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步骤5：舞娘直播新發現6個“候選”星係！現有宇宙理論或受挑戰英國知名學術期刊《自然》22日刊載的論文說，詹姆斯·韋布空間望遠鏡發現6個“候選”星係。它們在宇宙大爆炸後不久出現，形成速度之快難以用現有天文學理論解釋。研究人員眼下等待進一步確認這些天體的“身份”，認為其中一些很可能是大質量星係。一旦確認，它們的存在將顛覆科學界對早期宇宙的認識，宇宙學一些基本規則或需修改。2022年7月11日，美國政府公布首張詹姆斯·韋布空間望遠鏡拍攝的全彩宇宙深空圖像，拍攝的是“SMACS 0723”星係團。美國國家航空航天局表示，這是迄今最遙遠、最清晰的宇宙“高不足7厘米、重70公斤的嬰兒”觀測數據來自韋布望遠鏡發布的第一批數據集。由澳大利亞、美國、丹麥和西班牙研究人員組成的專門小組分析數據時，在北鬥七星附近一片不引人注意的區域發現一些“模糊的點”，亮度異常且紅得不尋常。在天文學中，紅色代表“年長”。隨著宇宙持續膨脹，早期發光天體發出的紫外線和可見光朝光譜的紅端移動，最終以紅外線的形式如今抵達近地空間，這種現象稱為“紅移”。韋布望遠鏡作為哈勃空間望遠鏡的“繼任者”，觀測波長主要處於紅外波段，有助於科學家“以更近距離看到萬物起源”。相比之下，哈勃望遠鏡主要在可見光和紫外波段觀測。研究人員分析後認為，他們發現的6個紅點可能是星係，大約形成於宇宙大爆炸後5億至7億年，當時宇宙年齡相當於現在的3%左右。據法新社報道，其中兩個星係在哈勃望遠鏡拍攝的圖像中出現過，但特別模糊，以致當時沒有被注意到。這是美國國家航空航天局2022年7月12日公布的詹姆斯·韋布空間望遠鏡拍攝的宇宙圖像。新華社發研究人員依據數據推算，這些“候選”星係內部的恒星總質量相當於100億至1000億個太陽。其中一個星係的質量似乎與銀河係相當，但密度是銀河係的30倍，看上去與目前宇宙中的星係有根本不同。路透社援引論文第一作者、澳大利亞斯威本科技大學天體物理學家伊沃·拉貝的話報道：“如果銀河係是一個體型正常的成年人，高1.75米，重70公斤，那麼這些星係就像是1歲的嬰兒，體重（與成年人）差不多，身高不足7厘米。早期宇宙充滿了怪誕。”依據研究人員說法，這些天體形成於宇宙早期，依據現有天文學理論推測，當時“隻能存在一些微小的、年輕的‘嬰兒’星係”，沒想到那麼早就存在與銀河係一樣成熟的星係。要知道，銀河係達到如今的規模用了超過130億年。另外，這些“候選”星係的質量比宇宙學標準模型推測的大得多，最多相差100倍。如果把它們內部的恒星加起來，“將超過當時宇宙中存在物質的總質量”。與當前宇宙學模型相悖拉貝說，年輕的星係要在7億年內“長”到銀河係的規模，其成長速度必須是銀河係的20倍左右。在宇宙大爆炸後這麼快就存在如此大質量的星係，這與當前宇宙學模型相悖，而這一模型代表了科學界對宇宙運行方式的最佳理解。對於這種矛盾，一種可能的解釋是，星係的形成還有人類目前未知的方式，“似乎有一個通道是快車道，而快車道創造出了怪物”。依據當前主流宇宙學理論，宇宙起源於138億年前的一次大爆炸，在大爆炸後38萬年到大約1.5億年間，經曆了沒有任何發光天體的“黑暗時代”。在“黑暗時代”末期，宇宙大尺度結構在暗物質引力作用下顯現，誕生了第一代恒星和星係。暗物質是理論上可能存在的一種不可見物質。科學家在天文觀測中發現很多疑似違反牛頓萬有引力定律的現象，但可以在假設暗物質存在的前提下得到很好的解釋。根據科學家推算，在宇宙物質總質量中，普通物質約占15%，其餘85%是暗物質。英國諾丁漢大學天體物理學家埃瑪·查普曼告訴英國《衛報》，如果大爆炸後不久就能形成如此巨大的星係，表明“黑暗時代可能沒有那麼黑，或許宇宙中大量恒星形成的時間遠比我們認為的早”。據英國《科學通訊》季刊網站報道，英國赫特福德郡大學天文學家埃瑪·柯蒂斯-萊克給出了另一種解釋：部分新發現的星係的核心存在超大質量黑洞，看起來像星光的東西可能是黑洞吞噬的氣體和塵埃發出的光。韋布望遠鏡先前拍到過一個活躍的超大質量“候選”黑洞，經分析，其形成時間比上述“候選”星係更早。不過，科學家目前還難以解釋為何宇宙大爆炸後這麼快就能形成超大質量黑洞。柯蒂斯-萊克說，為確認新發現天體的“身份”，天文學家需要進一步確認它們的距離、質量、光譜信息等。拉貝說，韋布望遠鏡已經拍攝了一些星係的光譜，“幸運的話，一年後我們會知道更多”。。
步骤6：《金桔直播》科學飛躍式發展之時出現的推理被稱為“溯因推理”。美國哲學家查爾斯·桑德斯·皮爾斯舉出的代表性例子有根據海岸線的形狀提出的魏格納的大陸漂移學說、沃森和克裏克的DNA雙螺旋模型。至於AI能否做出這樣的推理，目前研究者的意見還存在分歧。中部大學教授津田一郎屬於謹慎的一派。他認為：“人類不停地思考，總在意想不到的時刻靈光乍現。無意識情況下工作的大腦其不可思議的機製依然迷霧重重，如何通過AI呈現現在還毫無頭緒。”眾多AI研究者認為，即便AI與人腦的機製不同，隻要能夠找到類似手法，人工智能就能掌握與溯因、或者說反推類似的能力。雖然不是用於科學研究，但用於學習語言、聲音、靜止畫麵、動畫等大量數據的最新型AI的“基礎模型”能夠在語音指導下熟練作畫。但是失敗也在所難免。美國元宇宙平台公司2022年發布了能夠幫助撰寫科學論文的Galactica語言模型，隨即因為“寫出錯誤的文章”而受到批評，僅運行3天就遭下架。具體原因雖然不清楚，但有分析認為，可能是因為“學習的數據質量低劣”或是“用來生成答案時使用的算法有誤”。用於科研活動的AI也將在其研發過程中帶動廣泛領域的發展。索尼計算機科學研究所社長北野宏明在2016年就提出了“2050年前研發出能夠超越諾貝爾級別科學發現的AI”的目標，英國艾倫·圖靈研究所等機構也對此表示認同。雖然無法預測目標何時能夠實現，但隨著AI的進步，科學研究的麵貌極有可能發生重大變化。。
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