23、机器学习与行星智能：从对抗性到宇宙探索

机器学习与行星智能：从对抗性到宇宙探索

在当今科技飞速发展的时代，机器学习系统的对抗性以及行星智能相关的话题正逐渐成为人们关注的焦点。这些概念不仅涉及到科学技术的前沿探索，还深刻影响着我们对世界的认知和未来的想象。

机器学习系统的对抗性

机器学习系统的对抗性并非仅仅源于其边缘化、对抗或排斥的特性，更重要的是，它迫使所有受其干预的知识都遵循其对抗性认识论。这种认识论将任何限制或社会失败重新定义为临时的技术问题，进而催生了一种更大的计算决定论。这种决定论假定所有知识都可以投射到可计算的基质上，并将该基质的限制等同于知识本身的限制。

例如，在许多实际应用中，机器学习系统可能会因为数据的局限性或算法的缺陷，将复杂的社会问题简单地归结为技术问题来处理。这种做法虽然在一定程度上简化了问题，但却忽略了问题背后的社会、文化和历史因素。

行星智能与智利的探索

在当前的时代背景下，市场波动、全球疾病追踪和人类苦难似乎紧密相连。拯救经济和拯救人类生命同样重要。在新冠疫情这样的全球大流行期间，计算和数字技术发挥了关键作用。我们通过追踪曲线、分析数据，期望大数据能够应对即将到来的危机。人工智能和机器学习也被用于预测未来的疾病曲线，以及快速发现、测试和模拟可能用于治疗或疫苗的蛋白质结构和化合物。

为了深入探讨技术与生命的治理问题，以及通过新的计算设计和基础设施对生命未来的实验，我们将目光投向智利。智利的阿塔卡马沙漠被视为一个具有特殊意义的拓扑站点，用于设想和描绘技术的未来。在这里，我们可以看到一系列涉及科学探究、能源开采和计算技术的站点。

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