材料學,作為研究物質組成、性能及應用的學科,自古以來一直是推動人類文明進步的核心力量。從手持石器的早期人類到青銅與鐵器時代的先民們,每一個科技革新都伴隨著社會結構和生活方式的根本變革。本文將帶您回顧近代以前的全球材料學發展,特別關注中國在這一領域的傑出貢獻。
從石器到青銅器的演變
石器時代標誌著人類使用自然石材製作工具的起始。這些初步的工具雖簡樸,卻奠定了人類文明的基礎。大約在西元前3300年,人類掌握了金屬提煉技術,開啟了青銅時代。青銅,一種銅錫合金,因其優良的硬度和耐用性成為了製造武器和工具的首選材料。
鐵器時代的到來
西元前1200年左右,鐵器時代的曙光初現,鐵的發現推動了更堅硬材料的廣泛應用。中國古代出土的最早大型鐵器,如2800年前的虢國玉柄鐵劍,標誌著鐵器技術的初步成熟。儘管鐵器的民間普及較慢,漢代的炒鋼法(一種的鋼鐵煉脫炭技術)使得古代華夏文明成為民間最早大規模使用鐵器的文明。漢朝時期,中國不僅進一步完善了鐵器製造技術,也創造了高爐和煉鋼技術,確保了此後,其在全球冶金技術中的領先地位,直到17世紀。
瓷器革命
在非金屬材質方面,中國的瓷器技術尤其突出。在唐宋時期,瓷器製造技術的頂峰不僅體現在精美的工藝上,還在於其卓越的物理性質,如硬度和耐腐蝕性。中國瓷器因此成為古代對外貿易和文化交流的重要像徵。
火藥的革命性發明
在化學材料的發展上,古代中國的火藥發明產生了深遠的全球影響。這種由道教煉金術士在尋求長生不老藥的過程中偶然發現的混合物,迅速被應用於戰爭,並徹底改變了後世的軍事形態。從宋代的《武經總要》記載的火砲、火箭到火藥罐,這些火器的發展和使用展示了中國在軍事技術上的先進性。到了13世紀末,火藥技術透過絲路傳至歐洲,催生了一系列軍事變革。
總結
回顧近代以前的材料發展史,我們可以看到材料技術是文明進步的重要推手。華夏文明在這歷史進程中扮演了非常重要的角色。從煉製青銅到發展煉鐵技術,從瓷器的完美藝術到火藥的激進創新,古代中國的貢獻不僅推動了本國的科技和文化繁榮,也對全世界的科技發展產生了深遠影響。總而言之,就材料史而言,從古至今它的發展都不是孤立的透過這些技術的交流和傳播,東西方文明得以相互啟迪,共同前進。
科学是近乎人人都会津津乐道的话题,不知读者有没有怀疑过,在我们所熟知当今科学视角外,是否对一个现象有着不同的科学解读。这里就要谈到主流科学(mainstream science)和非主流科学(non-mainstream science)。主流科学(Mainstream Science)指的是被广泛接受和认可的科学观点、理论和方法。非主流科学指的是与主流科学观点相对立,尚未或无法被广泛接受的科学观点、理论和方法。这些观点可能是新的、争议性的或者与传统观点相悖的。非主流科学可能由一小部分科学家或者非科学界人士支持,但它们通常未经过严格的实证验证或同行评审。因此,很多时候,非主流科学在学术界和社会上的知名度较低,甚至饱受争议。
然而,有时候一些非主流科学观点最终会被证实为正确,但这通常需要经过深入的研究和验证过程。在科学史上,这方面的案例数不胜数,包括细胞学说,日心说,板块构造理论等等。
在当下,随着科学愈发普及,人们越来越认可现有的科学体系。我们不禁发问,我们是否依然秉持以批判的眼光看待那些主流科学?我们以氟利昂为例,来聊一聊主流科学下,一些“少数派”研究的合理性和必要性。自1961年世界气象组织建立臭氧数据中心以来,研究人员发现,大气平流层的臭氧含量呈现出显著的递减趋势。此后十年左右的时间内,科研人员迅速将该趋势与氟利昂类制冷剂在空调、冰箱中的大规模使用联系起来。
1995年诺贝尔化学奖也颁给了弗兰·罗兰,马里奥·莫利纳,保罗·克鲁岑,以表彰他们在揭示氯氟碳化合物与臭氧分子的反应机理的贡献。然而,我们是否就能理所当然的建立起 “氟利昂导致臭氧分解” 的普世关系?时间来到2001年,当时还在做博后的加拿大滑铁卢大学华人教授卢庆彬在顶尖物理学杂志Physical Review Letters撰文揭露卤代烃和臭氧的反应中,高能宇宙射线的引发是必要条件,而不是诺奖研究中提出的 “紫外线引发”机理。据此,卢教授提出了臭氧层破坏的宇宙射线躯使电子诱导反应(CRE)机理。在此基础上通过观察1850年来,卤代烃含量与气温变化地关系,提出了卤代烃为导致了全球温室效应,挑战了主流观点中的“二氧化碳为主要温室气体”。
此后的二十年里,虽然该机理历经坎坷,且被不同实验室的同行成功地进行了重复和验证,但是由于背离“主流”观点,而遭遇“冷遇”。在2023年,卢教授再次以单独作者身份在美国国家科学院院刊详细阐述该机理。在该文中,卢教授再次通过更加详细地数据建立氟利昂和气候变化的关系。科学研究中总是不可避免地要触及到诸如“做出什么样的假设,使用了什么方法,得出了什么结论”。不管是科研人员或是普通民众,我们都要保持批判与怀疑的态度来审视我们接触到的“科学”。
近期蘋果退出電動車領域,奧迪、賓士相繼過去的2023年一整年都充斥著人們對人工智能(AI)的討論,其中既包括AI的帶來的變革,也有這場變革背後的隱憂以及倫理問題。我們今天來盤點一些最近一年來的AI發展現狀,展望AI發展的未來,同時也透過刨析爭論話題來深入地了解它。
2023年隨著多種生成式人工智能模型的應用,其中包括大語言模型,文本-圖像生成模型等,基於當代人工智能的產品最終得以走進廣大消費者,像廣為熟知的OpenAI旗下的ChatGPT(包括在此基礎上開發的微軟Copilot),Google的Gemini(曾經的Google Bard)。雖然我們當下距離獲得通用人工智能還為時過早,但是具備相當「智慧」的AI產品,已經用於各行各業,甚至可以說已經無處不在。隨著2024年2月上線的文字-視訊生成AI--Sora的問世,生成式AI已經完成了文字-圖像-影片的生成式閉環。
有鑑於此,我們預測了2024年AI發展領域幾個關鍵趨勢與進展:
1.檢索增強生成(RAG):RAG在減少AI生成內容的幻覺方面變得至關重要。這種方法透過將文字生成與資訊檢索結合,提高了AI輸出的準確性和相關性,對於需要事實準確性的企業應用尤為重要。
2.客製化企業生成式AI模型:企業越來越多地探索比大型通用模式更小、特定領域的AI模型。這些客製化模型能更有效地滿足特定需求,並提高企業應用的效率和成本效益。
3.影片製作中的生成式AI:生成式AI的演進擴展到了視訊領域,先進技術使創造高品質視訊內容成為可能。這對電影產業及其他領域產生了重大影響,AI也越來越多地被用於電影製作、行銷和其他創意部門。
4.能夠多任務的機器人:AI的創新使得開發能夠執行廣泛任務的更通用機器人成為可能,這將徹底改變工業和家庭應用。
5.開源和小型AI模型:向開源和小型AI模型的趨勢正在加速,使更廣泛的訪問和應用成為可能,包括在小型設備上和在隱私敏感的背景中。例如2022年就問世的基於256Kb記憶體單晶片上的影像辨識與分類。
6.模型優化和客製化:模型優化技術的進步使AI更加可訪問並針對特定需求進行了調整。例如低秩適應(LoRA)和量化等技術簡化了微調過程,使創建高效和客製化的AI模型成為可能。
7.針對AI與機器學習的新算力:為了因應大規模AI模型的應用,開發者對算力的追求也愈發趨之若鷯,基於傳統不同架構CPU的運算平台早已無法滿足相關運算需求。同時,新的硬體架構也開始扮演更重要的角色。除了廣為人知的GPU運算,Google團隊開發的張量處理器(TPU)也逐漸進入大眾視野。據悉,Alphabet公司(Google母公司)旗下自動駕駛公司Waymo早已將TPU應用到基於AI的自動駕駛軟體開發中。另外一大類則是被寄予厚望的類腦運算(neuromorphic computing),因其在物理硬體上採用了類神經元的結構,具有低功耗和高儲存密度的特點,在AI大模型訓練中也廣受關注。在2023年,Nature雜誌發表了IBM開發的基於類比訊號的AI晶片訓練晶片。
人工智能的倫理研究起源甚早,在1941年艾倫·圖靈發表關於機器智慧的思考以來,對AI的倫理問題就從未停歇。其中也包括廣為人知的機器人三定律。隨著生成式AI的鋪開,關於AI倫理的爭論也來到了新的高度。這其中不光是從「對人類的影響」這個角度來看問題,像AI是否可以取代人工,也包括對AI或機器人是否應被賦權的爭論。同時生成式AI所用的個人數據,已經帶來關於個人資料安全的進一步擔憂。有鑑於此各國和地區也都在積極推動立法來管控風險,來保障AI發展的健康和可控。早在2023年6月,歐盟最早通過了歐洲聯盟人工智能管理法案。在2023年10月30號,美國總統拜登也簽署了「安全、可靠、可信的人工智能開發和應用」的行政令。隨著各國陸續地跟進,AI時代新的倫理爭議和資料安全問題的擔憂有可能得到緩解。
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