而就在前几天，谷歌DeepMind的团队流传宣传在人工智能可控核聚变领域取得新打破。
DeepMind的团队基于上次的研究，对智能体架构和演习过程提出了算法改进。
不仅通过实验仿照，将等离子器形状的精度提高了65%，还降落了电流的稳态偏差，同时还让新任务学习所须要的演习韶光实现了3倍及以上的减少。

说人话便是这项进展，将加速实现可控核聚变的进程。

可控核聚变实现之后对天下有什么影响？

·首先每个人都可能拥有属于自己的微型核聚变反应堆，每个人都成为钢铁侠，每个家庭每个设备都能产生自己的能量，完备摆脱对大型电网的依赖。

·其次大量便宜的电力将使得所有交通工具都可以转向电动。
不仅是电动汽车，乃至可以拥有想象的电动飞机、电动船廉价且丰富的能源可能会使得超高速交通变得可能。
比如真空管道列车或超音速翱翔。
你可以想象在几小时内从地球的一端飞到另一端，还有海水淡化，目前的紧张难题是能耗高。

如果有了廉价的能源，大规模的海水淡化将办理环球许多地方的淡水短缺问题。

·其余如果能大规模更换化石燃料，那么地球的景象可能有机会逐渐规复到工业化前的状态，乃至可以利用大量的能源来直接从大气中去除二氧化碳，以更快的减缓环球变暖。

而且有了足够的能源，可以在特定区域内创造人造景象，让沙漠变得像热带雨林一样湿润，或者让寒冷的地区变得像夏天一样温暖。
有了大量的能源，可以构建一些现在可能看起来不可能的巨型构造。
比如连接地球和太空的太空电梯，乃至覆盖全体城市的巨大穹顶。
末了无尽的能源，将使得人类有能力进行长期深度的太空探索，乃至可能实现对其他星球的殖民。
毕竟，核聚变反应堆只须要很少量的燃料，就可以在永劫光的太空旅行中供应能源。

这和这几天算夜热的超导有什么关系呢？关系可太大了。
超导技能和可控核聚变技能之间的联系，紧张在于他们在托卡马克设备中的运用。
托卡马克是目前用于实现可控核聚变的紧张设备。
在托卡马克中，等离子体须要被限定在一个非常小的空间内，并被加入到极高的温度。

为了实现这一点，托卡马克利用了强大的磁场来限定等离子体，防止他打仗到设备的地面。
这个强大的磁场是通过利用超导线圈来天生的，超导线圈在极低的温度下事情电阻为零，因此可以在没有能量损耗的情形下，产生持续且稳定的电磁场。
这对付可控核聚变的实现至关主要。
由于它须要一个持续稳定的高温等离子体环境，因此超导技能对付实现可控核聚变至关主要。

它不仅使我们能够创建和坚持必要的等离子体条件，而且还提高了能源效率。
由于超导线圈没有电阻损耗。
另一方面，成功实现可食核聚变也可能对超导技能产生影响。
例如：如果我们能够得到险些无尽的清洁能源，那么我们就有足够的能源，来制造和掩护更多的超导设备，这可能会推动超导技能的更广泛运用。

We can m在超导技能和可控核聚变领域ale，都有潜在的运用。
对付超导技能，HoA可以改进材料设计和优化生产过程。
Lilke pushing to肌器学习算法agnet togethe，成像成像500kb wirepurea，对应对应芯片的材料数据探求可能的新型超导材料和优化现有材料的方法。

此外ai也可以用于监控和优化超导设备的运行。
例如在粒子加速器和电力系统中，对付可控核聚变，AI在这个领域有着巨大的运用前景，例如深度强化学习可以用于优化托卡马克中的等离子体。
掌握策略优化演习AI模型来预测和掌握等离子体的行为。

科学家们可以更有效的坚持和掌握聚变的反应。
总的来说AI作为一种强大的工具可以帮助我们理解和掌握繁芜的物理过程。
例如超导和核聚变从而推动这些领域的发展。
就像我最早的视频说的AI的思维办法与人类的思考办法截然不同，AI最厉害的地方不是它能够自动完成任务，也不是它能像人一样思考，而是它能找到人类乃至都想不到的答案。

这不是汽车取代马的发明，也不仅仅是时期的进步，这是哲学上的超过。
AI感想熏染到了人类既不能用理性认知也感想熏染不到的规律，而且它可以利用这个规律干事。
人类已经不是天下规律唯一的创造和感知者了。
更主要的是AI的发展已经来到了能量基点，限定AI发展的已经不再是算法和数据而是能源。

就在前几天的7月31日环球首富马斯克还表示电能有可能成为阻碍AI发展的最大成分。
从演习AI大模型的能耗来看整整3倍以上的能耗以及后续不断递增的能源需求。
AI的确像一只不断吞食电能的怪兽寻衅环球本就不富余的电能供应，如果没有了电能AI的发展就只能被迫止步。
以是这几项研究是相辅相成的，而它们之间如果相互加成，那我们有可能真的是人类历史上有史以来见证奇迹最多的一代了。

我是朋克周，在变化多端的AI天下为你领路。