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没有人能完全预测人工智能行业将把每个人带到哪里，但至少人工智能准备好可靠地告诉你到达那里时的天气会是什么样子。（相对而言。）根据11月14日发表在《科学》杂志上的一篇论文，一个名为GraphCast的新的人工智能驱动的10天气候预测程序几乎每次都优于现有的预测工具。这种开源技术甚至显示出识别和绘制潜在危险天气事件图表的前景——同时使用“黄金标准”系统的一小部分计算能力。

曾经被认为极其罕见的巨浪，现在在统计上被证实“一直”在发生，这要归功于研究人员新的人工智能辅助分析。哥本哈根大学和维多利亚大学合作的科学家利用从10亿的波浪模式中收集到的数百年信息，提出了一个能够预测极端巨浪“配方”的算法方程。通过这样做，该团队似乎也颠覆了人们对可追溯到17世纪的海洋模式的看法。

萨姆·奥尔特曼再次成为OpenAI的首席执行官。这家有影响力的人工智能初创公司的联合创始人的回归结束了混乱的四天，其间有两位首席执行官被替换，奥尔特曼有可能过渡到微软，公司几乎所有员工都面临大规模辞职的威胁。奥尔特曼重返OpenAI将与公司非营利部门董事会的改组同时发生。

脑震荡等创伤性脑损伤后的最初60分钟通常被称为病人的“黄金时段”。在这一狭窄的时间范围内识别和诊断头部创伤的严重程度对于实施治疗、防止进一步伤害甚至挽救某人的生命至关重要。不幸的是，这可能比看起来更困难，因为症状通常只在事故发生后几小时或几天出现。即使症状很快就能被识别出来，急救人员也需要确认它们，并且通常需要进行电脑断层和核磁共振扫描，这只能在受伤现场的医院获得。

说到切开骨头，三个激光比一个好。至少，这是瑞士巴塞尔大学的一个团队设计的一种新的、部分自我引导的手术系统背后的想法。

今年，随着GPT-4、DALL·E 3、必应聊天、双子座以及其他几十种能够从简单的书面提示生成文本和图像的人工智能模型和工具的推出，人工智能正在吞噬世界。为了训练这些模型，人工智能开发人员依赖于真人创建的数百万条文本和图像——其中一些人对他们的工作在未经他们许可的情况下被使用感到非常不满。随着发布而来的是诉讼。明年，其中第一个可能会进入审判阶段。

在国际象棋、扑克和围棋等认知密集型游戏中，人工智能程序可以轻松、持续地击败人类竞争对手——但在需要身体灵巧的游戏中，机器人要击败它们的生物对手要困难得多。然而，从经典的儿童益智游戏开始，这种性能差距似乎正在缩小。

2013年，桑德普·罗伯特·“鲍勃”·达塔在波士顿哈佛医学院的神经生物学实验室工作时，他做出了一个决定性的决定，把他的学生亚历克斯·威尔琴科送到街上的百思买。威尔琴科的任务是购买一台Xbox Kinect相机，旨在为《舞力全开》和《国际足联》等视频游戏捕捉玩家的身体动作。他花了大约150美元，带着它离开了。这款不起眼的消费电子产品将决定实验室未来十年及以后的方向。

开放人工智能首席执行官萨姆·奥尔特曼认为，期待已久的核聚变可能是解决人工智能的粘性能源需求并为人工智能革命铺平道路所需的灵丹妙药。然而，当这场革命真的到来时，它可能并不像他曾经声称的那样令人震惊。

在短短几年内，人工智能生成的名人和政治家的深度伪造已经从学术期刊的局限升级到主要社交媒体网站的热门页面。错误信息专家警告说，这些工具与社交媒体平台上紧张的审核团队相结合，可能会给本已充满争议的2024年选举季增添一层混乱和困惑。

维苏威火山挑战赛的获胜者最终使用计算机视觉和人工智能机器学习程序破译了可追溯到公元1世纪的损坏的古代纸莎草卷轴。这些卷轴在公元79年意大利维苏威火山爆发期间被碳化，并使用正常的修复方法all-but-inaccessible，因为它们已经被还原成脆弱烧焦的木头。三名获胜者——卢克·法里托尔（美国）、优素福·纳德（埃及）和朱利安·席利格（瑞士）——将在破译构成15列从未见过的希腊文本的大约2000个字符后平分70万美元的大奖。

甲烷排放，无论是来自工业养牛还是化石燃料开采，造成了大约30%的地球气候变化问题。但是，尽管每年都有大量甲烷排放到大气中，但通常很难追踪污染物——除了人眼和卫星的多光谱近红外波长传感器看不见之外，由于大气中的光谱噪声，甲烷也很难评估。

事实证明，上个月关于苹果公司将其备受折磨的数十亿美元电动汽车项目再推迟几年的报告有点保守。在周二的一次内部会议上，公司代表告诉员工，所有电动汽车计划都正式取消。经过至少十年的谣言、研究和可以说不现实的目标，CarPlay似乎和你在路上从苹果公司得到的一样多。愿逝者安息，“iCar”

这篇文章最初是在《对话》上发表的。

尽管一些公司声称，完全自动驾驶的汽车还没有准备好很快上路。甚至有一个确凿的证据表明，完全自动驾驶汽车永远不会接管日常出行。无论如何，一些城市规划者已经在研究如何确保这样的未来同样安全高效。根据北卡罗来纳州立大学的一个团队的说法，一个解决方案可能是颠覆交通信号的more-than-century-old设计。

弗诺·文奇去世，享年79岁。他是多产的科幻作家、教授，也是最早将“技术奇点”和信息空间概念概念化的著名思想家之一。他于3月20日去世的消息得到了作者兼朋友大卫·布林在脸书上的帖子的证实，帖子引用了帕金森病的并发症。

从3月初开始，几十台看起来很有未来感的大型白色机器开始在荷兰的农田里缓慢行驶。乍一看，这些机器看起来像是拖拉机和一战时期履带式坦克的混合体，尽管带有明显闪亮的科幻闪光。这些机器实际上是完全自主的人工智能农业机器人，任务是在该国标志性的、具有重大经济意义的春季郁金香盛开之前发现和消除患病的郁金香球茎。荷兰制造的机器人只是众多快速进入世界各地农场和牧场的新型自主工具之一。

如果你想让你的人形机器人逼真地模拟面部表情，这完全取决于时机。在过去的五年里，哥伦比亚大学创意机器实验室的工程师们一直在将他们机器人的反应能力磨练到毫秒级。他们的结果发表在《科学机器人》杂志上的一项新研究中，详细介绍了这些结果，现在可以亲自看到。

蛛形纲动物是天生的舞者。经过数百万年的进化，许多物种依靠花哨的步法来交流从求爱仪式到领土争端，再到狩猎策略的一切。研究人员通常使用激光测振仪在实验室环境中观察这些运动。将工具的光束对准目标后，测振仪测量多普勒频移效应发出的微小振动频率和幅度。不幸的是，这种系统的成本和灵敏度往往限制了它们的现场部署。

谷歌DeepMind现在能够训练现成的微型机器人在足球场上站立。在今天发表在《科学机器人》杂志上的一篇新论文中，研究人员详细介绍了他们最近努力调整一个被称为深度强化学习（Deep RL）的机器学习子集，以教双足机器人一项简化版本的运动。该团队指出，虽然过去类似的实验创造了极其敏捷的四足机器人（见：波士顿动力点），但对两条腿的人形机器进行的工作要少得多。但是机器人运球、防守和射门的新镜头展示了深度学习强化对人形机器的教练有多好。