小松有约｜不会教孩子？听资深教育工作者为你支招

00:02:11:房屋和壁炉不适合？英国重新安装烟囱，重新适应燃烧材料 00:04:15:生成性人工智能是一个最新的例子，但是并不意味着它没有潜在的后果。 00:06:15:曼哈顿计划中的科学家：基础科学与道德责任的对话 00:08:17:全面爆发的冲突：能量资源的无尽宝库与有限边界

00:02:15:持久和平的代价：核危机和战争的风险 00:04:15:核能的未来发展：核武器的毁灭风险与可持续发展的平衡 00:06:16:"科学家应承担道德责任？" - 探讨原子核物理设备的必要性和道德考量 [瞬间闪耀的孤岛（10）.m4a 00:37] 00:08 就像是达摩利斯之剑吧。悬挂在我们头顶上，拴着达摩利斯剑的那个绳索啊，其实它正在逐渐的磨损当中。阿尔弗雷德诺贝尔，他说啊，如果冲突的双方都能拥有足够强大的这个武器，这实际上可能会会导致一...

00:02:08:"让炸弹爆炸减少的文本标题：核武器的破坏性与威胁" 00:04:09:如果没有启动曼哈顿计划，我们是否可能拥有一个没有核武器的世界？ 00:06:10:美国放弃核武器控制谈判：波尔和丘吉尔的不同看法 00:08:15:冲突双方拥有足够强大武器，会导致平衡阻止战争

00:02:14:机密文件解密：罗兹先生开启原子弹制造故事新篇章 00:04:15:解开“曼哈顿计划”背后的谜团：罗兹与罗兹物理学研究的宝藏 00:06:16:格罗夫斯与奥本海默的相遇：曼哈顿计划的关键人物 00:08:23:奥本海默相信奥本海默会遵循命令，背后有心理原因：强烈的成功欲望

00:02:09:人类的历史：从原子时代到未来的威胁 00:04:12:人工智能与互联网：新的不确定性与挑战 00:06:12:20世纪是“最危险的时机”：天体物理学家马丁里斯警告人类面临巨大挑战 00:08:14:战争的历史后果：能量资源有限，科学如何为限制战争创造了条件？

00:02:15:"二战末期的原子弹投放：日本负隅顽抗，盟军想要登陆日本本土" 00:04:16:为什么两颗原子弹的投放被视为冷战的开端？ 00:06:17:氢弹的恐怖与核武器的后果：爱德华特勒的故事启示我们什么 00:08:18:核武器带来的战争结束倒计时：人类需要意识到时间越来越短的可能性

00:02:07:蘑菇云腾空而起：核爆炸与科学家们的震撼见证 00:04:09:科学家的反应被记录下来，但核试验的结果并不完美——兼谈误差大的问题 00:06:10:核爆炸蘑菇云冲天而起：奥本海默成为了死神界的毁灭者？ 00:08:12:第二次世界大战：让科学家成为战争机器的一部分

00:02:06:德国大学的种族清洗运动：马克思.冯.劳耶的抗议与后果 00:04:07:纳粹德国大学教师岗位空缺：百分之四十五的岗位被“不学无术”的党棍占据 00:06:07:曼哈顿计划的开端：爱因斯坦和利奥希拉德的信件引发的变革 00:08:08:"海森堡与原子弹：一个英雄的陨落与另一个传奇的崛起"

00:02:08:"根本就无法想象的" - 奥本海默传：二战前德国科学家发现核裂变 00:04:12:"德国作为世界物理学研究中心的地位：信心首先制作出原子弹" 00:06:15:奥本海默与海森堡：美国原子弹计划背后的政治与竞争 00:08:15:"奥本海默：追求世俗意义上的成功的野心，导致德国研发原子弹失败" [瞬间闪耀（3）.m4a 00:42] 00:05  [瞬间闪耀（3）.m4a 00:35] 00:52 嗨，你好，我是小松，在上海向你问好。那几位朋友问我，说，你是做这...

00:02:08:原子弹研发之旅：天才物理学家的特立独行与挑战 00:04:12:“夏令营中的恶作剧专家：费曼的特别之处”——读费曼先生这本书的摘要 00:06:15:核能时代的崛起：核武器与人类历史的发展 00:08:40:原子弹的诞生：战争、科学和人性的故事

00:02:07:"奥本海默：电影人物与历史铭记" 00:04:08:曼哈顿计划：“曼哈顿计划”讲述的历史真相 00:06:09:"蘑菇云的故事：战争、科学与人性交织的复杂历程" 如今我们回顾这段原子弹诞生的历史，就会发现这是一段由战争、科学、人性纠缠在一起的复杂的故事。从这儿之后，人类就一直生活在蘑菇云的阴影之下。你说对吧？ 

00:02:03:人工智能的未来：大语言模型带来的机遇与挑战 00:04:04:"人工智能暴露的风险：作为特别多的打工人该怎么办？" 00:07:15:小松和你说，游戏人生，一起努力！ 有一句话送给你，坚信山的那一边是什么，那就让我们努力吧。

00:02:06:应对技术带来的社会风险：提高薪酬或都不是最好的解决方法 00:04:08:拯救行动的道德考虑：距离不应成为考虑因素 00:06:08:社会问题探寻之旅：博士与初学者的对话

00:02:08:人工智能安全领域的吸引力：有强烈的内心动力和使命感的人。 00:04:08:"还有哪些职业可以选项博士？"：博士选择职业的反思与启示 00:06:23:量子计算和人工智能：影响前沿研究的不同影响

00:02:05:人工智能的可解释性研究：从外部视角到内部探索 00:04:05:AI安全研究的这个领域，感觉像是第一次接触到外星人 00:06:09:人工智能安全专家的半路出家之路：从物理学博士到人工智能专家 00:08:11:AI安全领域的派系斗争：权力、隐私和利益的平衡挑战 那要脱离人类的控制，他需要做到什么呢？他现在的能力离这种可能性还有多远啊？ 他经常感觉到眼前有一个外星生物， 你肯定想知道在AI安全领域内部，它们有没有派系的斗争。&n...

00:02:08:保罗克里斯蒂亚诺：人工智能业界备受尊敬的领袖，对深度学习有深入理解 00:04:12:人工智能的偏见与安全研究——DIMENTPRO对齐问题 00:06:12:人工智能的意外发现：四条腿机器人学会摔倒与GPT的学习过程 下一集预告： 杜博士说，其实我们不如实际的看一看今天的模型到底在做些什么？要脱离人类的控制他需要做到什么呢？他现在的能力离这种可能性还有多远？

00:02:09:这些模型在医疗健康领域的应用：语言模型的创新性应用 00:04:09:患者和研究者都能接受的人工智能模型：医疗健康领域的决定性时刻 00:06:40:时间赛跑与预测模型的重要性：探索人工智能的未来

00:02:06:机器学习：挑战与进步——医疗保健领域人工智能研究现状及趋势分析 00:04:09:通过人工智能认识大脑工作方式的可能性 00:06:11:智力的本质：从机器智能到人类智能的跨越

00:02:07:大脑工作方式与人工智能发展：从知识表示到符号推理 00:04:07:人类学习两个现象之间的关联规则，构建符号推理系统：向量研究所重点研究方向 00:06:07:科学家给出的答案：多层感知器和卷积神经网络的复杂性 00:08:14:人工智能的魅力与挑战：注意力机制的应用与未来发展 利用人工智能辅助医疗，毫无疑问的难免也会涉及到伦理的问题。即便人工智能系统看上去比医生更聪明更准确，可是，我们都会很质疑为什么要将自己的生命交...

00:02:07:利用机器学习进行病理学图像分析：探索医疗领域的新方向 00:04:10:风险评分和机器学习：揭示医学中的潜在模式，提高医疗准确性 00:06:11:建立一个优秀的预测模型：用于医疗领域的伦理问题与挑战 神经网络和深度神经网络到底有什么区别啊？ AlaexNET的深度神经网络，它以出色的成绩赢得了冠军。这个被认为是神经网络研究过程当中的一个标志性的时间，灯塔式的时间。 克里什南教授到底研究的什么样具体的问题？有什么具体的...

00:02:08:人工智能与医疗领域的交叉：克里施南教授的研究看法 00:04:08:机器学习：从数据中寻找结构和机制的学科 人类大脑利用能量的方式更加有效，你说对不对？ 在不同的环境当中处理信息的方式也更具有适应性。 你看我们聊人工智能聊了这么久，就这个时间点上说机器学习模型仍然是无法做到这些，你说对吧？  克里什南教授他研究的领域到底是什么？是机器学习和医疗保健的交叉领域。 有个问题，你说神经网络和深度神经网络到...

00:02:03:数字时代的“多模态”挑战：人工智能取代工作的趋势？ 00:04:05:图灵测试是否仍然重要？AI的发展将超越人类想象！ 00:06:05:图灵测试的重要性：我是目前认为图灵测试仍然非常重要研究者之一。 00:08:07:建立一个优秀的预测模型的重要性：从数据分析到决策的关键环节 这所谓的安全地带，它存在吗？ 克伦教授的答案是，不存在。 你说目前人工智能领域最大的难题到底是什么呀？  还有很多的研究难题，比如说让人工智能表...

00:02:05:人工智能的悖论：我们是否应该让机器决定我们的命运？ 00:04:07:"像教授这样的人吧，其实并不是什么例外：人工智能与人类智能的本质区别" 00:06:16:checkPGP：人工智能的智能与人类智能的真正差距 是不是只有人类才具有自我意识呢？假如真的是这样的话，你说我们究竟该如何判断人工智能系统是否具有自我意识呢？ 其实哈，这些问题才是人工智能研究领域最重要的问题之一。 目前并没有一个好的标准，好的指标来评判一个人工...

00:02:06:视频数据强时续性：人工智能视频模型的发展机遇 00:04:10:AI超越人类？别天真了！我们需要更多的时间和技术来实现它。 00:06:10:通用人工智能时代可能离我们并不遥远，安全与改变是我们需要关注的重点 人们认为神经网络可以处理几乎所有的问题，为什么它在自然语言处理和图像识别领域表现的会尤为出色呢？ 通用人工智能还遥不遥远？ 会不会我们明天睁开眼睛就能看见它？ 我们真正需要的是来证明通用人工智能系统，它是不...

00:02:00:人工神经网络的自信与无知：人工智能研究中的常见问题 00:05:52:语言模型的英语环境与不同语言下的智力差异 我使用ChatGPT的时候发现无论你问他什么问题，他总会给你一个非常确定的答案，即便这个答案是完全错误的。你说，我们为什么不能训练计算机模型可以承认他有一些问题是没办法回答的？ 白噪音的图片，就像是以前电视屏幕上的那个雪花斑点。 我们可以很容易地让人工智能能够相信它看到的是一把吉他，或者是一只...