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01熵3周前
打破相对论的实验?真有多重世界? 本视频深入探讨了量子力学中最具争议和革命性的思想之一:量子纠缠如何挑战爱因斯坦的局域性原理,并揭示了宇宙中超光速影响的可能性。 故事始于1935年,爱因斯坦、波多尔斯基和罗森(EPR)提出著名的思想实验,质疑量子力学的完备性,认为其中隐含的超距作用违背了相对论。他们认为量子力学存在“非局域性”问题,必须存在某种局域隐变量理论来解释量子现象。 然而,爱因斯坦的质疑长期被主流物理学界忽视,直至1964年约翰·贝尔提出“贝尔定理”,将哲学争论转化为可实验验证的科学问题。贝尔证明:如果存在局域隐变量,实验结果必须满足某个不等式;而量子力学的预测则违反该不等式。 视频详细介绍了阿兰·阿斯佩等人进行的经典贝尔实验,结果表明:量子力学的预测与实验结果一致,局域隐变量理论被证伪。这意味着量子纠缠确实是一种非局域现象,测量一个粒子可以瞬间影响其纠缠伙伴的状态,即使它们相隔遥远。 但量子纠缠并不违背相对论的核心原则,因为这种“超光速影响”无法用于传递信息,避免了因果悖论。视频也探讨了量子力学的不同诠释,包括: 哥本哈根诠释(主流,承认非局域性) 多世界诠释(试图恢复局域性,但引入平行宇宙) 最终,本视频揭示了: 爱因斯坦对量子力学的质疑并非“无法接受新理论”,而是深刻指出了其与相对论的根本冲突。 贝尔定理不仅解决了EPR争论,也重新定义了我们对“现实”“局域性”和“信息传递”的理解。 量子力学的非局域性已被实验证实,成为现代物理学(如量子计算、量子通信)的基础。 这是一场关于现实本质的深刻对话,也是科学史上最激动人心、最具哲学意义的探索之一。#科学 #物理 #相对论 #量子纠缠
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人工智能发展史:从理论萌芽到智能时代 你是否想过,那个曾只存在于科幻电影中的智能世界,如今正以惊人的速度渗透进我们的生活?从理论萌芽到技术爆发,人工智能的崛起正悄然重塑着人类文明的未来。 时间回到1943年,麦卡洛克与皮茨两位科学家首次将生物神经元的工作原理抽象为数学模型,为神经网络研究埋下了第一颗种子。7年后,图灵用一场思想实验——图灵测试,为机器智能划定了哲学边界。1956年达特茅斯会议上,麦卡锡、明斯基等先驱正式确立了人工智能学科,人类开始系统化地探索让机器模拟人类智能的路径。 但探索之路从来不是一帆风顺的。20世纪70年代,AI遭遇了第一次寒冬,明斯基在《感知器》中指出单层网络的局限,加上莱特希尔报告的批评和政府资助的锐减,研究陷入停滞。直到80年代,专家系统如DEC的XCON系统,通过规则库实现了特定领域的知识推理,为企业节省了巨额成本,AI才短暂回暖。然而,系统维护成本高、泛化能力弱等问题,又让AI在90年代再次陷入低谷。 真正的转折点出现在2006年,辛顿提出的深度信念网络与预训练算法,突破了深层网络训练的瓶颈。2009年,ImageNet数据库与GPU集群的普及,为模型训练提供了数据与算力的双重支撑。2012年,AlexNet在ImageNet竞赛中一鸣惊人,深度学习革命就此点燃。随后,AlphaGo击败李世石、Transformer架构的提出、GPT-3的千亿参数规模,AI在复杂决策、自然语言处理等领域不断突破,推动AI进入通用化探索阶段。 进入2020年代,AI更是迎来了多模态与通用化的新浪潮。AlphaFold 2破解蛋白质结构预测难题,ChatGPT、Stable Diffusion等模型将AI推向大众应用,GPT-4o与Claude 3.5等模型实现原生多模态交互,性能持续突破。同时,全球范围内对算法伦理、数据隐私与可解释性的关注日益增强,推动技术向安全、可控方向演进。 如今,人工智能正驱动人类社会从信息化迈向智能化,美国、英国、德国、中国等国家凭借各自的优势,在AI领域展开激烈竞争与合作。正如中国工程院院士王耀南所言:“人工智能正掀起新的工业革命浪潮,推动人类社会向智能化时代加速跃迁。”这场百年技术史…… #人工智能 #ai#豆包#千问 #ChatGPT
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