12月31日外媒科学网站摘要：如果人类不会说话，可能比蚂蚁还笨

12月31日（星期二）消息，国外知名科学网站的主要内容如下：
《自然》网站（www.nature.com）
AI如何破解古代文本并改写历史
人工智能（AI）已经彻底改变了现代生活的各个领域，现在正准备重塑我们对古代世界的看法。例如，人工神经网络正被用于解读古代文本，从希腊语和拉丁语的经典文字到中国的甲骨文，以及写在牛骨和龟壳上的古代占卜文本。它们正在解读人类无法阅读的大量档案，填补缺失和不可读的字符，解码几乎没有任何痕迹的罕见和消失的语言。
这有望带来大量新文本，为学者们提供几个世纪以来从未有过的更多数据。但这还不是全部。因为AI工具可以识别更多的语言，存储比任何人都多的信息——并为自己发现文本中的统计模式——这些技术有望为探索古代资源提供一种全新的方式。这不仅可以改变“我们想要回答的问题，还可以改变我们可以提出的问题”。
神经网络使用相互连接的节点组成的层次层（hierarchical layers），特别是具有多个内层的“深度”神经网络。受视觉神经科学启发，被称为卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的模型可以从图像中捕获网格状数据。它们被用于光学字符识别，但也有其它用途：中国研究甲骨文的团队使用这种模型来填充被侵蚀的字母图像。与此同时，设计用于处理线性顺序重要的数据序列的循环神经网络（RNN）开始在搜索、翻译和填补已经转录的文本中的空白方面显示出巨大的潜力。例如，它们被用来在古代巴比伦数百个公式化的行政和法律文本中找出缺失的字符。
神经网络能超越加速繁琐的任务，建立人类专家无法做到的联系。这一巨大的飞跃可能为利用人工智能了解古代世界开辟了新的途径。通过探索规模空前的庞大数字化文本档案，研究人员不仅可以更好地研究单个文本，还可以对产生这些文本的社会提出更大的问题。
《科学》网站（www.science.org）
如果人类不会说话，可能比蚂蚁还笨
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                                如果人类不会说话，可能比蚂蚁还笨
                                （来源：网易科技报道）
                       
                                       
               
                       
                                                       
               
       
当人们一起工作时，他们可以取得伟大的成就。但本月发表在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上的一项研究认为，如果人类不会说话，他们就比蚂蚁还笨。
长角疯狂蚁（Paratrechina longicornis）和人类都能想出如何共同努力，通过一系列障碍来移动一个笨重的物体。因此，科学家们让这两者相互竞争。他们让两个物种的不同大小的个体和群体操纵一个Ｔ形物体穿过墙壁上的洞，这两个物体都是按参与者的体型进行缩放的。
为了使实验更具可比性，研究小组还在一些试验中剥夺了人类的交流能力，让他们戴上太阳镜和面具，禁止说话和做手势。所以这些人就像蚂蚁一样，必须在没有语言的情况下一起工作，依靠其他参与者产生的力量来弄清楚如何移动Ｔ形块。
研究发现，蚂蚁群体比单个蚂蚁更擅长解决难题，这显示出研究人员所说的“涌现”集体记忆——一种比各部分之和更大的智慧。而另一方面，人类群体在一起工作时往往表现不佳，尤其是在不允许他们说话的情况下。事实上，人类群体有时比单个人表现得更差，甚至比蚂蚁还差。
研究人员认为，在缺乏讨论和辩论能力的情况下，人类群体会试图迅速达成共识，而不是对问题进行全面评估，这种“群体思维”会导致人们做出徒劳的努力。蚂蚁“擅长合作”，而人类需要能够通过他们的推理来交谈，以避免简单地按照他们认为的人群想要的去做。
《每日科学》网站（www.sciencedaily.com）
1、青少年早期使用成瘾物质与大脑结构差异有关
美国国家药物滥用研究所（NIDA）一项针对近1万名青少年的研究发现，在15岁之前使用成瘾物质的人与不使用成瘾物质的人在大脑结构上存在明显差异。许多大脑结构上的差异似乎存在于任何成瘾物质使用之前的童年时期，这表明它们可能与遗传、环境和其它神经学因素一起，对青少年在生命后期开始使用成瘾物质的风险中发挥作用。
这项研究涉及3 460名在15岁以前开始使用成瘾物质的青少年，大多数（90.2%）报告曾尝试饮酒，与尼古丁和/或大麻的使用有相当大的重叠；分别有61.5%和52.4%开始吸食尼古丁和大麻，他们也报告开始吸食酒精。研究发现，青少年是否使用使用成瘾物质，与多个大脑区域以及更多的大脑区域结构差异有关，主要涉及大脑皮层，其中一些是物质特异性的。虽然这些数据有一天可以帮助临床预防策略，但研究人员强调，大脑结构本身不能预测青少年时期是否使用成瘾物质，这些数据不应该被用作诊断工具。
该研究发表在《美国医学会杂志》（JAMA）子刊《 JAMA NetworkOpen》上，使用了美国最大规模的“青少年脑认知发展（The Adolescent Brain Cognitive Development，简称ABCD研究）”研究项目的数据。
虽然已经确定的一些大脑区域的差异与寻求感觉和冲动有关，但研究人员指出，需要做更多的工作来描述这些结构差异如何转化为大脑功能或行为的差异。他们还强调基因、环境、大脑结构、产前环境和行为影响之间的相互作用会影响行为。
2、光药理学：利用光来控制冷传感器
德国慕尼黑大学医学院 （LMU）的研究人员已经开发出一种分子，可以调节一个重要的离子通道，这是一个具有治疗潜力的突破。
这个被称为TRPM8的离子通道位于细胞膜中，被称为识别寒冷并对薄荷醇（薄荷中的冷却剂）做出反应的受体。此外，这些通道影响疼痛感知，并在许多疾病中发挥关键作用。这使它们成为开发抗癌、代谢性疾病、炎症等新药的有希望的目标。
研究人员一直在研究TRPM8离子通道，以便更好地了解它们的复杂功能并开发创新的治疗方法。LMU研究小组与美国宾夕法尼亚大学）和德国雷根斯堡大学的研究人员合作，现在在这一领域取得了重要突破。研究人员已经开发出一种名为偶氮薄荷醇（azo-menthol）的创新分子，它能够利用光精确控制TRPM8通道。他们的研究成果发表在《德国应用化学》（Angewandte　Chemie）上。
研究人员强调，“有了偶氮薄荷醇，首次有可能使用紫外线特异性地激活TRPM8通道，并用蓝光再次使其失活，并且以一种时空精确和可逆的方式这样做。”利用光作为控制生物过程的工具具有巨大的治疗潜力。例如，这种光药理学方法可以帮助避免常规化疗期间出现的全身副作用。因此，在这一领域取得的进展为开发更精确的作用和更温和的新疗法开辟了令人兴奋的新前景。
《赛特科技日报》网站（https://scitechdaily.com）
1、科学家开发出神奇的新材料：同时具有刚性和柔性
在《高级功能材料》（Advanced Functional Materials）杂志上发表的一项研究中，美国普林斯顿大学的一个团队详细介绍了他们如何使用热塑性弹性体（一种广泛使用的聚合物）来创建具有可调节刚度的3Ｄ打印结构。通过设计3D打印机的打印路径，工程师们可以对塑料的物理特性进行编程，允许其在一个方向上拉伸和弯曲，同时在另一个方向上保持刚性。
研究人员强调了这项技术在软机器人、医疗设备、假肢、轻型头盔和定制高性能鞋底等领域的潜在应用。
材料性能的关键在于其最微小的内部结构。研究小组使用了一种嵌段共聚物，这种共聚物在弹性聚合物基体中形成5-7纳米厚的刚性圆柱形结构（相比之下，人类头发的厚度约为9万纳米）。研究人员使用3D打印技术来定位这些纳米级圆柱体，这使得3D打印材料在一个方向上是硬的，但在几乎所有其它方向上都是柔软和有弹性的。设计师可以在单个物体的不同方向上定位这些圆柱体，从而在物体的不同区域表现出刚度和拉伸性的软结构。
下一步，研究小组希望开始探索新的3D打印架构，这些架构将与可穿戴电子产品和生物医学设备等应用兼容
2、超新星爆炸揭示了宇宙中恒星形成的普遍模式
最近发表在《宇宙》（Universe）杂志上的一篇论文，概述了一种突破性的研究恒星的方法：通过研究恒星的死亡来追踪它们的起源。这种方法使研究人员能够利用超新星和伽马射线爆发的数据推导出初始质量函数（Initial Mass Function ，IMF）——恒星形成后的质量分布。通过采用一种广泛使用的参数估计计算技术，科学家们成功地计算出了宇宙中遥远区域的IMF，远远超出了太空望远镜所能观测的范围。
这项研究是由意大利国际高等研究学院（SISSA）领导的一个研究团队进行的，他们发现，这些遥远地区的IMF与宇宙附近部分观测到的IMF非常相似。
这种惊人的相似性表明，可能存在一个普遍的IMF——整个宇宙中恒星形成的一致模式。未来詹姆斯·韦伯太空望远镜（JWST）和欧几里得等先进望远镜的观测将测试并可能证实这一有趣的假设。
这项新的研究是从回溯开始的，更具体地说，是从恒星的生命历程取决于其质量的知识开始的。大质量恒星在壮观的超新星爆炸中结束生命。一些超新星被认为会喷射出一种高速物质射流，在所谓的“伽马射线爆发”中发射出伽马射线。由于一种特定类型的爆炸的发生取决于恒星的质量，宇宙中发生的这种爆炸的数量将取决于形成合适质量的恒星的数量——换句话说，取决于IMF。（刘春）
                    
               
               
               
               
               
               
                    
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