人工智能的发展不应该受限制

人工智能的发展不应该受限制
人工智能的发展不应该受限制

论题:不应该受限制。

谢谢主席,对方辩友,各位评委。

今天我方的观点是人工智能的发展不应该受限制。首先,开宗明义,定义先行。人工智能,即研究计算机来模拟人思维过程和智能行为的技术。人工智能的发展,即其技术在多领域、多方面的突破。而我们判断不该限制人工智能发展的标准,则在于不限制其发展的利大于弊。接下来,我方将从以下几个观点进行论述。

首先,众所周知,人工智能作为人类科技进步的产物,其后必定联系着巨大的利益(自动扫地机,自动驾驶汽车,类人机器人),而人类也需要科技的发展。事物的发展是连续的,世界上的万事万物是变化发展的,发展的道路也许曲折,但事物发展的总方向和总趋势是前进的。贸然限制人工智能的发展可能会导致其产业链由地上转为地下,从而更加隐蔽而难以掌控。这叫好比影片分级制度,我国对涉黄赌毒及暴力的影片采取一律禁止的政策,却由于一定的社会需要,这种‘一刀切’的政策起到的效果并不尽人意。而其他某些国家采取的影片分级制度,既对影片等级进行了约束,又在一定程度上满足了人们的需求。不堵而疏,起到的效果反而更好。因而对此我方提出的建议是对人工智能分档约束以便管理,限制其使用而不限制其发展(核武器)。

其次,人工智能是科技发展的产物,我们不能因其对未来渺茫的威胁性而限制其进步。且据我方调查,迄今为止人工智能的开发利用为我们的生活带来了极大便利,极大程度上提高了我们的沟通效率和生活水平,而其弊端与优势相比则不足称道。对人类而言,以前发明机器的主要目的在于降低人类体力上的重复劳动,而随着人工智能的发展,这一目的将逐渐变成降低人类脑力上的重复劳动,从而创造更多的创新机会。

最后,我们要明确一点,不限制人工智能的发展不代表对人工智能放任不管,任由其被肆意使用。我们可以指定相关法规,限制其使用而不限制其发展。一方面防止了人工智能的滥用对和平构成的威胁,另一方面极大程度上方便了我们的生活,促进、鼓励了人类科技的发展,何乐而不为呢?

综上所述,我方认为人工智能的发展该不该受限制。

驳论:论证人工智能本身的安全性问题【而显然,我们不能回避人工智能的安全性问题。Facebook创始人扎尔伯格曾经解释“我们现在担心人工智能的安全性,就如同两百年前担心有了飞机飞机坠毁怎么办一样。如果我们总是过度担心安全性,我们就不可能造出飞机。不管怎么样,我们要先造出飞机,再担心飞机的安全性。我们过度担心人工智能,将阻碍人工智能的实际进步。我们要意识到人工系统甚至能够帮助我们诊断疾病,因为担心安全性而阻碍人工智能的进步可能是最糟糕的选择,因为我们本来可以利用人工智能让世界更美好。况且迄今为止人类仅仅研究到了弱人工智能的水平,其功能的单一与格式化对人类尚无法构成威胁。人的创造性无法用机器代替。人的视觉,听觉等感官转换能力在计算机看来难如登天,它们只能识别已有的数据。】

【除却人工智能本身的安全性问题,限制其发展的另一个可能原因即他的技术可能被滥用于武力方面。而这方面的担忧说到底是人的问题,即使没有人工智能,同样也有可能有其他类型的武器被发展制造用于破坏和平。详情参见核武器。因此人工智能的发展不应该受到限制。】

不可控——目前为止,我方并不认为人工智能存在不可控人工智能

人工生命

神经网络——自主意识——最优解——程序更加完善

减少重复劳动

人工智能的发展前景

人工智能的发展前景 人工智能很可能导致人类的永生或者灭绝,而这一切很可能在我们的有生之年 发生。 上面这句话不是危言耸听,请耐心的看完本文再发表意见。这篇翻译稿翻译完 一共三万五千字,我从上星期开始翻,熬了好几个夜才翻完,因为我觉得这篇 东西非常有价值。希望你们能够耐心读完,读完后也许你的世界观都会被改变。 我们正站在变革的边缘,而这次变革将和人类的出现一般意义重大–Vernor Vinge 如果你站在这里,你会是什么感觉? 看上去非常刺激吧?但是你要记住,当你真的站在时间的图表中的时候,你是 看不到曲线的右边的,因为你是看不到未来的。所以你真实的感觉大概是这样的:

稀松平常。 遥远的未来——就在眼前 想象一下坐时间机器回到1750年的地球,那个时代没有电,畅通通讯基本靠吼,交通主要靠动物拉着跑。你在那个时代邀请了一个叫老王的人到2015年来玩,顺便看看他对―未来‖有什么感受。我们可能没有办法了解1750年的老王内心的感受——金属铁壳在宽敞的公路上飞驰,和太平洋另一头的人聊天,看几千公里外正在发生进行的体育比赛,观看一场发生于半个世纪前的演唱会,从口袋里掏出一个黑色长方形工具把眼前发生的事情记录下来,生成一个地图然后地图上有个蓝点告诉你现在的位置,一边看着地球另一边的人的脸一边聊天,以及其它各种各样的黑科技。别忘了,你还没跟他解释互联网、国际空间站、大型强子对撞机、核武器以及相对论。 这时候的老王会是什么体验?惊讶、震惊、脑洞大开这些词都太温顺了,我觉得老王很可能直接被吓尿了。 但是,如果老王回到了1750年,然后觉得被吓尿是个很囧的体验,于是他也想把别人吓尿来满足一下自己,那会发生什么?于是老王也回到了250年前的

2020年(发展战略)人工智能的状态及今后发展方向展望

(发展战略)人工智能的状态及今后发展方向展望

人工智能的现状及今后发展趋势展望 壹.引言 人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI,也称机器智能。“人工智能”壹词最初是于1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的壹门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。 二.目前人工智能技术的研究和发展情况 目前,人工智能技术于美国、欧洲和日本依然飞速发展。于AI技术领域十分活跃的IBMXX公司,已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCIWhite电脑,号称具有人脑的千分之壹的智力能力。而正于开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”(BlueJean),据其研究主任保罗·霍恩称,“蓝色牛仔”的智力水平将大致和人脑相当。 三.技术应用 随着AI技术的发展,现代几乎各种技术的发展均涉及到了人工智能技术,能够说人工智能已经广泛应用到许多领域,其典型的应用包括: 1符号计算 计算机最主要的用途之壹就是科学计算,科学计算可分为俩类:壹类是纯数值的计算,例如求函数的值;另壹类是符号计算,又称代数运算,这是壹种智能化的计算,处理的是符号。符号能够代表整数、有理数、实数和复数,也能够代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们均是用

C语言写成的,所以能够于绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境和客体统称为“模式”。用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别,是开发智能机器的壹个关键的突破口,也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程和人类的学习过程相似,以“语音识别”为例:语音识别就是让计算机能听懂人说的话,壹个重要的例子就是七国语言(英、日、意、韩、法、德、中)口语自动翻译系统。该系统实现后,人们出国预定旅馆、购买机票、于餐馆对话和兑换外币时,只要利用电话网络和国际互联网,就可用手机、电话等和“老外”通话。3机器翻译 机器翻译是利用计算机把壹种自然语言转变成另壹种自然语言的过程,用以完成这壹过程的软件系统叫做机器翻译系统。搜文网目前,国内的机器翻译软件不下百种,根据这些软件的翻译特点,大致能够分为三大类:词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件的代表是“金山词霸”,堪称是多快好省的电子词典,它能够迅速查询英文单词或词组的词义且提供单词的发音,为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2000”,它首先提出了“智能汉化”的概念,使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。 4机器学习 机器学习是机器具有智能的重要标志,同时也是机器获取知识的根本途径。有人认为,壹个计算机系统如果不具备学习功能,就不能称其为智能系统。机器

2020年度公需科目人工智能与健康满分参考问题详解

2020年度公需科目·人工智能与健康满分参考答案 第一部分单选题 1.《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中指出,到2025年人工智能要达到的目标不包括()。( 2.0分) A.人工智能基础理论实现重大突破 B.部分技术与应用达到世界领先水 平 C.智能社会建设取得积极进展 D.成为世界主要人工智能创新中心 我的答案:D√答对 2.约瑟夫·维森鲍姆教授开发的()被设计成一个可以通过谈话帮助病人完成心理恢复的心理治疗师。(2.0分) A.微软小冰 B.苹果 Siri C.谷歌 Allo D.ELIZA 我的答案:D√答对 3.在1986年,罗斯·昆兰提出了()概念,这是机器学习另一个主流的闪光点。(2.0分) A.BP

C.感知机 D.随机森林 我的答案:B√答对 4.在图灵测试中,如果有超过()的测试者不能分清屏幕后的对话者是人还是机器,就可以说这台计算机通过了测试并具备人工智能。(2.0分) A.30% B.40% C.50% D.60% 我的答案:A√答对 5.1956年之前,人工智能的发展处于()。(2.0分) A.萌芽期 B.第一次繁荣 期 C.第一次低谷 期 D.复期 我的答案:A√答对 6.成年男性的正常脉搏为每分钟()次。(2.0分) A.60~80

C.80~100 D.90~120 我的答案:A√答对 7.下列选项中,不属于智能弹药的是()。(2.0分) A.智能导弹 B.战场机器 人 C.智能地雷 D.智能鱼雷 我的答案:B√答对 8.《中国公民健康素养66条》建议,妇女孕期应当至少接受()次产前检查。(2.0分) A.5 B.6 C.7 D.8 我的答案:A√答对 9.世界上第一个将芯片植入体的人是()。(2.0分) A.凯文·沃里 克

人工智能学习研究的现状其发展趋势

浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要:自上世纪五十年代以来,经过了几个阶段的不断探索和发展,人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就,但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来,随着信息技术的快速进步,与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用,对人工智能的需求,变得越来越迫切,也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代,作为信息技术的先导,人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向,要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新,就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点,尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体,是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象,要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型,发展不确定性人工智能;要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性,把网络拓扑作为知识表示的一种新方法,研究网络拓扑的演化与网络动力学行为,研究网络化了的智

能,从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求,迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来,随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈,对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注,且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献,而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致,特别是在计算机领域,人工智能的应用更加突出,可以说,哪里有计算机应用,哪里就在应用人工智能;哪里需要自动化或半自动化,哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前,人工智能应用的主要领域,也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲,人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的,它一方面成为人类智能的延长,另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具

人工智能发展史解读

人工智能学科诞生于20世纪50年代中期,当时由于计算机的产生与发展,人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。(虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器 模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。) 1956年夏,美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫,以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会,从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础,并研究如何在远离上进行精确的描述,探讨用机器模拟人类智能等问题,并首次提出了人工智能的术语。从此,人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学,分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生,例如申龙是《信息论》的创始人,塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序,麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后,在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心,即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组,以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组,以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后,这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果: (1)1956年,纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“(简称LT)程序,它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题,证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改,证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价,被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果,是人工智能的真正开端。 (2)1956年,塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力,能在下棋过程中不断积累所获得的经验,并能根据对方的走步,从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人,而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军,在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 (3)1958年,麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP,它不仅可以处理数据,而且可以方便的处理各种符号,成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前,LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 (4)1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验,发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段:1。首先想出大致的解题计划;2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程;3.在实施解题过程中,不断进行方法和目标分析,修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程,其中主要是方法和目的的分析。(也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性,而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的),基于这一发现,他们研制了“通用问题求解程序GPS”,用它来解决不定积分、三角函数、代数方程等11种不同类型的问题,并首次提出启发式搜索概念,从而使启发式程序具有较普遍的意义。

生活中的人工智能——人工智能的现状及未来

生活中的人工智能 ----人工智能发展现状及未来摘要:人工智能一词于1956年提出,经过半个多世纪的发展,已经渗透到各个领域。本文将对人工智能的发展作简要的介绍和分析,重点介绍近年来人工智能在各个领域的应用,以期我们对人工智能有更深入的了解。 关键词:人工智能、应用、发展 随着计算机技术的飞速发展,人工智能也取得了极大的发展,并且开始应用到我们生活中的方方面面。伴随着研究的深入,也许我们正要进入一个人工智能时代。 1.人工智能的兴起和早期发展 人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段: 20世纪50年代,人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法,而忽视了知识的重要性。 第二阶段: 60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议( International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。 第三阶段: 80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80年代末,神经网络飞速发展,。1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。 第五阶段: 90年代,人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。另外,由于Hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象 2.近年来人工智能的应用 随着人工智能的发展,人工智能已经渗透到了生活中的每个方面。 2.1“人机大战” 在人工智能的发展史上,出现了很多堪称经典的“人机大战”。 1985年,当时的国际象棋世界冠军“棋王”卡斯帕罗夫在德国汉堡举行了一场人机车轮大战。他在5个小时内,以32∶0的完美比分击败了所有电脑公司祭出的硬件和象棋软件程序。然而11年之后情况发生了变化,1996年“棋王”在与“深蓝”的比赛中第一次输了一盘;1997年,升级版的“湛蓝”在决定胜负的第六个回合中,只用了22步棋便迫使卡斯帕罗夫投子认输——这是“棋王”职业生

人工智能的现状及今后发展趋势展望

人工智能的现状及今后发展趋势展望 一.引言 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。 二.目前人工智能技术的研究和发展状况 目前,人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司,已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCI White电脑,号称具有人脑的千分之一的智力能力。而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”(Blue Jean),据其研究主任保罗·霍恩称,“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。 三.技术应用 随着AI技术的发展,现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术,可以说人工智能已经广泛应用到许多领域,其典型的应用包括: 1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别,是开发智能机器的一个关键的突破口,也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与

人工智能未来发展前景展望

人工智能未来发展前景展望 :磊(10计本) 学号: 长久以来,人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智,从美国的麻省理工学院(M IT)、卡基-梅隆大学(CMU)到IBM公司,再到日本的本田公司、SONY公司以及国的清华大学、中科院等科研院所,全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前,著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕,科幻片《人工智能》(AI)对许多人的头脑又一次产生了震动,引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 (一)、人工智能的定义 人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 “智能”1是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。Intelegere是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在1"智能"源于拉丁语legere,字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集,并由此进行选择,形成一个东西。

复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始,人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后,新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年,24岁的英国数学家图灵 i(Turing)提出了"自动机"理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的,这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence,AI)这个术语。随后的几十年中,人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究,已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统,例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言,而进行情报检索,提供语音识别、手写体识别的多模式接口,应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然,人工智能的发展也并不是一帆风顺的,也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷,但是随着硬件和软件的发展,计算机的运算能力在以指数级增长,同时网络技术蓬勃兴起,确保计算机已经具备了足够的条件来运

人工智能产业发展面临四大问题亟待“求解”

近年来,人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟,我国人工智能产业 发展迎来一轮战略机遇,智能芯片、智能无人机、智能网联汽车、智能机器人等 细分产业,以及医疗健康、金融、供应链、交通、制造、家居、轨道交通等重点 应用领域发展势头良好。2020全球人工智能产品应用博览会近日在苏州开幕,会上,中国经济信息社江苏中心联合新一代人工智能产业技术创新战略联盟共同发 布《新一代人工智能发展年度报告(2019-2020)》。《年报》认为,当前我国人工智能产业发展面临四大问题亟待“求解”。 一是我国人工智能领域的基础创新投入严重不足。从企业研发创新看,中国 人工智能企业的创新研发支出仍远远落后于美国、欧洲和日本。2018—2019年, 美国人工智能领域企业投入的科技研发费用占据了全球科技支出的61%,我国人 工智能领域企业研发支出虽然快速增加,增速达到34%,但实际占据的全球科技 支出份额明显小于美国。从人工智能知识产权保有量看,我国各类实体拥有的人 工智能专利总量超过3万件,位居世界第一,但中国相关企业拥有的人工智能相 关专利多为门槛较低的实用新型专利,发明专利仅占专利申请总量的23%。同时,根据世界知识产权组织的数据,我国企业拥有的95%的人工智能设计专利和61%的人工智能实用新型专利将会在5年后失效,相比之下,美国85.6%的人工智能 专利技术在5年后仍在支付维护费用。2020年,我国需要在人工智能基础研究与 创新,打造核心关键技术长板、加强知识产权保护方面加大投入力度。我国人工 智能产业的算力算法核心基础相对薄弱。我国人工智能发展在数据规模和算法集 成应用上都走在世界前列,但在人工智能基础算力方面,能提供国产化算力支持 的企业还不多。在人工智能的算力支持方面,ibm、hpe、戴尔等国际巨头稳居全 球服务器市场前三位,浪潮、联想、新华三、华为等国内企业市场份额有限; 国内人工智能芯片厂商需要大量依靠高通、英伟达、amd、赛灵思、美满电子、emc、安华高、联发科等国际巨头供货,中科寒武纪等国内企业发展刚刚起步。在

浅析人工智能的现状及发展趋势

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/505833786.html, 浅析人工智能的现状及发展趋势 作者:范胜廷陈华 来源:《新教育时代·教师版》2017年第41期 摘要:人工智能是现代社会所独有的一门新兴技术科学,主要是研究、研发用于模拟、 扩展、延伸人的智能的方法、理论、技术以及应用系统。近年来,随着信息技术、计算机技术的迅速发展,人类在人工智能方面取得了一定的研究成果。本篇论文中,笔者主要对人工智能的现状进行了分析,并探讨了人工智能的发展趋势,以供参考。 关键词:人工智能现状发展趋势 人工智能科学技术归属于计算机科学,是其中的一个重要分支,人工智能领域的研究主要包括图像识别、语言识别、机器人、专家系统以及自然语言处理等。自诞生以来,人工智能理论和技术逐渐发展成熟,在社会、科技、文化、经济等领域中发挥着越来越重要的作用。 一、人工智能的现状 人工智能主要是通过研究智能的实质,企图以此为根据,开发出能够以类似于人类智能方式做出反应的智能机器。人工智能的进步,不仅可以替代脑力劳动,还可以替代某些脑力劳动职能。现阶段来说,电子仪器、机器人、电脑等诸多具有某一智能行为的机器不断涌现,这些人工智能设备可以自拟人的精神活动,同时也致力于在一些方面做出优化与改善,最终使其具备超人的功能,来帮助人类开展危险系数较高、较为复杂的工作[1]。与此同时,一些可以代 替人类劳动、用于工业生产的机器人得到了研发,这些机器人的实际应用,可以使人类的工作、生活更加高效、便利。但就目前的机器人生产技术来看,只能用于制造一些只有某一种功能的机器人,要研发人性化、多功能的机器人,还需要很长的一段时间。除此之外,还出现了一些用于商业用途的人工智能产物,如单位内部的决策支持系统、客户信息系统以及常见的法津顾问、医学顾问等软件。在我国的日常生活中,还有诸多人工智能产物,如飞机、汽车的导航系统以及家用电器中的智能芯片、电动游戏中的人工智能程序等等。可以说,人工智能的应用范围十分广泛,在社会、科技、文化、经济及人们日常生活中均得到了应用,由此可见,人工智能有着良好的发展前景与广阔的发展空间。 二、人工智能发展过程中面临的问题 现阶段,随着信息技术、计算机技术的迅速发展,人类在人工智能方面取得了一定的研究成果,诸多人工智能产物已经投入实际应用,并为方便人类的工作、生活提供了良好的帮助。但是,任何一种技术都是有利有弊的,人工智能也不例外,超智能概念的提出,让人们对智能机器产生了质疑与忧虑[2]。正如电影情节中一样,随着人工智能的高速发展,未来是否会有 一天人类世界被智能机器所统治,这是摆在人类面前的一个重要问题。然而,若是因为害怕人工智能产物的负面影响,而采取抑制人工智能的发展的这一措施,却是万万不可取的。面对风

2020继续教育考试_人工智能技术及其发展趋势

一、单选题 1.(B)是人工智能地核心,是使计算机具有智能地主要方法,其应用遍及人工智能地各个领域。(3.0分) A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 2.(C)是自然语言处理地重要应用,也可以说是最基础地应用。( 3.0分) A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 3.下列对人工智能芯片地表述,不正确地是(C)。(3.0分) A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务地芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统地CPU处理器,智能芯片具有很好地并行计算性能 4.下列选项中,不属于生物特征识别技术地是(C)。(3.0分) A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 5.(A)是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。(3.0分) A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 6.生物特征识别技术不包括(A)。(3.0分)

A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 7.(A)是通过建立人工神经网络,用层次化机制来表示客观世界,并解释所获取地知识,例如图像、声音和文本。(3.0分) A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 8.立体视觉是(D)领域地一个重要课题,它地目地在于重构场景地三维几何信息。(3.0分) A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 9.关于专用人工智能与通用人工智能,下列表述不当地是(D)。(3.0分) A.人工智能地近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域地单点突破,在局部智能水平地单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备地人工智能系统应该是一个专用地智能系统 10.(B),中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。(3.0分) A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日

人工智能背景与发展精编版

人工智能背景与发展精 编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】

人工智能的主要背景与进展 数学1704高芷晗 1、人类智能和人工智能的概念 和其他生物物种不同,人类是一种智慧型生物。人类智慧包含两个相辅相成的部分:隐性智慧和显性智慧。隐性智慧负责发现和确定创新的方向,显性智慧负责在确定的创新方向上实现具体的创新求解。更具体地说,隐性智慧是人类发现问题和定义问题的能力,需要全局性的分析能力、想象能力和开拓能力,是一种内隐的创造性能力,因而不可被机器模拟;显性智慧是人类在隐性智慧所定义的问题框架内解决问题的能力,需要获取信息生成知识和运用知识解决问题的能力,是外显的操作性能力,因而可以被机器模拟。人类的显性智慧通常也会被称为人类智能,模拟人类智能(显性智慧)的科学技术就叫人工智能。隐性智慧表现在:面对环境定义的实际问题;为知识库提供的已有知识;预设的问题求解目标。这三者就是隐性智慧定义的工作框架。在这个框架下,人工智能系统所要执行的任务就是模拟人类智能(显性智慧)的能力,运用所提供的信息和已有知识解决所给定的实际问题,达到预定的求解目标。 在人类与人工智能系统之间,人类始终是主体,人工智能系统则是人类求解问题的聪明工具。由于人工智能系统接受了人类所预设的求解目标和提供的专门知识,就保证了人类主体与客体之间实现主客双赢的策略:主体赢,因为实现了主体的求解目标;客体赢,因为遵守体现在知识中的客观规律。 人工智能系统工作的基本过程:(1)人类主体(隐性智慧)首先设定工作框架,即定义要解决的实际问题,提供已有知识,预设求解目标。(2)人工智能系统收集工作框架的信息,包括模型中的本体论信息。(3)通过信息获取(感知)单元,把本体论信息转换为认识论信息。(4)通过信息传递(通信)单元,把认识论信传送到信息处理单元。(5)通过信息处理(计算)单元,使认识论信息成为适用信息。(6通过知识生成(认知)单元,根据求解问题的需要生成专门知识。(7)通过策略创建(决策)单元,把认识论信息、专门知识、求解目标转换为求解问题的智能策略。(8)通过策略传递(通信)单元,把智能策略传递到策略执行单元。(9)通过策略执行(控制)单元,把智能策略转换成为智能行为,反作用于实际问题。(10)如果智能行为反作用于实际问题的结果没有满意地实现预期的求解目标,就把误差作为新的信息反馈到信息获取(感知)单元,通过学习,补充新的知识,优化智能策略,改善执行效果,减小求解误差。 2、人工智能技术 以上论证说明:人工智能技术可以在人类隐性智慧定义的工作框架内模拟人类显性智慧(人类智能)生成知识,创建主客双赢的策略解决各种复杂问题。而这是现今其他各类技术做不到的。 不过,由于在人工智能系统工作的基本过程中,第(1)步中客观存在各种不确定性,人类给定的知识未必能够理想地体现客观规律,也未必能够完全满足求解问题的需要,第(2)步中人类预设的求解目标也不见得完全合理,第(3)步中人工智能系统各个环节必然存在各种不理想性。因此,人工智能系统对人类显性智慧能力的模拟不可能完全到位,人工智能系统提供的问题解答也可能不如人类求出的解答。如果说人工智能系统确实也有超人的地方,那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素,而不可能是显性智慧中的智慧品质。

人工智能发展综述

人工智能发展综述 摘要:概要的阐述下人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势。 关键词:人工智能; 前景; 发展综述 人工智能(Artificial Intelligence)自1956 年正式问世以来的五十年间已经取得了长足的进展,由于其应用的极其广泛性及存在的巨大研究开发潜力, 吸引了越来越多的科技工作者投入人工智能的研究中去。尤其是八十年代以来出现了世界范围的开发新技术的高潮,许多发达国家的高科技计划的重要内容是计算机技术,而尤以人工智能为其基本重要组成部分。人工智能成为国际公认的当代高技术的核心部分之一。 1什么是人工智能 美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授给人工智能下了这样一个定义:人工智能是关于知识的学科, 是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。从人工智能所实现的功能来定义是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能,如判断、推理、证明、识别学习和问题求解等思维活动。这些反映了人工智能学科的基本思想和基本内容, 即人工智能是研究人类智能活动的规律。若是从实用观点来看,人工智能是一门知识工程学:以知识为对象,研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看,人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化,使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的,而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支,人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关的技术产品,建立有关的理论。 2 人工智能历史 当然,人工智能的发展也并不是一帆风顺的,人工智能的研究经历了以下几

人工智能以后的发展前景

人工智能以后的发展前景 说到人工智能,首先要明白数据科学的概念:科学学科,不是工程。结合专业问题,比如医疗、铁路、金融等。 1、数据科学计算机是基础,前期数据处理,产生一些模型,算法的计算机功底要强。计算机基础一定要强加。 2、数学统计要强。数学和统计知识一定要夯实。第三点,一个好的数据科学家一定是一个行业专家,涉及到模型出来,怎么和老板或客户去沟通,让对方或者不懂数据科学或统计的人可以听明白。 数据科学是一个非常杂的科学。 所以,数据科学和人工智能的连带关系,并不是从属关系。 数据科学主要是从大数据中截取一小块做分析,做出数据模型,数据科学并不是搞前期大数据。 人工智能在十年前就有了,但是现在才火。十年前数据不够,技术支持不够。十年前计算能力不行。 整个科技的发展,云市场慢慢起来,比如亚马逊,微软、谷歌都在发展自己的云市场。MACHINELEARNING是人工智能和数据科学一个分支,比如视觉科学专业。 ResearchScientist基本是PHD主要的选择方向,研发产品,发论文,也非常难进。 给学习人工智能与数据科学专业的新生建议: 大一新生夯实基础,数学和他统计学好,保证GPA弄好,可以积累一些专业方面的经验比领英,再着手准备下暑期实习。编程语言和所从事的领域有关系,每个领域都不一样。 目前准备去美国读研,本科是电子信息工程,科研方向涉及数据科学,请问现阶段可以自学一下哪方面的课程?

主要看本科EE的背景主要涉及了什么东西,有的学的非常数学,有的偏计算机,有的一点数学和计算机都没有。建议有数学和统计背景,学一门计算机的算法课和基础语言课,剩下的课程来美国再上。 美国人工智能专业2017年下半年就业情况数据解读: 2017年满10月份,美国top5招聘网站Glassdoor给出了一组相关数据。 在Glassdoor上有512个开放的AI和深度学习工作岗位,占据Glassdoor上开发的美国工作岗位的0.009%。 大多数公司招聘的是软件工程师和数据科学家。 然而,人工智能在工作场所的兴起,也带来了许多技术销售、业务开发、产品管理、用户体验设计等角色。 就目前招聘AI人才的公司而言,亚马逊,NVIDIA和微软等科技巨头领先。但是,越来越多的金融服务,咨询和政府部门的雇主也成为AI人才的主要雇主。 虽然使用AI的行业名单不断增长,但今天大多数开放的AI工作岗位仍然位于几个大都市地区:硅谷,旧金山,西雅图,波士顿,洛杉矶和纽约市。 人工智能岗位薪酬因岗而异,但总体偏高。 薪水最低的岗位每年的基本工资估计在2万美元至4万美元之间,而薪酬最高的AI岗位每年基本工资估计为24万至26万美元许多意想不到的与AI有关的工作岗位现在正在形成,取代了通过AI和自动化所淘汰的旧的工作岗位。包括人工智能撰稿人以及人工智能团队中的律师等。 最常见的AI工作岗位是软件工程师,占在线工作岗位机会的11%。之后是数据科学家(4%),软件开发工程师(4%)和研究科学家(4%)等等。美国开放的AI 顶级岗位 有了以上就业数据的支持,前往美国学习人工智能与数据科学专业值不值,想必小伙伴们心中已经了然了。

人工智能技术及其发展趋势2020年

1.下列选项中,不属于生物特征识别技术的是()。(10.0分) A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案:C√答对 2.生物特征识别技术不包括()。(10.0分) A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案:A√答对 3.立体视觉是()领域的一个重要课题,它的目的在于重构场景的三维几何信息。(10.0分) A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案:D√答对 4.下列对人工智能芯片的表述,不正确的是()。(10.0分)

A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器,智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案:C√答对 1.目前,深度学习主要包括()。(10.0分)) A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案:ABCD√答对 2.关于人工智能,下列表述正确的有()。(10.0分)) A.计算机科学的一个分支 B.试图揭示人类智能的实质和真相 C.以模拟人类智能的方式去赋能机器 D.使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动 我的答案:ABCD√答对 1.神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集。(10.0分)我的答案:错误√答对

2.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成,涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科,在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。(10.0分) 我的答案:正确√答对 3.自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。(10.0分)我的答案:正确√答对 4.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络,如处理时序数据和图像数据等,广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。(10.0分) 我的答案:正确√答对

人工智能技术及其发展趋势

人工智能技术及其发展趋势 1.()是通过建立人工神经网络,用层次化机制来表示客观世界,并解释所获取的知识,例如图像、声音和文本。(3.0分) A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案:A√答对 2.(),中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。( 3.0分) A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案:B√答对 3.下列选项中,不属于生物特征识别技术的是()。(3.0分) A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别

D.虹膜识别 我的答案:C√答对 4.立体视觉是()领域的一个重要课题,它的目的在于重构场景的三维几何信息。(3.0分) A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案:D√答对 5.生物特征识别技术不包括()。(3.0分) A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案:A√答对 6.关于专用人工智能与通用人工智能,下列表述不当的是()。(3.0分) A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破,在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题

D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案:D√答对 7.()是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。(3.0分) A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案:A√答对 8.下列对人工智能芯片的表述,不正确的是()。(3.0分) A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器,智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案:C√答对 9.()是人工智能的核心,是使计算机具有智能的主要方法,其应用遍及人工智能的各个领域。(3.0分) A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片

2020专技公需课人工智能技术及其发展趋势

人工智能技术及其发展趋势 一、单选题 1.下列选项中,不属于生物特征识别技术的是()。(3.0分) A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案:C √答对 2.(),中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。( 3.0分) A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案:B √答对 3.()是自然语言处理的重要应用,也可以说是最基础的应用。(3.0分) A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案:C √答对 4.关于专用人工智能与通用人工智能,下列表述不当的是()。(3.0分)

A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破,在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案:D √答对 5.下列对人工智能芯片的表述,不正确的是()。(3.0分) A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器,智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案:C √答对 6.生物特征识别技术不包括()。(3.0分) A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案:A √答对 7.立体视觉是()领域的一个重要课题,它的目的在于重构场景的三维几何信息。(3.0分) A.人机交互

人工智能现状与前景

人工智能:现状与前景 1.有时候科学的发展要比我们原先料想得要慢,人工智能 (简写作AI) 的发展情况就是这方面的一个极好的例证。计算机刚发明出来的时候,人们最初对其怀有极大的热情。当时人们相信如今我们终于有了可用来突破大脑难题的工具了,并且几年后我们就可以目睹到新的一族智能化机器的问世。然而现在我们比当时要成熟和聪明多了。当初的那一股冲动的热情现已消失。那个时候令我们印象难忘的计算机如今已不再对我们有如此的影响。现在我们已经清醒,并且平静了下来,认识到了人工智能这一问题的解决实际上是多么样地艰难。 2.人工智能究竟是什么?在某种意义上,它是受到生物学启发的工程学。在我们的四周,动物和人随处可见,于是我们就想自己有能力造一些能像这些动物和人一样行事的机器。我们希望这些机器能像动物和人那样学会说话,学会推理,并且最终学会拥有自我意识。人工智能是工程学,然而在现阶段,它是不是也是一门科学?比如说,它的情形是否与认知科学相仿?我们更愿意在将它视为工程学的同时也将其视为科学,然而,人们迄今为止对认知科学所做出的贡献,远比不上生物学对工程学所做出的贡献。 情况也许永远不会如此(但却不是因为你所认为的那些原因) 3.人工智能已在部分人中引起了一些认识上的混乱。有些人倾向认为随着人工智能技术的发展,有一天会说话、能推理的机器人将会接管这个世界。有这种想法的人应该去参加一次机器人学研讨大会,看一看那些机器人是如何试着走路的。它们不住地摔跟头,撞墙,有的倒下不能动了,脚在空中抖动个不歇,或者是轮子在空中旋转个不停。我听人说在今年夏天举行的机器人足球赛上,那输了球的队员共得了5分----2分是赢了对手所得,而另外3分是赢了它自己而得。那个胜利者大概老是跌跟头。 4.与其说机器人对人类有威胁倒不如说它们其实是无能为力的。实际上它们很可爱。我曾有一次去过MIT机器人实验室,看到过罗德尼·布鲁克斯最新发明的机器人科格。科格多多少少有一些人的特点。它还只是一个被塞在一个架子上的半成品,有胳膊,有抓握器,有双目望远镜式的眼睛和其他的一些东西。我是在一个星期六的下午,在一间昏暗的实验室里见到科格的,其时所有的人都回家了。当时我很为科格感到难过,我知道产生这样的感情是很愚蠢的。但那是一个星期六的下午,没人会来同它玩耍。大多数动物在它们生命中所经历过的东西----如生活在与之同样年幼或同样成熟的同一群体之中,在父母的照应下成长,父母们总是同它们在一起,不断地给它们以激励----与机器人的截然不同,考虑到这一点,你就会明白这种人造系统在经历上的局限性简直令人难以置信。 5.我将在这里展开的论点是人工智能或许有其局限性,但这并不是由于“十足的人工智能”的假设是错误的缘故,其原因却要世俗得多。我的论点是:你不能期望仅仅在实验室里就可以创建出单一而又孤立的人工智能,并能取得任何成就。除非你的那些创造物能拥有形成一种丰富的文化的发展空间,并能和与之同类的东西有着经常的社会交往,否则你就别指望能超越过某个阶段。如果你从研究昆虫着手,再往下研究狗类、会直立行走的灵长类动物,直至人类,那么我敢断言,人工智能这一科研项目在研究到会直立行走的灵长类动物的某个阶段时便会难以为继。这是因为我们没有能力为其提供一个真实的文化环境。我们也不可能再制造出数以百万计的这种动物,并且给它们一个生活空间,好让其发展出自己的原始社会、语言和文化。这点我们无法做到,因为我们这个星球已经人满为患了。 那么它会怎样呢? 6.那么情况究竟会怎样呢?在未来的三十年中将会发生的是:我们将会见到一种受动物启发而造出来的新型机器,它们比我们迄今为止见过的任何机器都要“麻烦”和不可预测。作为同我们和这个世界相互作用的结果,这些机器将会随着时间的推移而发生变化。这些沉默的、预先储备好了语言的、类似动物的机器将与人类没有丝毫相像之处,然而它们将

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