从心灵种种到人工智能心智分类(ppt 50页)
(完整版)人工智能介绍PPT课件
Brief introduction of
Artificial Intelligence
2021/5/31 Made by Bob
•Contents
1 人工智能是什么?
What is Artificial Intelligence?
2 人工智能的发展与应用
Application of Artificial Intelligence
AI
Natural language learning
Pattern recognition
Expert system
2021/5/31
人工智视频介绍
Part 2 人工智能的发展与应用
2021/5/31
2
人工智能的发展与应用
人工智能飞速发展
1961年,明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文,推动了人工智 能的发展。
吴文俊
2 人工智能的发展与应用
人工智能的应用
3.智能汽车
汽车能和人一样会“思考”“判断”“行 走”,可以自动启动、加速、刹车,可以 自动绕过地面障碍物。在复杂多变的情况 下,它的“大脑”能随机应变,自动选择 最佳方案,指挥汽车正常、顺利地行驶。
4.语音助手
通过智能对话与即时问答的智能交互,实 现帮忙用户解决问题,其主要是帮忙用户 解决生活类问题。
2021/5/31
Part 4 人工智能的未来
2021/5/31
4
人工智能的未来
健全人工智能发展标准和监管制度
任何一门新技术的诞生、发展和使用都离不开一套完整 的发展标准和科学的管理制度,这是保证科学技术“以 人为本”的根本,面对人类日益强大的科研能力,人工 智能的发展必将会在未来出现突破性的进展,强人工智 能技术也将完整的出现在人类面前。鉴于人工智能技术 的特殊性,我们不难发现,它给人类生存带来的威胁不 亚于核武器,这就要求我们必须有严格的标准来要求人 工智能的发展,并且要科学谨慎的监管其生产和使用过 程的每个细节。
人工智能概述ppt课件
加密技术
使用加密算法保护数据传 输和存储过程中的隐私安 全。
安全性挑战及防范措施
人工智能系统的脆弱性
AI系统可能受到恶意攻击和欺骗,导致系统失效或被利用。
数据安全与保护
防止数据泄露、篡改和破坏,确保AI系统的数据完整性和可用性。
人工智能监管与政策
制定相关法规和政策,规范AI技术的研发和应用,保障社会安全和 公共利益。
符号系统与连接主义结合可以充分发挥各自优势,实现更高效、更智能 的人工智能系统。例如,在深度学习模型中融入符号处理机制,可以提 高模型的可解释性和泛化能力。
05
伦理、隐私和安全问 题探讨
伦理道德问题在AI中体现
数据偏见与歧视
01
算法训练数据可能包含社会和文化偏见,导致不公平的决策和
歧视。
人工智能的决策透明度
人才培养与生态建设
加强人工智能人才培养与引进,构建良好创新生 态,推动人工智能持续发展与进步。
THANKS
感谢观看
均方误差、均方根误差 用于评估回归模型的性能,衡量模型 预测值与实际值之间的差距。
时间复杂度和空间复杂度 用于评估算法的运行效率和存储开销, 是选择算法时需要考虑的重要因素之 一。
04
数据驱动与知识表示 方法
数据驱动思想在AI中体现
数据驱动是人工智能的重要思想,强 调从数据中学习规律,挖掘潜在知识。
06
未来发展趋势与挑战
技术创新方向预测
深度学习
进一步探索神经网络结构与优化算法,提升 模型性能与泛化能力。
迁移学习
实现跨领域、跨任务的知识迁移,降低人工 智能应用门槛。
强化学习
研究更高效的探索与利用策略,拓展在复杂 决策问题中的应用。
2024版人工智能ppt介绍
和对象的技术。
02
图像分类
根据图像中像素的颜色、形状、纹理等特征,将图像划分到不同的类别
中。
2024/1/26
03
深度学习在图像识别与分类中的应用
通过训练深度神经网络模型,可以实现对大量图像数据的自动分类和识
别,达到甚至超过人类的识别水平。
20
目标检测与跟踪
2024/1/26
目标检测
在图像或视频中定位并识别出感兴趣的目标,通常使用矩形框标 注目标位置。
经典模型
LeNet-5、AlexNet、VGGNet、 GoogLeNet、ResNet等。
13
循环神经网络(RNN)
循环神经单元
长短期记忆网络(LSTM)
RNN的基本单元,具有自反馈连接,能够处 理序列数据。
一种特殊的RNN结构,通过引入门控机制, 有效缓解梯度消失问题。
双向RNN
经典模型
同时考虑输入序列的正向和反向信息,提高 模型性能。
应用场景
市场细分、社交网络分析、 异常检测、推荐系统等。
9
强化学习
1 2
定义 强化学习是一种机器学习技术,其中模型通过与 环境的交互来学习最佳行为策略,以最大化累积 奖励。
常见算法 Q-learning、策略梯度方法、深度强化学习(如 DQN、AlphaGo)等。
3
应用场景 机器人控制、游戏AI、自动驾驶、智能制造等。
情感分析
研究如何识别和分析文本中的情感倾向和情感表达,包括情感分 类、情感强度计算等任务。
应用场景
产品评论挖掘、社交媒体分析、舆情监测等领域广泛应用语义理 解和情感分析技术。
17
机器翻译与对话系统
机器翻译
研究如何利用计算机将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语 言文本,包括基于规则、统计和深度学习等方法。
人工智能PPT
人工智能PPT人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何使机器能够模拟和展现人类智能的科学与技术。
它涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域,具有广泛的应用前景。
为了能够更好地向大家介绍人工智能,我准备了以下PPT内容。
第一部分:人工智能概述1. 什么是人工智能?人工智能是指通过类似人类思维的方式,使机器能够理解、学习和应用知识的科学与技术。
2. 人工智能的分类- 强人工智能:拥有与人类智能相媲美或超越人类的智能水平,能够进行高级思维和判断。
- 弱人工智能:在特定领域内完成一定任务,但不能拥有人类智能的所有特征。
3. 人工智能的应用领域- 机器学习:通过计算机算法,使机器能够从数据中自动学习和改进,如语音识别、图像处理等。
- 自然语言处理:研究如何使机器能够理解和生成人类语言,如智能问答系统、机器翻译等。
- 计算机视觉:使机器能够理解和解释图像和视频内容,如人脸识别、目标检测等。
- 智能机器人:将人工智能应用于机器人领域,使机器人能够自主感知、决策和执行任务。
第二部分:人工智能的发展历程1. 早期发展阶段20世纪40年代至60年代,人工智能的先驱们开始提出推理、学习和问题解决的思想,并开发了一些基础算法和系统。
2. 冬眠期20世纪70年代,人工智能的研究遇到了困难和挑战,进入了一个相对低迷的阶段,被称为“人工智能冬眠期”。
3. 复兴与进展20世纪80年代开始,人工智能逐渐复苏,并在机器学习、专家系统等领域取得了显著进展。
同时,计算能力和数据量的不断增加也为人工智能的发展提供了支持。
4. 当前应用与未来走向当前,人工智能已经广泛应用于各个行业,包括医疗、金融、交通等。
未来,人工智能将继续发展壮大,与人类共同构建智能化的社会。
第三部分:人工智能的挑战与应对1. 伦理与隐私问题- 人工智能的发展可能引发一些伦理和道德问题,如机器是否拥有意识和道德判断能力等。
人工智能介绍最新PPT课件
对图像中的场景进行解析和理解,包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务,有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息,包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务,广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念,以及在人工智能系统中可能出现的形式,
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因,如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理,根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答,提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库,整合企业内外部的 知识和信息,为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法,根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息,为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划,实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制,如冗余设计、故障预测与处理等,确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时,系统不断学习和优化自身性能,提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法,如增加数据多样性、改进算法
人工智能ppt课件模板
02
恶意攻击:黑 客可能利用人 工智能系统进 行攻击
04
隐私侵犯:人 工智能系统可 能侵犯用户隐 私
政策与监管
各国政府对人工智能
01
的监管政策
公众对人工智能伦理
04
与安全的监督与参与
02
国际组织对人工智能 的监管标准
03
企业对人工智能伦理 与安全的自我监管
感谢您的到来
汇报人名字
发展
人工智能伦理与安全
伦理问题
数据隐私:如何保护个 人隐私和数据安全
责任归属:如何确定人 工智能系统的责任归属
偏见和歧视:如何避免 算法偏见和歧视
透明度和可解释性:如 何提高人工智能系统的 透明度和可解释性
安全风险
数据泄露:人 工智能系统可 能泄露用户数 据
01
误判风险:人 工智能系统可 能因为算法缺 陷导致误判
2
智能推荐:通过机器学习算法,实现 个性化推荐和精准营销
3
智能风控:通过大数据分析和机器学 习技术,实现风险评 能算法,实现物流自动化和智能化
未来趋势
04
人工智能在医疗、金融、
教育等领域的应用
03
机器人和自动化技术的
普及
02
自然语言处理技术的进
步
01
深度学习和神经网络的
03
常见算法: 决策树、 支持向量 机、神经 网络等
04
发展趋势: 深度学习、 强化学习、 迁移学习 等
深度学习
1
概念:一种基 于神经网络的 机器学习方法
2
特点:多层神 经网络,自动 学习特征表示
3
4
应用:图像识 别、语音识别、 自然语言处理 等领域
人工智能培训课件(ppt 51页)
·联结主义(Connectionism),又称为仿生学派 (Bionicsism)或生理学派(Physiologism),其原理主 要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
人工智能的发展简史
• 第一阶段(40年代中~50年代末)
神经元网络时代(1956年以前,萌芽期) • 基于生理学知识和脑神经元的功能;对命题逻
辑的形式化分析以及图灵的计算理论,提出一 种人工神经元模型。 • 普林斯顿大学的两名研究生在1951年建造了第 一台神经网络计算机。
人工智能的发展简史
• 第二阶段(50年代中~60年代中) • 通用方法时代(形成期1956-1961年)
任务(anthropomorphic tasks)的机器。 • 例子1:能够模拟人的思维,进行博弈的计算机。
1997年5月11日,一个名为“深蓝”(Deep Blue)的IB M计算机系统战胜当时的国际象棋世界冠军盖利.卡 斯帕罗夫(Garry Kasparov)。
• 例子2:能够进行深海探测的潜水机器人。
•
不确定性推理,专家系统,高级搜索
选修内容 了解
• 人工智能应用领域
主要考核形式:
1. 作业 2. 实验(运用一种编程语言实现算法) 3. 发言情况 4. 考试(开卷)
参考资料
第一章 绪 论
教学内容:本章介绍人工智能的定义、发展概况及相 关学派和他们的认知观,接着讨论人工智能的研究 和应用领域。
1.2.1 智能处理信息系统的假设
4、物理符号系统3个推论
人工智能AI培训 人工智能讲解课件(完整内容直接使用)
壹
I n t r o d u c t i o n To A r t i f i c i a l I n t e l l i g e n c e F o u n d a t i o n
人工智能(计算机科学的一个分支)
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、 开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应 用系统的一门新的技术科学
智能
人工智能的研究往往涉及对人智能本身的研 究。普遍被认为是人工智能相关的研究课题
1
空间技术
空间技术,是探索、开发和利用太空以及地球以外天体的综合性工程技术,亦称航天技术。1957年 10月4日,苏联成功发射了世界上第一颗人造地球卫星,标志着人类跨入了航天时代
2
能源技术
新能源技术是高技术的支柱,包括核能技术、太阳能技术、燃煤、磁流体发电技术、地 热能技术、海洋能技术等。其中核能技术与太阳能技术是新能源技术的主要标志,通
入选理由:经过多年的演进,人工智能发展进入了新阶段。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇,构筑我国人 工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国,2017年7月20日,国务院印发了《新一代人工 智能发展规划》。《规划》提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保 障措施,为我国人工智能的进一步加速发展奠定了重要基础。
70年代另一个进展是专家系统.专家系统可以预测在一定 条件下某种解的概率.由于当时计算机已 有巨大容量
70年代许多新方法被用于AI开发,如MINSKY的构造理论. 另外DAVID MARR提出了机器视觉方 面的新理论
强人工智能(BOTTOM-UP AI)
强人工智能观点认为有可能制造出真 正能推理(REASONING)和解决问 题(PROBLEM_SOLVING)的智能 机器,并且,这样的机器能将被认为
ai人工智能人工智能介绍PPT
(三)人工智能新技术
计算智能
神经计算; 模糊计算; 进化计算; 自然计算
01
02
人工生命
人工脑; 细胞自动机
03
分布智能 多Agent , 群体智能
04
数据挖掘 知识发现; 数据挖掘
一、人工智能的基本内容
(四)物质、能量、信息、知识和智能
1、构成宇宙的三大要素: 三大要素:物质、能量与信息 信息:是物质和能量的表现形式,是以物质和能量为载体的客观存在
AI的定义 Turing测试
AI的研究目标
二、AI的定义及其研究目标
(一)AI的定义
1、AI的一般解释 人工智能就是用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能,或称机器智能
人工智能的严格定义依赖于对智能的定义
AI无形式化 定义的理由
即要定义人工智能,首先应该定义智能
但智能本身也还无严格定义
二、AI的定义及其研究目标
1976年,斯坦福大学的杜达(R.D.Duda)等人开始研制地质勘探专家系统PROSPECTOR 这一时期,与专家系统同时发展的重要领域还有计算机视觉和机器人,自然语言理解与机 器翻译等。 新的问题: 专家系统本身所存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、没 有分布式功能、不能访问现存数据库等问题被逐渐暴露出来。
对智能的严格定义 有待于人脑奥秘的揭示,进一步认识
二、AI的定义及其研究目标
(一)AI的定义
2、认识智能的观点
思维理论 智能来源于思维活动,智能的核 心是思维,人的一切知识都是思 维的产物。可望通过对思维规律 和思维方法的研究,来揭示智能 的本质。
知识阈值理论 智能取决于知识的数量及其可运用程 度。一个系统所具有的可运用知识越
新编一章节人工智能概述PPT课件
01.11.2020
人工智能
8
人工智能的表现形式
智能软件 智能设备 智能网络 智能计算机 智能机器人 Agent
01.11.2020
人工智能
9
第一章 人工智能概述
人工智能的概念 人工智能的研究途径与方法 人工智能的分支领域 人工智能的基本技术 人工智能的发展概况
01.11.2020
判定法
对一类问题找出统一的计算机上可实现的算法解。
定理证明器
研究一切可判定问题的解法。1965年鲁滨逊提出的消解原理 是这类工作的基础,
计算机辅助证明
以计算机为辅助工具,利用机器的高速和大容量,帮助人完 成手工证明中无法完成的大量计算、推理和穷举。
01.11.2020
人工智能
33
基于应用领域的领域划分
自动程序设计过程
自动程序设计相当于给机器配置了一个“超级编 译系统”,它能够对高级描述进行处理,通过规划过 程,生成所需的程序。这是自动程序设计的主要内容 ,它实际是程序的自动综合。自动程序设计还包括程 序自动验证。
01.11.2020
人工智能
35
基于应用领域的领域划分
难题求解 自动定理证明 自动程序设计 自动翻译 智能控制 智能管理 智能决策 智能通信 智能仿真 智能CAD 智能CAI
01.11.2020
人工智能
18
基于脑功能模拟的领域划分
机器感知 机器联想 机器推理 机器学习 机器理解 机器行为
01.11.2020
人工智能
19
机器联想
人类联想 人类的联想是建立事物之间的联系。人类的联想功
能是基于神经网络、按内容记忆方式进行的。 机器联想
机器的联想就是有关数据、信息或知识之间的联系 。机器联想利用人类按内容记忆原理,采用“联想存储 ”的技术实现联想功能。
从心灵种种到人工智能心智分类
从心灵种种到人工智能心智分类引言心灵种种(Mind Kind)是一种哲学概念,指的是心智现象的种类。
人类的心智是非常复杂的,而且在不同的情境下可能呈现出不同的表现形式。
近年来,随着人工智能技术的迅猛发展,对于人工智能心智分类的研究也日益重要。
本文将探讨从心灵种种到人工智能心智分类的相关概念和研究进展。
心灵种种的概念及分类心灵种种的概念最早由哲学家莱布尼茨提出,他认为心灵是无数心灵单元的组合。
而心灵单元则包括无数种不同的心智形式。
根据不同的观点和理论,心灵种种可以进行不同的分类。
下面介绍几种比较常见的分类方法。
1. 材料与非材料心灵种种根据心灵的物理特性,可以将心灵种种分为两大类:材料心灵和非材料心灵。
材料心灵指的是那些由物质组成的心智形式,例如人类的大脑活动。
非材料心灵则是指那些不依赖于物质的心智形式,例如宗教信仰中的灵魂。
2. 意识与无意识心灵种种根据心灵的意识状态,可以将心灵种种分为意识心灵和无意识心灵。
意识心灵指的是那些具有自我意识和主观体验的心智形式,例如人类的思维和感知。
无意识心灵则是指那些没有自我意识的心智形式,例如植物和简单的生物。
3. 生物与非生物心灵种种根据心灵的所属范畴,可以将心灵种种分为生物心灵和非生物心灵。
生物心灵指的是那些属于生物体的心智形式,例如人类、动物等。
非生物心灵则是指那些不属于生物体的心智形式,例如人工智能系统。
人工智能心智分类的挑战与进展人工智能的发展开启了一种全新的心智分类方式。
通过模仿人类的思维和学习过程,人工智能系统可以产生各种不同类型的心智形式。
然而,人工智能心智分类也面临着一些挑战。
1. 数据和算法的挑战人工智能系统依赖于大量的数据和复杂的算法来学习和执行任务。
但是,获取合适的数据和设计有效的算法仍然是一个艰巨的任务。
此外,不同任务的心智形式可能需要不同的数据和算法支持。
2. 认知能力的挑战人工智能系统的认知能力还远远不及人类。
尽管人工智能系统可以通过机器学习和深度学习等技术来提升自己的学习和推理能力,但目前仍存在许多局限性。
加德纳多元智能理论 ppt课件
加德纳多元智能理论
• 视觉空间智能,是在头脑中形成一个外部 空间世界的模式,并能够运用这个模式的 能力。
• 画家、雕刻家、司机、向导、建筑师、水 手等都是这种智能强的人。
加德纳多元智能理论
• 从另外的角度描述物体的能力,具体再现 为想象力。
• 把个体的感知通过平面或立体的形式表现 出来的能力。
• 对色彩、线条、形状、空间以及它们之间 的关系的敏感度。
–纳尔逊.古德曼教授认为西方人过去花费了大 量精力和金钱去研究和改进逻辑思维和科学教 育,对形象思维和艺术教育的认识却微乎其微, 而东方人则恰好相反。
–他立志从零开始弥补科学教育研究和艺术教育 之间的不平衡,将研究项目命名为《零点项 目》。
霍华德.加德纳教授(Howard Earl Gardner)
加德纳多元智能理论
•Gardner (1999):一种处理讯息的身心潜 能(biopsychological potential),这 种潜能是在某种文化情境下能主动地解决 问题或创造具有文化价值的产品,这种智 能的定义,智能是看不到也无法测量的, 这些潜能能否被引发出来,要视文化所重 视的价值观及所提供的机会而定,以及一 个人自身、家庭、老师或其他人影响下所 作的选择和决定。
• 人际关系智能亦称交流智力,是理解他人 的能力,即察觉和理解他人的情绪、动机 等,处理自己和他人关系的能力,包含对 脸部表情、暗示的敏感性。
• 销售家、政治家、教师、心理学家、社会 工作者是这种智能强的人
加德纳多元智能理论
• 辨别他人情绪、情感和意图的能力。 • 以恰当的方式对他人的语言或行为做出反
• 语言的实际运用:指的是从实用的角度运用语言 达到某种特定的目的。
加德纳多元智能理论
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人脑神经的连接方式
保罗•麦克里恩 “人脑三位一体”理 论
人工智能的智能水平能有多高?
机器人自我复制
今年6月1日英国《每日邮报》报导,阿姆斯特丹自由大学 (Vrije Universiteit Amsterdam)的科学家們创造出一种新技术,可以让机器人 透过Wi-Fi网络进行「交配」,然后再经由3D打印产生「机器人后代」。
上的思想了。受这种观点的影响,心灵哲学中的心机类比理论和意识计算理论发展起来了
心灵哲学的分类
西方哲学处理身心问题时有两个方向,一个 是偏向肯定身体与行为的物理主义与行为主 义;另一个方向是偏向肯定心灵的理想主义 (或观念论)。当然,还有很多的哲学家是 兼论两者的二元论者
表征性
表征(representation)是信息在头脑中的呈 现方式。根据信息加工的观点,当有机体对外 界信息进行加工(输入、编码、转换、存储 和提取等)时,这些信息是以表征的形式在 头脑中出现的。
步促进了心灵哲学的繁荣。
笛卡尔心灵哲学思想
在笛卡尔那里,“思”是一个复合的概念,它是 各种“意识”活动的总称。
笛卡尔认为与其他事物相比,“思” 是最容易被认识的,因为它就在我们内部,是我
们的直接对象。
“人不是机器”
近代第一个提出“人是机器”口号的是法国哲学家 拉·梅特里,后来控制论和计算机科学的发展使“人 是机器”的论断获得了理论的支持和实践的体现。 图灵提出的“普遍图灵机”假设和著名的“图灵实 验”,将人的思维、认知、学习等意识活动都纳入了 机器概念的范围;认知科学和人工智能研究的发展也 使人们相信,只要能满足一定的符号处理要求,机器 就可以像人那样思维。纽厄尔(A.Newell)和西蒙 (H.A.Simon)甚至声称,数字计算机已经具有与人完 全同等意义
人工智能的现状
据量化分析公司Quid的数据,自2009年以来,人工智能已 经吸引了超过170亿美元的投资。仅2014年,就有322家拥 有类似人工智能技术的公司获得的投资就超过20亿美元。 Facebook和谷歌也为其公司内部的人工智能研究小组招聘 研究员。自2015年以来,雅虎、英特尔、Dropbox、 LinkedIn、Pinterest以及推特都收购了人工智能公司。人工 智能领域的民间投资在过去四年间以平均每年62%的增长速 率增加,这一速率预计还会持续下去。本文分四个步骤对人 工智能的发展进行了思考和研究:第一步,人工智能研究的 现状;第二步,对人脑和人工智能进行对比;第三步,对人 工智能未来发展可能心智的分类;第四步,一种新的人工智 能研发思路。
举例:人和两腿直立
意向姿态
意向姿态是这样一种策略:它把一个实体 (人、动物或者其他任何东西)当做似乎是 以自己的“信念”与“愿望”来统率其“行 动选择”的理性功能
心脑同一论
心脑同一论主要有以下几种形式: 中枢状态唯物论:认为痛觉、思想等心理状态都存在,
但不过是经验到这些心理状态的人的中枢神经系统状态。
人工智能的发展历史
六十年代,第一春,J·J·古德阐明人工智能未 来图景(明斯基、麦卡锡、罗切斯特、香农 等大牛)
七十年代,第一次寒冬 八十年代末,第二次寒冬 九十年代,第二春
智能的历史
对智人来说,大脑只占据了身体总重约2%~3%,但在身体 休息而不活动时,大脑的能量消耗却占据了25%,相比之下, 其他猿类的大脑在休息时的能量消耗大约只占据了大约8%。 因为人类把肱二头肌所需的能量拨给了大脑里的神经元,人 类的肌肉相对萎缩,并没有像其他猿类那样发达的肌肉和健 壮的体魄(如大猩猩)。因为大脑对能量和营养的需求巨大, 在生物演化的初期,人类并没有太大的生存竞争优势,直到 人类进入了石器时代,能够发明和使用简单的石矛、石枪、 篝火等外在的工具,人类的生存优势才逐渐凸显,而到了现 代社会,随着枪炮和其他各种大杀伤力武器的发明,人类在 自然界生存竞争中相对于其他动物的优势越发明显。
图后才制作而成的杰作,人类的一切都是完美而合理的。
因为人工智能无论在硬件、算法、储存器、控制器、连接方式、待机模式上都和人脑有着极大的差异,而人
工智能因其专业和用途所需,其具体的功能和心智发展方向也有很大的不同,美国科学哲学家对人工智能的 心智进行了以下几类:
1、一种心智与人类的心智相像,只是反应更快。 2、一种心智主要基于大容量存贮和记忆,有些愚钝但是信息面广博。 3、一种全球化超级心智,由数百万做着单调工作的智能体组成。 4、一种蜂巢型心智,由许多十分聪明的心智组成,但是自己却意识不到。 5、一种心智被专门训练用来加强指定的人类个体,但是对其他人完全无效。 6、一种心智能够设想但不能制造比自身更强大的心智。 7、一种心智能够制造比自身更强大的心智,由于自我意识不足,无法设想自己制造的心智。 8、一种心智能够制造比自身更强大的心智。 9、一种心智能够创造比自身更强大的心智,而被创造出的心智能继续这么做。 10、一种心智拥有自身源代码的访问通道,因此可以修改自己的进程。 11、一种心智逻辑能力超强并且没有情感。 12、一种心智能解决普遍问题,但没有自我意识。 13、一种心智具有自我意识,但不能解决普遍问题。 14、一种心智成长期很长,并且在它成熟前需要一个保护者。 15、一种很缓慢的心智,覆盖了很长的物理距离因而在快速的心智看来,它是“隐形的”。 16、一种心智能够多次克隆自己。 17、一种心智能够克隆自己,并且与克隆体组成一个整体。 18、一种心智能从一个平台迁移到另一个平台从而保持永生。 19、一种快速、动态的心智,能够改变自己的认知进程。 20、一种心智专门提出设想并做预测。 21、一种心智从不抹去或忘记任何事情,包括错误或虚假的信息。 22、一种半机器半动物的共生心智。 23、一种半人半机器的赛博格心智。 24、一种使用量子计算的心智,我们无法理解它的逻辑。
动机器呢(恐怖谷效应)?我们确信所有人都有心灵吗?
从“唯我论”到心灵哲学起源
一般认为,现代西方心灵哲学是从笛卡尔开始的。 如今心灵哲学一直是英美分析哲学中最重要的研究领域之一, 尤其是最近一、二十年以来,这一领域的研究变得异乎寻常地 活跃和丰富。这一方面是因为在哲学理论上人们发现了心灵哲 学中的问题和语言哲学、形而上学等其它领域的问题之间的深 层次的内在关系,另一方面对心灵各方面的认知科学研究(包 括心理学、语言学、脑神经科学、人工智能等)的发展也进一
从心灵种种到人工智能心智分类
我们的心灵在很多方面与动物雷同,在很多方面又迥然不同。 ————————丹尼尔·丹尼特
心灵为何物? 心灵哲学的起源 心灵哲学的分类 心脑同一论:意识可能转移吗?灵魂(精神)可能附体吗? 人工智能的历史 心智分类 对自由意志的思考 人工智能的未来猜想 人工智能如何超越人类?它们的智能能够达到怎样的水平?能够预测遥
如何迎接智能时代?
关于人工智能,回看历史至少引起过人类社会三次 恐慌。
第一次是在图灵的年代 。这次恐慌源于计算机的诞 生,人们传统认为不可破译的密码,被计算机搞定 了。这个趋势发展下去,是不是迟早有一天计算机 就可以超过人类?
八十年代以后个人电脑的普及带来了又一次恐慌。 从互联网时代
奇点临近
奇点临近是发明家雷·库兹韦尔提出的观点: 科技正以史无前例的速度发展,计算机将能
够赶超人类智能的各个方面。
库兹韦尔定律
也称之为“加速循环规则”(Law of Accelerating Returns,也被称为 库兹韦尔定律),大意是,技术的力量正以指数级的速度迅速向外扩充。 人类正处于加速变化的浪尖上,这超过了我们历史的任何时刻。他说, 更多的、更加超乎我们想象的极端事物将会出现。
2016年3月,由谷歌公司旗下的Deepmind公 司的戴维·西尔弗、艾佳·黄和戴密斯·哈萨比 斯与他们的团队开发的围棋人工智能程序 AlphaGo在与围棋冠军、职业九段选手李世 石对战中以4:1胜出,引起了全世界对人工智 能热潮如图-1所示,每个神经元可以看做一个多脚的电子元器件,有多个输入端和 多个输出端,其输入端会与其他神经元的输出端连接。以冯机作为类比,人 脑每个神经元相当于功能专一的运算器,这样的运算器在人脑中有超过100 亿个,只能处理来自某个局部空间的信息,而非加法运算,其输出的结果也 只能被特定的其他运算器使用。数据并不能在人脑中随意流动。
远的未来吗? 我们如何迎接人工智能时代?
这个世界是真实的吗?我们可能活在虚拟世 界里吗?
意识是不是有可能从一具身体传到另外一具身体?
智能是不是只有人脑这一种单一的实现形式,可能存在 其他形式的智能吗?比如说,硅基生命体?
人工智能是不是可能产生自我意识?甚至威胁 到人类?
智慧从何而来,它的终点又在哪里?
算法比硬件更重要
日心说和地心说的对比
如果要让人类在自然界中能够不靠机械,长出翅膀 自然飞行,需要怎样改造人类的身体?
这需要修改人类的骨骼和器官的模型,缩小了人体内部器官比例,好让人 类骨骼变得更纤细中空以此减轻体重便于飞行,还要让人的双手长出扇面 形状的羽毛以此来起到扇动空气飞行的效果,还把人类的脊椎骨拉伸,设 计成具有弧度的流线型以此来适应飞行时的空气流动,此外,为了让人类 飞在高空时能保温,人体表面还需要有绒毛状物体,而为了在飞行时鼻尖 不受到尘土等物体撞击受损,人的鼻尖和嘴巴构成质料要更坚硬,而为了 在空中有更大的观察角快速寻找落脚地,人的眼睛也需要长在两侧增大视 角……于是到了最后,我们惊讶地发现,不管我们怎么修改人体模型,想
我是身体,灵魂也是——《查拉图斯 特拉如是说》
一旦我们把心灵与脑之间清楚的等同给抛弃 掉,而让心灵伸展到身体的其他部分,那么 要以功能主义的方式来考察心灵就更为困难。 我们的身体里藏着很多我们日常生活里决策 的智慧。弗里德里希·尼采很早就看到了这一 点。
计算主义的观点
信息是宇宙的基础 反实在论
要让人类能够飞起来,鸟的形状是唯一适合在地球上的生物形态。
就拿人类的五官来说,人类的五官布局是最科学的,人类只有 两只眼睛,是因为三只眼睛会需要更多视觉神经和视锥细胞需 要更多资源,人类的眼睛是轴向对称,间距适中,因为只有这 样才能形成立体的视觉,人类的耳朵有扇形的耳郭,这是为了 收集声音。人类的鼻孔在下方,是为了方便鼻涕流出,人类的 嘴唇之所以纤薄而且是红色,是为了方便进食的时候口腔的舒 张,而人类的智力也是受到大脑体积的限制。人类之所以只有 四肢,是因为更多的肢体会占用更多的脑神经从而导致大脑营 养消耗更多。而人类的大脑之所以是现在这么大,是因为受到 了女性盆骨和产道大小的限制,人类的大脑已经到达了自然智 力的极限,人类的智力想要提高一点,就必须增大头颅,但是 那样就会导致女性难产,让婴儿在出生之前就死亡,如果人类 女性盆骨大一些,就会导致无法行走,但如果人类女性改成爬 行,却又会导致无法使用工具,生存能力下降……自然界的一 切都是注定和合理的,人类是大自然亿万年来筛选了无数设计