借助先进的机械外骨骼结构,通过大脑意识从轮椅上站起来大脚开球。

  机械外骨骼结构被视作“可穿戴的机器人”,兼具有机器人的智能性与人体骨骼的仿生性:外骨骼通过各类传感器探测脑内电极和肌肉电信号,将活动信号传输给机器人,机器人再进行具体的机械动作。

图源:环球网

  07

  做清洁

  目前使用最普遍的是清洁机器人。随着技术的迭代升级,清洁机器人的功能逐渐多样化,也可以满足多样化清洁需求,已经应用至交通枢纽、写字楼、园区等诸多场景。同时,清洁机器人的产品品类也日渐多元化,除了可以地面清洁之外,还出现了泳池清洁机器人以及解决幕墙清洗难题的高空清洁机器人。

图源:pixabay

  08

  忙配药

  零售药店沃博联(WBA)正在研究使用机器人技术来配药。目前该公司配置了9个自动化“微型配送”中心,机器人可以配制80种不同的药物,为2000多家药房提供支持,每小时最多可以处理300张处方的配药,这与一家人手充足的药房一天配药数量相同。

  这不仅是为了节省劳动力成本,还可以缩短病人在药房里的等待时间,药剂师可以投入更多精力为病人提供咨询服务,处理紧急处方需求等。

图源:pixabay

  09

  进厨房

  美国连锁餐厅Chipotle Mexican Grill (CMG)最近开始在洛杉矶测试机器人Chippy,这款机器人专门用来制作玉米片。它能把玉米片浸入热油中,搅动油锅中的篮子,然后用盐和酸橙调味。CMG首席技术官库尔特·加纳(Curt Garner)称,虽然仍然需要人工打包和上菜,但在订单激增的午餐高峰期机器人是不可或缺的。

图源:pixabay

  10

  帮搜救

  哈佛大学的研究人员从蚂蚁中获得灵感,利用“光激素”设计出一组机器人RAnts。这种机器人可以相互响应,协同工作,并对环境做出反应。RAnts 仅通过简单的本地规则进行编程,遵循光敏场的梯度,避开光敏素密度高的其他机器人,并在光敏素密度高的地方捡起障碍物,然后将它们扔到光敏素密度低的地方。

  根据这些规则机器人可以实现复杂的集体“越狱”行动,并在未来应用于解决复杂的问题,如建筑、搜救和防御。

图源:网络

  机器人的功能多样化离不开其3D视觉系统、位置测绘以及机械工程的进步。“集群智能”(swarm intelligence)也越来越帮助机器人共享任务并一起工作。此外,通过5G或Wi-Fi网络连接,可以实现对机器人的远程监控、编程和故障排除。

  知识的量化与技术的进步不断为机器人带来新变化,而对于人本身而言,其最宝贵的智慧与灵性终究不可量化。如何做好机器与人的协同共生是未来我们共同面对的课题。

  审核:张宁 策划:李政葳  撰文:穆子叶 编辑:李飞

  参考 |新华社、参考消息网、科学网、科技日报、虎嗅

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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