chatgpt科学家带你读科幻，有哪些一刷就停不下来的电视剧？
谢谢邀请，我想说的是《我是特种兵》。
该剧是根据刘猛的小说《最后一颗子弹留给我》改编而成，讲述了中国人民解放军陆军特种部队孤狼特别突击队残酷悲壮、铁血精诚的训练和生活，以及六人之间的战友情和兄弟情的故事。
一个个鲜明的人物浮现在我的脑海里。
庄焱：孤狼B组第一突击手，戏称小庄，代号“西伯利亚狼”。入伍前是戏剧学院导演系大一的学生，为了追随青梅竹马的初恋女友小影，而休学去参军。进入军营后，经过不断的历练和层层的选拔训练，最终成为狼牙特种大队孤狼特别突击队队员。
郑三炮：孤狼B组爆破手，戏称老炮，代号“山狼”。西南某军区新兵连班长，小庄参军所在新兵班的班长，对新兵训练要求十分严格，铁面无情。报名特训选拔，加入孤狼特别突击队后，曾作为卧底，成功捣毁贩毒集团。
林影：小庄的初恋女友，一直鼓励小庄考入戏剧学院导演系，但自己却没能去参加解放军艺术学院的艺术专业考试，并选择了参军。进入部队后成为了军医。后来在一次营救人质的行动时发生意外不幸牺牲。
邓振华：孤狼B组狙击手，戏称伞兵、鸵鸟，代号“大尾巴狼”。进入特种部队前是空降兵“雄鹰师”黄继光侦察连的狙击手，性格开朗自信，被搭档史大凡封为“孤狼B组的宠物”。在执行任务中认识了公安边防部队的夏岚，并成为男女朋友关系。
史大凡：孤狼B组卫生员兼观察手，戏称卫生员，代号“秃尾巴狼”。出身于中医世家、武术世家、军医世家，进入特种部队前是海军陆战队某旅两栖侦察连卫生员。性格大智若愚，与邓振华是搭档，最大的爱好是看。
强晓伟：孤狼B组第二突击手，戏称强子，代号“恶狼”。进入特种部队前是解放军某部钢铁八连班长，在部队退役后，成为了一名特警，帮助当地公安局特警总队组建了处置城市暴力犯罪与突发事件的黑鹰特别行动小组并担任组长。
耿继辉：孤狼B组组长、指挥员，后来担任孤狼突击队队长，代号“森林狼”。毕业于南京陆军指挥学院，放弃特招进入特种部队的机会，从一名侦察连的普通士兵做起，凭借自身努力通过了特种部队的选拔，最终进入了026仓库。
苗连：夜老虎侦察连的连长，代号“猫头鹰”。十分看中了小庄的潜质，并对他寄予厚望，于是把小庄留在了自己身边做文书。他通过自己的个人魅力感化了桀骜不驯的小庄，使小庄成为了一名合格的侦察兵。
高中队：狼牙特种大队中队长，后来担任大队长，戏称狗头老高，代号“野狼”。一名集严厉和亲切于一身的铁血教官，为了锻炼特种兵在战场上直接面对生死的能力和勇气，采用魔鬼训练的方法，看似冷血无情，但桀骜不驯的背后隐藏着对于每一个士兵的关爱。
何志军：狼牙特种大队大队长，代号“狼头”。新中国成立后的第一批特种兵，上过真正的战场。在小庄特训期间提供了间接帮助，并教会小庄如何成为一个合格的军人。
这部电视剧唤醒了我当兵的热情，我一直有个梦想当兵保家卫国。现实中我想有很多像他们那样的人。单兵作战能力极强，精通各种作战技能，在危局、险局、难局中，苦练军事本领，磨炼顽强意志，练就“为了胜利一无所惜”的血性胆气。
我是中国人民解放军军人，我宣誓：
服从中国共产党的领导，全心全意为人民服务，服从命令，忠于职守，严守纪律，保守秘密，英勇顽强，不怕牺牲，苦练杀敌本领，时刻准备战斗，绝不叛离军队，誓死保卫祖国。 致敬那些和他们一样军人，正式他们的付出，才有我们现在和平的生活！
图片和电视剧介绍来自百度百科。
当其发展为超级智能时几乎无法与人类站在统一战线？
毁灭人类？当然有可能！科技发展既提高了生产力水平、改善了生活，也增加了毁灭人类的可能性和手段。
设想一下：如果超级智能被不法分子利用会怎样？如果各国的核按钮被AI非法控制会怎样？
所以我认为Altman回答得很好，其言下之意就是：在发展人工智能的过程中要充分认识到潜在的危险，防范于未然！
就如同伴随着网络而来的电脑病毒和黑客攻击一样，当人们高度关注网络安全问题以后，网络安全事件就大为减少了。
同样道理：现今人工智能方兴未艾，提高防范风险的意识和能力成为一件大事，这件事切不可掉以轻心！
强化法制建设是防范风险的有效手段！防止非法入侵！
国际关系上加强沟通与合作，构建人类命运共同体！
搜索关键词“差点毁灭人类”，网络上会出现一大堆类似的时刻和事件，从古至今不曾断绝！幸运的是人们都安然度过了！
但是，对于我们绝大多数人来说，也大可不必为此烦恼，诚惶诚恐！
不必焦虑，也不必贩卖焦虑！
做一枚可爱的吃瓜群众就好！
天塌不下来！
#头条创作挑战赛#
未来医院检验科的专业人才会不会被仪器所取代？
先表明我的观点，那就是：短期内不可能。
现在检验科的工作大部分都是由仪器来完成，而且设备的自动化程度越来越高。这样发展下去看起来过不了多久仪器就会取代人工。但是检验专业的人员并不只是操作仪器那么简单，还需要判断和调整仪器状态，对仪器进行维修维护保养等一系列的工作。
这样说可能显得太笼统，我们来简单地梳理一下检验科日常的工作流程：标本预处理，上机实验，审核并发出检验报告。
那么最先进的实验室现在的自动化程度如何呢？——大家都听说过流水线吧？这个检验科也有。
首先实验室接到标本，要按照项目和类型进行分拣。现在大型实验室收到的标本都是这样的：
每一个标本上都贴着一个条码，条码内容是一串数字，是这一支标本的唯一标识。包含的信息有患者的基本信息和申请的项目。
收到标本以后的第一步是分类。从这一步开始就可以上流水线了。流水线上的识别系统会对标本进行识别归类，按照需求将不同类型的标本输送到不同的模块进行预处理和检测。检测完成后标本会被自动打包送入标本冷藏单元。
说实话这中间环节确实不需要什么人工，只是把标本放进机器里就行了。但是设备只是负责机械地检测，报告结果。在结果发出前，还需要经过专业人员进行审核，这是必须要专业人员进行的工作。为什么要进行人工审核呢？这是因为不论多么先进的仪器，都有可能出故障。这些故障有的可以导致检验程序的中断，有些则只会悄悄地影响检测结果。前者会有明显的信号，比如报警，停机等，很容易被发现，并且可以靠技术的改进来避免；而后者就要完全凭借经验和专业知识来判断了。
而检验专业人员的工作还不仅仅是检测标本发出报告，更多的是根据自己的专业知识向临床医生解释报告。原因嘛，“买的不如卖的精”喽！
说完了现状，我们来畅想一下遥远的将来。
未来人工智能的发展是必然趋势。至于能发展到什么程度，我想，什么程度都有可能，一定会越来越接近真实的人类。到了那个时候，人工智能是否可以完全代替人工呢？真到了那个时候，人类是否就什么工作都不用干了？就像科幻电影一样。
以上内容纯属个人看法，热切希望大家能够提出不同观点，欢迎讨论，勿喷。
谢谢大家，我是检验科祁一针儿，感谢关注！
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人工智能有什么用？
在过去的十年里，人工智能技术迅猛发展，曾经让我们觉得不可思议的科幻小说中的场景如今也逐渐成为我们生活中不可或缺的一部分。
十年前，人们还在谈论 AI 理论和实验的阶段，但是到了今天，AI已经投入多个领域的使用，切实地改变着我们的生活。过去的十年内人工智能领域所作出的成绩为其未来的发展打下了坚实的基础，那么人工智能到底有什么用呢？就让我带你们一起来回顾一下十年以来人工智能技术的重大突破吧。
/卷积/ 2012年，卷积神经网络（CNN）在著名的 ImageNet 挑战赛中大放异彩。由 Alex Krizhevsky 等人设计的卷积神经网络「Alexnet」以远超第二名的成绩夺得冠军，将 ImageNet 数据集上的视觉识别错误率降到了 15.3%，使原来的错误率减少了一半。该神经网络对猫的检测准确度达到了 74.8%，在 YouTube 视频中检测人脸的准确率为 81.7%。这一成果的作用在于，识别准确率的提升使研究者能够进行医学成像模型的部署，这些模型具备高置信度。除此以外，当下手机和商场中的人脸识别应用都要归功于卷积神经网络。 /对话AI/2017年由Vaswani等人发表的《Attention Is All You Need》带来的级联效应，使得机器能够以前所未有的方式去理解语言。基于Transformer 架构，AI 现在能够撰写假的新闻、推文，甚至可能引起政治动荡。继 Transformer 之后，谷歌又推出了 BERT 模型，将其用于关键字预测和 SEO 排名等。BERT 如今已经变成了自然语言处理领域的实际标准，例如 Microsoft 和 NVIDIA 之类的公司已经开始堆积更多参数来追赶该模型。GPT-3 也是 Transformer 的扩展，是目前最大的模型，它可以编码、写散文、生成商业创意，只有人类想不到，没有它做不到。/将人类一军/阿尔法狗在国际象棋中击败了顶级人类选手的新闻可以说是人人皆知，而更加复杂的人类游戏、围棋、扑克等，也没有挡住算法的脚步。这十年里，IBM 的 Watson 也在 Jeopardy! 决赛中击败了两位人类，最终 Watson 拿走了 77147 美元的大奖，而两位人类分别获得了 24000 和 21600 美元。Facebook 和卡耐基梅隆大学共同开发的德州扑克 AI Pluribus 也战胜了五名专家级人类玩家，实现了前辈 Libratus（冷扑大师）未能完成的任务，该研究还登上了 2019 年的《科学》杂志。2020 年 12 月，DeepMind 提出的 MuZero更是能够让人工智能模型掌握多种游戏，包括将棋、国际象棋和围棋等等。/生命解码/每一个生物体的行为都可以在其蛋白质中寻踪溯源。蛋白质承载着秘密，破解蛋白质或许有助于击败新冠病毒的流行。但蛋白质结构非常复杂，需要不断地运行模拟，光靠人力是很难完成的。DeepMind 尝试解决这一难题，其开发的深度学习算法Alphafold破解了出现五十年之久的蛋白质分子折叠问题。在计算机视觉被证明可以帮助诊断后，解决蛋白质折叠问题甚至能够帮助研发人员开发新药。 /艺术家OR骗子/在去年的一则视频中，比利时首相谈论着解决经济和气候危机的紧急需求，后来人们才发现这其实是通过AI技术伪造的视频。伪造内容的背后是精心设计的算法——生成对抗网络（GAN）。该算法在2014年提出，并得到广泛应用，甚至已经侵入了人类工作的最后一道壁垒：创作。这种网络可以生成从未存在的人脸、互换人脸，让一国总统胡言乱语。GAN 生成的一幅画甚至在佳士得拍卖会上以破纪录的价格——40 万美元成交了。GAN 的另一面是被用于恶意目的，以致于像 Adobe 这种公司不得不研究新技术来鉴别伪造内容。GAN 在下一个十年里仍将是被广泛讨论的对象。 /核心——硅/过去十年，我们见证了十多家公司研究专门的机器学习芯片。这些年来，芯片技术得到了极大发展，我们可以在手掌大小的设备上执行百万次运算。这些芯片被用到数据中心，用户可以观看自己喜欢的 Netflix 电影、使用智能手机等。接下来，专为边缘设备定制的 AI 芯片将会蕴含着价值数十亿美元的商机。苹果等公司已经开发了定制化机器学习芯片（如 A14 Bionic）来提供智能服务。即使是依赖英伟达和英特尔的 AWS，也正在慢慢进入芯片行业。/逐渐成熟的开源文化/2015 年，TensorFlow 开源。一年后，Facebook AI 又开源了基于 Python 的深度学习框架 PyTorch。今天，TensorFlow 和 PyTorch 已经成为使用最广泛的框架。通过不断的版本更新，谷歌和 Facebook 为机器学习社区带来了极大便利。自定义库、软件包、框架和工具的爆发式增长，使得更多人进入了 AI 领域，也为 AI 研究带来了更多人才。尽管 AI 已经进入许多我们未曾想象的领域，但它仍需应用到更流行的应用中，如自动驾驶汽车。然而，还有很多的挑战存在于数学层面：目前已有能够做出准确决策的算法，也有能够处理这些算法的处理器，但何时能够部署到应用上仍未可知。不管是医疗还是自动驾驶汽车还是其他的新领域，AI 仍需要持续不断地发展。
正如工业和信息化部副部长王志军所说，要想持续锻造云计算、大数据、人工智能、5G等新一代信息技术领域的长板优势，推动产业体系优化升级，就需要推动软件国民基础教育，创建一批特色化示范性软件学院，打造高素质人才队伍。国家对人工智能等技术的重视程度已经达到一个新高度，在未来这些相关产业也会得到大力扶持，其发展前景可见一斑。如果你正面临学业或者就业方向的抉择，不妨考虑成为云计算、大数据和人工智能等方向的专业技术人才，不仅拥有广阔的发展前景，还能为国家的重点科技领域助力，可谓是前途无限。
四大名著排名谁是老大？
毋庸置疑，《红楼梦》是四大名著中的老大。是中国古典文学的集大成者，在古典文学中有崇高的地位和深远的影响，是中国古典小说的巅峰之作。被誉为古今小说第一奇书。当时街头巷尾，都流传着：“开篇不谈《红楼梦》，读尽诗书也枉然”。
它是中国封建社会的百科全书， 包括生活的方方面面，如诗词、音乐、美术、戏曲、医学、建筑、政治、养生、美食等。综上所述，它是当之无愧的老大。
另外三部：《水浒传》、《西游记》、《三国演义》，排名可以不分先后，没有太大的区别和影响。这四部古典小说，代表了中国古典文学的最高成就，在世界文学史上也有着崇高的地位，特别是《红楼梦》。