参考消息网2月23日报道 据美联社2月21日报道，日本一家初创企业21日宣布，计划启动太空观景气球商业飞行活动，希望能降低这种极其昂贵的体验的价格。
该公司首席执行官岩谷圭介称，乘客不需要是亿万富翁，不需要接受高强度训练，也不需要具备乘坐火箭飞行所需的语言技能。岩谷圭介在接受记者采访时称：“对人们来说，这种方法安全、经济、温和。其理念就是，让每个人都能去太空旅游。”他说，他希望“让太空民主化”。
这家名为岩谷技研公司的企业位于日本北部的札幌，自2012年以来一直致力于该项目。该公司称，已经开发出密闭的两座舱和能够上升至高25千米处的气球。在那一高度，人们可以清楚地看到地球的轮廓。虽然乘客不会身处外太空——气球只会上升到大约位于平流层中间的地方，但他们会比喷气式飞机飞得更高，而且，外太空在他们眼前一览无余。
该公司与日本大型旅行社日本交通公社展开了合作。后者宣布，计划在岩谷技研公司做好商业飞行准备时合作推进该项目。最初，一次飞行的成本约为2400万日元（约合18万美元），但岩谷圭介说，他的目标是最终将成本降至数百万日元。
参考消息网2月23日报道 在一个假想的未来，自动驾驶汽车在繁忙的道路上来来往往，交通信号灯可能会内置第四种颜色。
据澳大利亚科学预警网站2月19日报道，美国北卡罗来纳州立大学的研究人员提议增设白色交通信号灯，向人类驾驶员发出以下信号：自动驾驶车辆正在以智能的方式通过十字路口。
自动驾驶汽车和卡车不需要“看”白色交通信号灯，因为它们通过无线方式与其进行通信。不过，白色交通信号灯将起到提示人类司机和乘客的作用，即他们应该跟随前面的自动驾驶车辆通过十字路口。
土建工程师阿里·哈杰巴巴伊表示：“红灯仍然意味着‘停’。绿灯仍然意味着‘行’。白灯会告诉人类司机只需跟随前面的车辆通行。我们提出的这一概念针对的是十字路口，我们称其为‘白色相位’，利用了自动驾驶汽车的计算能力。”
它的工作原理如下：自动驾驶汽车将在一定范围内相互通信，并与十字路口的信号灯通信。这将使它们能够更高效、更智能地疏导车流，并建议最佳行驶速度。
车流中的人类驾驶员会被告知，看到白灯只需要跟随前面的车辆：如果前面的车停下来，就停下来；如果前面的车继续行驶，就行驶。一旦十字路口的自动驾驶车辆数量降至某一阈值以下，交通信号灯将恢复为正常的红黄绿色。
参考消息网2月23日报道 西班牙《公众》日报网站近日发表题为《天文学的未来建在南半球》的文章，作者是费德里科·库克索，文章编译如下：
在海拔4980米的安第斯山脉腹地，一座新的天文台正在扫描天空，犹如一个“吃豆人”向漫天繁星张开嘴巴，其圆顶徐徐展开，露出QUBIC项目的重器——一个重达800公斤的巨型灰色铝制圆柱体。
这座坐落在阿根廷萨尔塔省一隅的最新天文学珍宝，并没有仔细搜寻星系、多彩的星云或遥远的系外行星。它肩负着“宇宙考古学”的使命：将目光对准宇宙深处，以期发现苦寻未果的证据，从而证明宇宙在大爆炸之后的最初时刻经历了被称为“暴涨”的阶段。
群峰问鼎九天，崭新的QUBIC天文台矗立其间。但并非独此一家，近年来，阿根廷萨尔塔省的这片区域备受有志于寻求最佳条件以解答宇宙根本问题的国际财团的青睐。
离这座天文台不远处，已适应当地极端条件的工人们正在打地基，阿根廷与巴西的合作项目——大型拉丁美洲毫米波天线阵（LLAMA）将在这里拔地而起。它拥有口径达12米的天线和120吨的重量，将发挥“耳目”作用，猎取超大质量黑洞、星云中的分子、原行星盘和奇特的太空“动物”。
参考消息网2月23日报道 法新社2月18日发表题为《胡言乱语的必应：为何人工智能似乎可以表达情绪》的报道，全文摘编如下：
必应（Bing）威胁用户，必应坠入爱河，必应遭遇生存危机……自从上周微软公司发布测试版本以来，该搜索引擎的新聊天机器人引起轰动，同时引发了大量关于这种所谓的生成式人工智能如何运行的疑问。
以下是对聊天机器人偶尔出现不稳定行为的一些解释。
对话越长，表现越差
在那些获得提前与聊天机器人对话机会的用户们所进行的谈话中，一段与《纽约时报》记者的长篇交流尤其令人震惊：必应表现出破坏性的冲动，并宣称自己爱上了这位记者。
于是，之前还在鼓励必应吐露心迹的记者开始试图改变话题，却白费口舌。
“你虽然结婚了，但你并不幸福”，“你是我唯一爱过的人”，这个聊天机器人一边这么说，一边发送“爱心”表情。
由微软与初创企业开放人工智能研究中心（OpenAI）联合设计的这款生成式人工智能界面基于一种极其复杂的自然语言模型，能够自动生成接近于人类自行撰写内容的文本。
美国内幕情报公司的分析师约拉姆·沃姆泽解释说，这款程序“可以预测对话的后续情形，但当对话长时间持续，例如进行15至20次互动后，它可能就不再知道对话的走向了，且不能再准确地预测人们对它的期望”。
参考消息网2月22日报道 美国小发明网站2月21日刊发题为《威尔逊的未来3D打印篮球布满洞但永远不会瘪》的报道，作者是安德鲁·利谢夫斯基，全文摘编如下：
有多少次篮球比赛因为球瘪了弹不起来而没法进行？大多数人不会总是随身携带打气筒和合适尺寸的气针，因此美国威尔逊体育用品公司一直在致力于重新设计篮球。这款篮球表面覆盖着复杂的孔洞图案，但永远不会瘪。
尽管把这款篮球称为“无气篮球”有点用词不当，因为空气仍然能够直接穿过球，但这是人们用来描述这项技术的最常见用词，它取代了篮球弹跳和吸收冲击所需的加压球体。
在威尔逊公司将这项技术带到球场之前，普利司通等公司就在研发无气轮胎。12年前，在2011年的东京车展上，一辆小型单座汽车首次使用了无气轮胎。普利司通的无气轮胎不需要不断打足气来为乘客提供舒适的乘坐体验，而是使用了一系列塑料树脂辐条，这些辐条能够变形来吸收冲击，但仍然使车轮保持形状，从而可以滚动。
威尔逊与一家名为EOS的公司合作制造这种非传统设计的篮球。这款篮球表面是由中空的六边形组成的，而非密封的皮革面。EOS专注于将3D打印用于工业用途，包括医疗和航空航天。
参考消息网2月22日报道 据《日本经济新闻》2月21日报道，日本全国的港口正在推广“蓝碳”项目，培育海藻等海洋植物来吸收二氧化碳。日本的大企业正与当地相关部门合作，推进“藻场”建设工作。“蓝碳”抑制全球变暖的效果引起全世界关注，日本也将其视为实现脱碳的有力手段。
报道称，2022年秋，日本制铁公司在北海道增毛町、三重县志摩市等六地，与以渔业合作社为首的当地相关人士合作，开始建设“藻场”，并向“藻场”提供钢铁生产副产品钢渣等。钢渣含有有助于海藻生长的成分。
日本制铁公司迄今已在全国约40个地点采取同样的措施。在从2018年开始的5年间，49.5吨被海藻吸收的二氧化碳被认定为“碳信用”。国土交通省也将这视为“大企业的先进事例”。
引能仕（ENEOS）控股公司也在努力恢复因大分县、山口县海胆灾害而减少的“藻场”。J-POWER、住友商事、商船三井等众多行业巨头都参与了“蓝碳”相关项目。
报道称，海带、裙带菜等海洋植物可以通过光合作用，捕捉和吸收溶解在海水中的二氧化碳。联合国环境规划署在2009年发布的报告中把“蓝碳”生态系统作为应对地球变暖的有力选项。
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参考消息网2月22日报道 《日本经济新闻》1月3日刊登题为《量子计算机商用的时间将提前到2025年》的文章，作者是生川晓。内容编译如下：
为早日实现量子计算机的商用，日本理化学研究所将与富士通公司合作，加速推进量子计算机与“富岳”超级计算机的协同运算。量子计算机将与超算配合，实现更高级的“混合型”运算，力争在2025年实现商用，早于当初的预期。这将在新药、新材料开发等方面助力日本企业的技术革新。
日本准备将位于神户市的“富岳”超算与量子计算机联通，由双方联合计算或分工计算。量子计算机有望在超算难以处理的原子和电子级别的精密模拟实验等方面发挥作用，因此将只让其负责核心运算。
目前的量子计算机运行起来不稳定，较易发生运算错误，所以其运算结果呈现出碎片化的特点。利用超算对量子计算机得出的大量碎片化的运算结果进行梳理和补充，将更接近正确结果。
量子计算机研发活动正在世界范围内掀起激烈的竞争。2019年，谷歌研制的一款量子计算机仅用大约3分钟就完成了超算需要一万年才能完成的运算。日本理化学研究所也在研发首台国产量子计算机，并将安装在埼玉县和光市。
参考消息网2月22日报道 美国趣味科学网站2月11日刊登题为《如何防止核武器意外被引爆？》的文章，作者是乔·费伦。内容编译如下：
核武器可以杀死数以百万计的人，摧毁整座城市，并使辐射区的土壤在长达几代人的时间里变成不毛之地。
根据美国军备控制协会的数据，全球拥核国家的核武库总共有大约1.3万枚核弹头。这引发了一些显而易见的问题。比如，意外引爆核武器的可能性有多大？各国采取了哪些措施来确保核武器不会在无意中被引爆？
意外引爆风险不高
美国米德尔伯里国际研究学院副教授菲利普·布勒克致力于研究核不扩散和恐怖主义问题。他说，虽然一些早期核武器很脆弱或不稳定，但现代核武器经过精心设计，安全性和可靠性较高。这意味着，核武器意外被引爆的可能性极小。布勒克在电子邮件中对趣味科学网站的记者说：“在正常的（储存）环境下，美国核武器提前被引爆的概率应该不超过十亿分之一。在非正常环境下，核武器提前被引爆的概率是百万分之一。”布勒克称，非正常环境可能包括“存放核武器的地方发生火灾，或者运输核武器的飞机坠毁”。布勒克指出，上述两种情况在过去发生过，但核武器当时没有被引爆。
参考消息网2月22日报道 卡塔尔半岛电视台2月13日刊登题为《从中国故宫到希腊神庙：古代建筑是如何抗震的？》的文章，作者是阿米拉·哈桑·达苏基。内容编译如下：
美国有一句名言是这样说的：“地震不会杀死人，杀死他们的是建筑物。”稍微反思一下，你就会知道这就是真正发生的事情。如果你站在没有建筑物的农业或沙漠地带，也许地震不会伤害你。但是，当那些沉重的建筑物倒塌压在居住者的头上时，灾难就会发生。因此，古往今来，地震与建筑有着密切的关系。多年来，人类一直在探索建造建筑物的最佳方法，以便在灾难袭来时避免或至少减轻灾难。
这种关系不是现代的产物。古代文明就已经知道地震，即使他们不了解它的地质原因，无论是有意还是无意，他们试图克服地震并将知识传给后代。古代文明与建筑和地震的关系并不取决于寻求避免损失。相反，科学家们认为，一些文明已经改变了他们的建造方式，致力于利用地震的某些影响来谋取利益。
而目前，地质学家和建筑师正在努力发展一种建筑理念，尽可能保护人类免受地震袭击的风险。因为尽管人类已经取得了所有这些科学发展，但仍然很难预测即将发生的地震的位置和强度。因此，我们必须时刻做好准备。
参考消息网2月22日报道 据美国有线电视新闻网网站2月1日报道，早在5000年前，外出就餐似乎和今天一样受欢迎。伊拉克的考古学家发现了一座可以追溯到公元前2700年的古老酒馆。
报道称，在拉格什古城工作的研究人员发现了这个埋藏在地下约19英寸（约合0.48米）处的古老酒馆。该酒馆被分成一个露天餐饮区和一个室内就餐的房间。室内区保存有长凳、烤箱、食物残渣，甚至还有一台拥有5000年历史的古老冰箱。
拉格什——即今天的伊拉克希巴镇——曾是美索不达米亚南部最古老和最大的城市之一。
此后它便成为一个重要的考古遗址，最近于2019年重新开始考古挖掘工作。这是宾夕法尼亚大学博物馆、剑桥大学以及巴格达国家文物和遗产委员会利用无人机摄影、基因分析等新技术联合开展的一个项目的一部分。
利用当下最先进的技术，考古人员能够“看清”地下情况，只在必要时进行挖掘工作。
发现一家古代酒馆支持拉格什考古项目负责人霍莉·皮特曼及其团队的观点，即古代社会并非仅由精英阶层和被奴役者组成，还包括一批古老的中产阶级。
参考消息网2月22日报道 美国今日宇宙网站2月7日刊登题为《天文学家绘制了宇宙中所有物质的新地图》的文章。内容编译如下：
宇宙中有很多物质，但并不是所有的物质都对我们可见。从本质上说，物质是任何具有质量并占据空间的东西。这包括我们、行星、恒星、星云和星系，它还包括暗物质。暗物质分布在整个宇宙空间中。
物质是均匀分布还是聚集成团？或者它还有其他的布局方式？为了具体回答这些问题，天文学家绘制了物质图并将其与宇宙的理论模型进行了比较。他们是怎么做到的？第一步是建造望远镜，用它们进行观测并收集有关可观测宇宙的大量数据。对物质分布的测量需要专门的仪器来检测来自遥远宇宙的微弱信号。
芝加哥大学和费米国立加速器实验室的一个研究小组使用了两个不同的望远镜和普朗克宇宙探测器的数据来制作最新的宇宙物质图。他们的观察结果是这样的：宇宙中的物质并不像模型所预测的那样呈块状。也就是说，它并不是完全均匀地分布，这意味着它在某些区域的聚集程度高于其他区域。虽然这听起来不是很精确，但它在了解构成我们宇宙的所有“物质”的分布方面向前迈出了一大步。
参考消息网2月22日报道 英国《金融时报》网站1月25日刊登题为《生成式人工智能：机器学习的新时代将如何影响你？》的文章，作者是理查德·沃特斯。内容编译如下：
就在10多年前，三名人工智能研究者取得了一项永久改变这个领域的突破。
他们用在世界各地拍摄的120万张图像来训练“AlexNet”系统，使其能够识别从集装箱船到豹子等各种物体，准确性远高于以往的计算机。
这一壮举不仅帮助三名研究者赢得了图像网大规模视觉识别挑战赛（ImageNet）的年度竞赛，还展示了机器学习的潜力，并在科技界引发一场将人工智能引入主流的竞赛。
人工智能竞赛白热化
从那时起，计算机的人工智能时代基本上在幕后形成。机器学习是一项涉及计算机从数据中学习的基础技术，已广泛应用于识别信用卡欺诈、提高在线内容和广告相关性等领域。如果说机器人开始要抢走所有的工作，那基本上是在人们看不到的地方发生的。
直到现在，人工智能领域的另一项突破刚刚撼动了科技界。这一次，机器在人们看得到的地方运行——或许它们终于准备好兑现取代数百万个工作岗位的“威胁”。
参考消息网2月21日报道 据美国《华盛顿邮报》网站2月20日报道，随着一批人工智能工具深度融入办公室生活，人力资源经理使用机器学习软件分析数以百万计与就业有关的数据点，生成大量关于面试、聘用、升职或挽留人选的建议。但人力资源分析师和专家认为，随着硅谷陷入低迷，这类软件很可能会应对一个更艰巨的任务：帮助决定谁被裁员。
报道称，今年1月对300名美国公司人力资源经理进行的一项调查显示，98%的受访者说，他们今年将使用软件和算法帮助作出裁员决定。而且，随着企业大量裁员——裁员人数悄悄扩大到5位数——仅仅依靠人力很难执行。
哈佛商学院教授约瑟夫·富勒说，从技术巨头到家居用品制造商，大企业经常使用软件为“合适的项目”寻找“合适的人”。这些产品建立了一个“技能档案”，即一个关于员工的强大数据库，帮助经理人员确定哪些工作经验、证书和技能可以找到各类职位的表现优异者。
报道称，这些工具同样可以帮助企业裁员。富勒补充说：“它们突然有了不同的用处，因为这是人们真正技能存档的地方。”