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最新研究！不是谁都需要每天八杯水******

　　从小到大

　　总是听人说

　　每人每天要喝够8杯水（约2升）

　　最近，一项新的研究结果驳斥了这个说法

　　其实人类饮水需求千差万别

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　　科学家们是怎么测量人一天需要多少水的?

　　11月24日发表于《科学》期刊的这项研究，测量了26个国家5600多人的饮水量，参与者年龄从8天到96岁不等，他们饮用了一定量含有可追踪氢和氧同位素的水。研究人员发现，人们每天的平均饮水量在1升到6升之间。

　　图源：摄图网

　　此外，研究人员们收集并分析了参与者的数据，将参与者所在地的温度、湿度和海拔高度等环境因素，与测量的水分周转率、能量消耗、体重、性别、年龄等进行了比较。

　　在所有条件相同的情况下，男性和女性的差异大约是半升水的周转量。研究结果预计，一个20岁、体重70公斤、生活在发达国家的海平面高度、平均气温10摄氏度、相对湿度50%的非运动员男性，每天会吸收和流失约3.2升水。同样年龄和活动水平的女性，体重60公斤，住在同样的地方，需要消耗2.7升水。

　　同时，一个人消耗的能量增加1倍，则他们每天用水量将增加约1升。体重增加50公斤，用水量则增加0.7升。湿度每增加50%，用水量就会增加0.3升。运动员比非运动员多消耗大约1升水。

　　快来算算自己需要多少水!

　　这项研究中，近100个团队的科学家们联合开展了实验，得出了全球首个人类全生命周期的“饮水公式”。据此公式，大伙儿可以精确地计算出自己每天喝多少水最合适。

　　其中，PAL是身体活动水平，等于人体24小时总能量消耗（TEE）除以人体24小时的基础代谢率（BMR）。HDI则代表人类发展指数，反映不同地方的社会进步程度。对于此公式中，发达国家的HDI值为0，中等国家HDI值为1，落后国家HDI值为2。此外，非运动员的Athlete Status（运动状态）值为0，运动员为1。

　　研究人员用此公式计算发现，平均而言，20至35岁的男性每天消耗4.2升水，而30至60岁的女性消耗3.3升水。而且从60岁起，水的需求量随着年龄的增长而下降。等到了90多岁，人的需水量已经降至2.5升左右。

　　科学喝水，还得注意这些！

　　俗话说“人以食为天，食以水为先”，每天保持充足的饮水量，对人体皮肤、血管、肠道健康等都起着至关重要的作用。以下为大家准备了一些日常科学喝水的小提示：

　　图源：网络表情包

　　1. 不要等到口渴再喝水。口渴是身体缺水的信号，当你感觉口渴的时候，那说明细胞已经缺水了。

　　2. 吃饭前不要大量喝水。这可能会冲淡消化液，使胃酸浓度降低，易出现消化不良、急性胃肠炎及腹泻。

　　3. 喝水时水温以 25 ℃～ 40 ℃为宜，最好不要超过 65 ℃。

　　4. 运动后不要一次性牛饮！如果运动后狂饮，会导致钠离子含量变低，这一现象被称为“稀释性的低钠血症”，也叫水中毒。运动后人体的各个脏器处于比较劳累的状态，突然大量补水会导致心脏负担明显加重，对很多脏器功能，特别是对心脏不利。

　　5. 在高强度的运动后，需要适当喝含有电解质的水，比如含盐、含糖的，这样可以把人体丢失的盐分和糖分补充回来。

　　END

　　资料来源：科普中国、中国科学网、澎湃新闻

　　整理：董小娴

人工智能，如何妙笔“生”画******

　　核心阅读

　　输入一段话，“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领，吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算，接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来，人工智能技术应用于艺术创作等领域，还要注意防范潜在风险，让技术进步更好地造福社会。

　　不用画笔、颜料，输入一段描述性文字，计算机就能自动解析，生成相应的画作。2022世界人工智能大会上，人工智能绘画的展示令观众惊叹。

　　一些过去专属于人类创作的领域，比如绘画、书法、写作、作曲，如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的？当前沿技术与艺术相遇，将碰撞出怎样的火花？在内容、版权等方面又是否存在问题？

　　从文本到图像，人工智能绘画本质是计算

　　人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程，输入一段话，生成一幅画，本质是计算。简要地说，计算机通过大量学习，能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理，人工智能程序在收到“语言描述”指令后，可以根据自身的算法还原出图像。

　　设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代，就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序，让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年，人工智能技术日新月异，科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间，人工智能“画”出的作品普遍不够好，往往只是一些模糊的图像元素的组合，还称不上是完整的画。

　　今年以来，人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因，百度文心一格总架构师肖欣延认为，这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

　　具体来说，预训练大模型增强了人工智能的通用性，成为人工智能技术及应用的新基座；大数据的训练中，通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习，计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来，几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说，扩散模型的出现至关重要。

　　扩散模型的原理是，通过人为逐步添加噪声，让图像逐渐变“模糊”，再不断学习去噪过程，如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片，即“画”出图像。

　　“这一过程与人类学习相似。通常，人们学画从临摹开始，机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊，但计算机会不断修正，从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

　　扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越，不仅作画质量快速提升，生成时间也缩短到几秒钟。

　　众多用户尝鲜，大量应用加速“画技”进化

　　汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中，他需要借助一些图片来丰富文案，而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月，了解人工智能绘画程序后，他尝试自己“画”图。现在，人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

　　随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降，人工智能绘画门槛越来越低，一些简易化操作平台在国内外兴起。如今，不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感，许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜，并“晒”在社交平台上。

　　大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多，算法就越能理解输入的描述文本，画作质量就越高。”肖欣延表示，当前人工智能绘画水平与今年初相比，已经有很大进步。

　　不过，目前的人工智能绘画技术并不完美。首先，可控性仍然不高，即计算机不能很好理解人类指令的含义，即便是输入“画两个苹果，左边红色，右边绿色”这样的简单描述，生成的图像也可能有很大偏差；其次，细节呈现能力还不够。比如，对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作，初看上去惊艳，认真观察问题却不少。

　　但肖欣延认为，人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如，基于跨模态大模型和强大的深度学习框架，百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外，未来人工智能不仅能作画，还能根据文本描述生成视频，并直接配上解说文字，“可以把视频生成看作是维度更高的绘画，从技术层面看，这是可以实现的。”

　　防范潜在风险，守住法律和伦理底线

　　人工智能进入绘画领域，计算机会取代人类画师吗？

　　在肖欣延看来，好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关，即使人人都可以用人工智能技术作画，但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品，“人工智能只是作画的辅助工具”。此外，虽然有的人工智能绘画语言娴熟，也包含细腻的情感，但并不意味着机器有意识、情感，它不过是学过类似的作品，又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射，目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

　　不少业内人士认为，不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画，接受新事物。可以预想，将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成，创作者能腾出更多时间去构思想法与创意，调整构图、色彩、光影氛围等。

　　“人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示，20世纪前后，照相技术让传统肖像画失去市场，促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合，或许能激发画家创作出别开生面的作品。

　　不过，由于人工智能绘画发展刚刚起步，技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如，有人认为，未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等，侵犯了原作者的版权，有违法嫌疑。也有人认为，“机器学习”过程是一种类人化的创作行为，同样体现了创造者的思想和劳动，应当获得版权保护。此外，还有人担忧，人工智能绘画技术若被滥用，可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展，有必要前瞻潜在的风险，只有守住法律和伦理底线，技术进步才能更好地造福社会。

　　不只是绘画，写作、作曲、生成短片，人工智能日益强大的深度学习能力，让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来，业界专家认为，人工智能与艺术融合，一方面会降低一些艺术门类的创造门槛，让更多人参与到当代的审美创造中来；另一方面新技术会带来新的审美风格，人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

　　记者 喻思南

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）