文摘
人工智能(AI)本质上是模拟人类智能。今天的AI只能模拟、替换扩展,或扩大人类智慧的一部分。在未来,等尖端技术的研究和开发脑机接口(BCI)与人类大脑的发展最终将迎来一个强人工智能时代,当人工智能可以模拟和取代人类的想象力,情感、直觉、潜力,隐性知识,和其他类型的个性化智能。突破算法由认知计算促进人工智能等领域的不断渗透教育,商业,医疗建立人工智能服务空间。作为人类的关注,即人类和智能机器之间谁控制谁,答案是,AI只能成为人类的一个服务提供者,展示了价值理性的道德。
1。介绍
“人工智能”一词最初是1956年由约翰·麦卡锡达特茅斯会议使用。自那时以来,人工智能(AI)经历了三个在几十年的科技发展繁荣。第一个繁荣时期从1956年到1976年。自1950年代以来,人类先后发明了第一台感知神经网络软件和聊天软件和一些数学定理证明,大声叫着,“人工智能时代来了”,“机器人将在十年内超过人类。“第二个繁荣时期(1976 - 2006),Hopfield神经网络(1)在1980年代和BT训练算法使AI流行,导致语音识别的出现,语言翻译计划,和日本的第五代计算机的想法。然而,这些想法告吹,第二个繁荣又分手了。数据积累到一定数量后,在某种程度上有些结果会停止上升。第三个繁荣时期(2006年至今),AI再次爆发辛顿提出了深度学习技术在2006年和ImageNet竞争2012年在图像识别上取得突破。AlphaGo击败李Se-dol, 2016年一次的世界冠军,这被认为是人工智能发展的高峰。
现在,人类已经取得了很大的进步在各领域如认知心理学、神经科学、量子物理、和大脑科学和人工智能相关理论一直出现。没有计算机科学和脑科学的集成开发,神经心理学,语言学,和其他学科,人工智能的研究和开发将不会取得如此大的成就。人工智能的研究也提出了一些研究强调如机器学习、神经网络(NN)、专家系统、遗传算法(GA),模糊推理系统(FIS)、支持向量机(SVM)和粒子群优化(PSO)2),如图1。人工智能已广泛应用于人类生活的各个方面,在某些地区甚至超过人类智能。AI在某种程度上可以代替人类完成任务的识别、决策、和控制。在识别方面,人工智能可以区分,分类和检索信息。在决策方面,人工智能可以进行数值评估和匹配对象。关于控制、人工智能可以完成一代性能,设计和操作优化和操作自动化。
然而,科学、技术和社会问题出现从人工智能的发展吸引了公众的关注。而促进社会的进步,人工智能的广泛应用也有一些突出的负面影响。例如,机器人的应用导致了失业率(3];人工智能的应用扩大了贫富差距;人工智能算法造成的偏见;大数据已导致隐私泄露和变性人的精神生活。所有这些都是人工智能技术的应用程序所带来的社会问题。在他的书中人工智能的未来李开复分析了就业风险引起的脑力劳动和体力AI。对于体力劳动者,结构化与弱社会互动和低技能工作面临更高的风险,比如卡车司机,快餐厨师,缝纫工人。精神的工人,从事社会疲软和低创造性的工作是在更大的失业的危险,如放射科医生和电话销售。因此,在人工智能时代,这是不可避免的一些职业或工作所取代。如果你的工作不需要太多的人才和技能可以通过训练获得的,如果你需要做的是大量重复性的工作没有太多思考,如果你工作在一个狭窄的社交网络,很少与别人交流,那么你极有可能被AI取代。
职业结构的解构和重建是人工智能所带来的一个方面。一些人甚至提出了“机器威胁理论。“了解人工智能应用的前提。AI实质上是模拟人类智能算法及其发展取决于突破。考虑这种关系以及人的困惑和担忧在理解AI,本文首先分析了人工智能的本质,AI和意识,以及认知计算的特点和优势,并进一步预测未来人工智能的发展。
2。人工智能的本质和特点
AI和普通电脑的区别在于人工智能的新形式和技术手段,但是他们共享相同的性质。人工智能仍然是人类的工具(4]。准确地掌握人工智能,我们可以从两个方面进行分析:硬件和软件。从硬件的角度来看,智能机器像电脑和机器人是人类的大脑物理和化学实体分开。尽管他们不是人类的生理结构反射和控制系统,从系统的硬件开发。人类的大脑也是硬件,但这是一个生理上的实体,而不是一个物理或化学。人类的大脑提供了物质基础的反映和控制功能。从这个意义上说,大脑实体提供了结构和思维提供了功能。智能机器的物理和化学结构,电子物理运动。这个结构是一个人工智能的先决条件。人类大脑的生理结构不同于智能机器的结构,所以他们没有生理或固定的硬件连接。 Therefore, although intelligent machines are developed from the hardware of human’s reflection and control system, their development is relatively independent. However, this does not mean that the hardware of intelligent machines can never be coupled with the human brain. Instead, it shows that strengthening the hardware connection between the human brain and intelligent machines is an attractive direction for intelligent development.
AI的智慧在于它的软件。为什么AI可能吗?它是如何与人类大脑智力吗?为了回答这些问题,我们需要进行软件分析。思维是人脑的功能。思考的分析可以通过功能结构的方法,进行了分层方法,或者是两种方法结合起来。从结构的角度来看,思维有几层:第一个是形式的层,这是语言;和第二个层的内容,也就是意识的概念。这两个层内分析的思维本身。从其互动的角度应用对象,有一层思考,即。外,它的功能层。 When these three layers are divided according to a functional structure, language and consciousness concept are the internal structures, while the functional layer boasts the external function of thinking and consciousness, namely, intelligence. Consciousness concept, as the internal structure of thinking, refers to the structure of consciousness. Depending on the internal structure, reflection and control activities have corresponding manifestations at all internal levels of thinking. In the content level, it is shown as the activities of various consciousnesses and in the form level as corresponding language activities. Without the activities at all internal layers of thinking, there would be no overall intelligence or activity. Activities at the language layer are coding activities inside the human brain, which can be carried out directly by the bioelectrical movement. Therefore, when people think of specific words, there are always corresponding specific electrical signals in the brain.
思维活动的具体表现在语言层面上表明,可以通过语言形式化的思考。语言不是一个有意识的或概念性的东西。相反,它有一个对应的电信号在大脑的运动,体育运动的特点。语言和电子信号而言,语言是电信号在表单的内容。大脑语言外指的是可以听到的声音和文字可以看到。语言的内化在大脑完成的思维语言,其存在依赖于生理,大脑的化学和物理运动。当人类大脑解剖,没有语言实体内部。相反,只可以找到相应的大脑结构和运动。因此,语言的作用在大脑是高亮显示的电子运动的编码规则。只有当有一个特定的运动的脑部电信号可以进一步有语言运动和意识活动。 These serial relationships lay a foundation for formalizing thinking activities, namely, linguisticization, and then for the electronic movement. This is the most fundamental reason why electronic computers are able to simulate the intelligence of the human brain.
简而言之,AI并不是独立的。范围内的人类智慧和它的一部分。AI属于人类智慧的原因是,它是人类智慧的产品发展到一定历史阶段,人类大脑的一个工具,扩大人类智慧(5]。所有的人工智能都是扩展人类智能的方向,社会生活的各领域和所有的功能是反映和控制的范围内。随着人类的发展,社会生活的各个方面今天越来越复杂,这使得它越来越困难为人类的大脑直接调整和控制越来越不能为人类在大小和精度满足要求。因此,社会活动在许多领域的只有人类智慧无法监管和控制。当然,这不是人类的大脑在质量的限制,但在数量。因此,人类智力的发展可以通过大脑以某种方式扩张,以满足社会生活的要求。
3所示。人工智能与人类意识
在未来几年,机器会更聪明。如果我们不能区分一个机器和一个人类,那么我们有理由认为,这台机器是智能的6]。因此,我们要面对的问题是如下:一个智能机器可以视为意识?这就要求我们了解人工智能和人类意识之间的关系。
3.1。人工智能促进人类智慧的发展
作为一个必要的补充人类智慧,人工智能有效地扩展了人类的大脑和扩大其情报。AI和人类的大脑是相关和相互支持。所有这些使人类认知范围不断扩大微macropoles,使人们对事物的本质有了更深层次的了解间接,极大地丰富意识的内容。
人工智能模拟人类作战情报,远比人类在计算速度、容量和准确性。它确实可以解放脑力劳动。互联网和大数据技术的支持下,人工智能将帮助人类在更多的领域和更深刻,甚至在极端环境中开展救援行动。领域的医学实践中,大脑刺激有助于恢复受损的大脑神经。在交通方面,与应用程序的数据,连接,实时传感、和交通预测,人类将经验共享第一次骑马和自动驾驶。第三代的革命文化载体由人工智能将促进人类记忆和学习风格的巨大变化。人工智能是大脑辅助装置,将大量的信息存储在一个完整的方式。记忆和思考的殡仪员正逐渐从人体分离,往往成为客观化。便携式电脑复制我们称之为认知,甚至我们人类理性也面临着挑战。但是,人类可以使用他们的动态直觉和发挥他们的创新能力5]。印刷载体一旦人类文化迎来了蓬勃发展的时期。现在,我们应该保持一个开放的头脑在人类意识AI的促进作用。人工智能技术提出了新的要求,人类的数据观察和处理能力。工人接收信息技术(IT)职业培训将更好地适应变化,所以我们可以在转换到一个知识密集型社会进步。智能机器的帮助下,人类可以成为新型,创造力,和可靠的认知对象。
3.2。人类意识限制了人工智能的发展
意识的本质影响人工智能的发展。意识可以内省,这揭示了无法达成的目标研究意识。人类意识并不是一个被动或消极的反映现实;相反,它是一个积极和活跃的一个。在确定的行为主体,外部经验必须通过内心世界以及反映的想法和感受系统。所谓动物意识是未经测试的一份声明中,因为动物无法区分自己和他们的活动。他们是积分。也是一样的人工意识。尽管人工智能可以完成人类思维活动的一部分,它不明白这样做的意义。它操作机械和漫无目的。 Even if AI has a purpose, it is all instilled by humans to achieve goals of themselves. After 70 years, the movement of logical functionalism ended in a dismal way, while the structuralism of consciousness points out a new direction for AI. Structuralism has a successively experienced semantic network and neural network. The latter one argues that connections among things in the world are all the same, while the differences lie in their frequencies of occurrence. The neural network cannot distinguish the “White” as a name and the “White” as a color. This kind of AI, in essence, is a program or function that makes similar reflex responses to specific stimuli. AlphaGo is weak AI, and programming is not an effective way to achieve a machine’s consciousness.
意识的变化和发展人工智能带来相应的变化。主客二分法的意识理论体系下,抽象操作规则促进研发的算法。这一理论认为,人类意识可以简单地概括为大脑的象征性行动,尽管直觉意识的特征,忽略常识,和外部环境。事实上,人工智能发展水平的变化确实是与人类意识的发展。行为主义和结构主义,类似于人类大脑的神经网络,模拟人类自适应机制和不受形式的限制。主客体的集成、哲学趋势关注与现实世界的互动,为人工智能提供了意识形态上的灵感。人类意识形成的理论批评原则。深度学习由AlphaGo已经摆脱结构性限制和获得解决问题的策略通过学习人类的经验。2016年,采用蒙特卡罗树搜索(mct)和深度学习(DL)认为从整个图片,做出最优选择,AlphaGo, DeepMind开发的一个程序,赢得了围棋,摆脱蛮力方法的限制(7]。当哲学兴起,体现人工智能开始模仿人体的运动和手势,如模拟面部运动的规则。在某种程度上,这一事实AI开始将重心对人体和外部环境是分不开的现象[从博览会的意识8]。我们可以告诉意识的哲学理论,虽然不能直接提高人工智能的技术精华,其发展和变化将为人工智能的探索提供远见。
4所示。人工智能和认知计算技术
人工智能是一个宽泛的概念。从终极目标的角度来看,认知计算是实现人工智能的一个重要方法。认知计算指的是认知和有效表达客观世界的内在意义以及各种信息和数据,可以观察和测量。它是人工智能的表达对需要解决的具体问题。
4.1。认知计算的概念
认知计算技术,使人类与机器合作。这个术语来自认知科学和人工智能。它与认知科学理论构建算法来模拟人类的客观认知和心理认知过程,从而使机器达到一定程度的“类人脑认知智力[9]。认知计算使用技术和算法从数据自动提取概念和关系,了解他们的含义,学习独立于数据模式和经验,并最终延长人或机器能做什么。罗马在此基础上,进一步提出了三个主要的应用认知计算:机器人和认知自动化使重复的任务自动化,提高效率,质量,和准确性;认知的洞察力发现隐藏的模式和关系来识别新的创新的机会;和认知参与推动客户交付hyper-personalization行动的规模(10]。认知计算是一个合成的技术,他们每个人都提供了不同的解决问题的方法在其领域。人工神经网络(ANN)使用生物神经元的相互作用作为模式识别模型,决定,建模和预测。模糊逻辑使用近似信息的方式类似于人类的决策过程和控制和决策是有用的应用程序。进化计算采用自然选择和进化理论和优化是有用的。认知计算提供了一种有效的方法来分析技术过程和人类活动(11]。
基于上述概念,认知计算可以简单地理解为一个技术领域,集成了多种技术和基于计算技术旨在使用人工机制实现人类的认知功能。它是认知科学的核心技术领域。从本质上讲,认知计算预计了解内部各种数据之间的关系和现象在现实世界中通过技术,如人工智能、模式识别、机器学习,并进一步开发工具和系统来提高生产效率,保护环境,促进社会治理。
4.2。认知计算的特点和优势
表格计算和编程计算后,现在认知计算的时代即将来临。一般来说,认知计算有着广泛的应用,包括参与决策,发现,和其他方面,定心的改善人类的“认知”能力。Leslie g .勇敢的从哈佛大学认为,与其他方法相比,认知计算有三个主要人物:每一幕的记忆,学习,或召回是一个算法简单过程执行网络拉登与先前获得的信息;系统学习不断作为背景活动;在更复杂的认知过程,如分析复杂的场景或推理,内部计算有一个重要的时间域和状态信息(需要保留12]。认知计算系统有很强的理解能力。通过自然语言理解技术及其上级处理结构化和非结构化数据的能力,它可以在不同的行业与用户交互,然后理解和应对他们的问题。认知计算系统具有智能逻辑思维能力。它可以揭示见解、模式和关系通过数据和假设并连接分散的知识推理、分析、比较、归纳、总结,演示,获得深刻的洞察力和决策的证据。认知计算系统具有良好的学习能力。通过循证学习能力,它可以迅速从大数据中提取关键信息和学习像人类。它可以通过专家培训和经验获得反馈学习的互动优化模型和改进。此外,认知计算系统也阐述了个性化的分析能力。使用文本分析和心理语言学模式,它可以进行大规模的社会媒体的深入分析数据和业务数据,掌握用户的个性,塑造个人全面的方式。 This system is not a simple collection of all these technologies. Instead, it integrates these technologies in an unprecedented way, profoundly changing the means and efficiency of solving business problems.
与先前的计算范例相比,认知计算具有重要角色适应性,交互,迭代,和上下文感知。它可以感知周围的环境和背景下,使相应的自适应。认知计算需要动态规划和必须了解,识别和提取上下文元素,如内涵、语法、时间、位置、监管、用户配置文件,过程、任务和目标。他们可能会使用多个信息源,包括结构化和非结构化的数字信息,和知觉的输入,如视觉,姿态,听力,或信息的传感器。认知计算也有“记忆”功能,能够进行迭代操作。认知计算系统必须能够记住以前的交互式信息做出理性推理和援助决策信息的叠加和语义。例如,数字医疗援助,当用户与它的个人情况”“胸闷或失眠早上一点钟。,the medical aid must “recognize” the current time and the user’s situation, make comprehensive judgments combining user’s previous conditions, and offer a reasonable suggestion.
目前,有四个关键技术的认知计算被研究人员:首先,机器学习,自然语言理解,和人机交互技术在顶层;第二,大数据技术,包括如何存储、组织、管理和分析大数据;第三,计算机体系结构(认知系统所需的计算能力是远远超过我们今天可以提供;因此,如何实现数据中心系统的设计也是我们今天所要面对的挑战);第四,底部水平所需的原子和纳米技术突破(13]。认知计算的有两个主要任务:一是研究和模拟人类对客观世界的理解通过计算机;另一种是将认知和价值发现的信息和数据为主要目标。与人工智能相比,认知计算的研究更深入、更具体。“更深”意味着它不仅研究模拟人类大脑的行为也关注的理解客观世界的运行规律以及内部法律和外部的世界上生成的数据;“具体”意味着更多的直接表达式应用业务领域,可以为企业领导提供直接的决策建议。
5。预期未来的人工智能的发展
未来将AI扮演什么样的角色?江从斯坦福大学教授说,“我希望年轻人能了解人工智能的工作模式之间的差异和人类,然后开发能力,可以区别于人工智能。“(14]。从核心技术的角度,突破三个水平预计将推动人工智能的进一步发展。平台上的突破,将促进人工智能算法,和接口实现跨越式发展。构建一个智能平台,可以为各种企业和满足不同的需求将成为未来技术发展的主要趋势。
5.1。智能技术的创新和实现人类繁殖的个性化的情报
目前人工智能还在“弱人工智能”阶段,只能模拟,扩展,并扩大低端的人类智慧,即人类的感情,感觉,和传统的编程逻辑推理。对于人类的高端创意智力,想象力,直觉,潜力,和非常规nonprogrammed个性化情报等隐性知识、经验和技能,只能通过行为来表达,“弱人工智能”是无法模拟,更不用说扩展或扩张。这种高端和非传统的智慧只能模拟,扩展,扩展当我们进入“强人工智能”阶段。
人工智能的发展,在不同程度上,基于脑科学的研究。其操作的令人费解的“黑盒”特征密切相关,脑科学,尚未完全理解人类大脑智力的操作规则和机制。艾未未的“黑盒”的开裂特性取决于大脑科学的进一步发展。AI会超过人的生物智能的未来?这种机器智能判断实际上是以有巨大的发展潜力,但它忽视了一个事实:大脑科学已经发现人类大脑智能还远未被充分利用,也释放,潜力巨大。在人工智能方面,可以模拟人类智能的比例或延长只是冰山的一角露出水面,只包括传统,逻辑明确,整体意识和智慧。大量非常规的、不合逻辑的和个性化意识藏在水仍难以模拟或扩展。所指出的“冰山理论”的精神分析学家弗洛伊德,人类的心理结构是由意识、前意识和潜意识。意识只是冰山的一角露出水面,而潜意识占据了大部分的心理结构和隐藏在水面15]。这主要是因为人类没有这部分的认知和发展的意识和智慧,更不用说它的人工智能。当然,大脑的不断发展,人的潜力,和艾城的本身,它是可能的人工智能模拟和扩展人类的个性化和模糊的意识和智慧。美国未来学家Ray Kurzweil曾预测,2045年将是一个深刻的和分裂的转换,“非生物智能在今年将会十亿倍今天所有人类的智慧”(16]。
如何实现强人工智能吗?这需要一个“脑机接口”(BCI),一个前沿研究领域。它所研究的人类或动物之间建立直接连接大脑和外部设备实时翻译意识,最终传输和下载人类或人类和机器之间的自由思想。令人吃惊的是,Neuralink, Elon Musk创立的脑机接口研究公司,发布了一个开创性的“脑机接口”技术,利用线程4到6μ米厚,不到十分之一的头发,传输大脑信号获取的芯片。微型电子设备植入大脑,这样的想法可以通过无线设备,甚至传播与iPhone应用程序交互。脑机接口技术可以实现四个功能。通过思维操纵机器,机器可以替代人体的一些功能和修复残疾人的生理缺陷。任何可以通过思想控制。大脑通过BCIs操作可以提高,让我们觉得我们刚刚有一个良好的睡眠和感觉亢奋时,专注,和快速触发,这样我们才能冷静地和有效地工作。反弹道导弹在2014年,一家美国公司,培训测试人员通过一个EEG脑机接口,使初学者学习比以前快2.3倍。通过脑机接口,我们可以获得很多的知识和技能在短时间内,甚至获得超级大国,普通人类无法拥有。脑机接口,人类可以相互交流不用语言,只有依靠大脑中的神经信号,从而实现“无损”大脑信息传递。麝香疯狂地设想,人机结合可以帮助实现更快、更精确的沟通,这个非语言沟通更好。 However, we believe that communication is a basic human behavior and also the basis of human cooperation. In a virtual digital space, the human language will evolve rather than be replaced entirely. The future development of AI is to enhance, not to replace, the overall intelligence of human beings and promote the complementation of AI and human intelligence, giving play to their respective advantages to realize the “coevolution” of human and AI machines.
5.2。在专门的算法构建情报服务,突破空间
人工智能将很快获得近乎无限的信息存储空间,量子计算能力100倍甚至10000倍的人类,并突破各种专门的算法。即使一个人工智能系统配备了最先进的当前的计算平台,没有有效的算法,它只会像一个人发达的四肢,但一个白痴,这不能被视为拥有真正的智慧。算法的增强功能将进一步促进人工智能的不断突破。在许多消费场景中在生活中,人们对个性化体验的需求正在增加,个性化和scene-based服务将逐渐成为AI-driven创新的主要方向。在互联网的帮助下,专业人士一起知识库项目设置将“答案”最专业或科学问题在不久的将来。他们的专业能力相当于高级医生,建筑师,工程师,数学教授,等等。
在教育领域,人工智能可以成为学生教育的一个重要驱动力。它有独特的优点在创建大规模的个性化学习环境和建筑智能校园。与教育的深度集成云计算、大数据,虚拟现实/ AR,和其他技术,人工智能的应用在教育领域的无限潜力和未来的可能性(17]。目前,BCI技术应用于测量学生的隐式数据,包括他们的学习状态,注意力水平,认知负荷,和学习方式18,19]。测量可以揭示大脑差异的学生,提高我们对学习的理解(20.]。基于注意收集的数据在不同的学习者观看,听,读,写,或操作的学习材料,支持向量机学习算法被用来识别他们的学习方式。它的平均识别率为75.8%,最高一次精度为83.3% (21]。在未来,认知计算将主要用于定制个性化的学习助手为学生提高他们的整体学习经验。通过收集和分析学生的学习数据,人工智能逐渐概述了每个学生的学习风格和特点,然后自动调整教学内容、方法、和速度,这样学生就可以获得最适合自己的教育。一个智能学习系统不仅容易为学生提供个性化的教学,但还为教师提供实时数据和自动分析大量的信息,这样他们就可以有一个更深层次的了解每个学生。与此同时,数据可以指导教师不断提高他们的教学内容和更准确的教学计划根据每个学生的问题,所以他们的教学更有针对性。然而,应该指出的是,在未来一切都会变得不同。只有解决新问题的能力保持不变(21]。98%的基因组成相同的黑猩猩,但我们的语言、价值观、艺术表现、对科学的理解,和研究的技术使我们与众不同。这是创造力的结果,被认为最有趣的,重要,人性化的东西。有创造力的人往往更加独立思考和行动。他们往往是富有想象力的,好奇的,愿意尝试和冒险。在竞争与天才杰客,AlphaGo就像一位武术大师能吸收对方的力量。每个游戏手册和可能是一个有效的驾驶它的力量增长来源。它非常强大,甚至最聪明的人之一“冷的感觉。“此外,机器人从不会生气,也累了,因此不可能对人类与机器赢得竞争。因此,“我们不能灌输孩子知识,因为机器可以学得更快22]。”
在卫生保健领域,许多公司正在开发人工智能技术,可以用于医学领域。分类和识别能力是这些设备的主要目标。它可以在确定的致癌物质是非常有用的,因为它可以帮助检查员解释无数文件用更少的时间。此外,它可以评估病人的相关信息,经过所有的医疗记录,发现线索,可能导致病人的问题,并协助诊断。通过分析病史的患者大量的医学教科书和相关数据的基础上,人工智能可以为医生提供诊断依据。有时候,他们可能提供疾病诊断,医生从来没有考虑,甚至不知道。在商业领域,结合大数据和算法可以满足客户的要求,人工智能经济决策过程中可以发挥重要的作用。公司可以使用人工智能将各种风险因素纳入决策过程,然后提供有效的投资建议或分支机构的选址。在金融领域,人工智能促进人性化fin-tech的崛起,银行和金融机构可广泛采用为越来越多的客户更有效地服务。除了自动执行后端和管理任务,也可以主动向客户活动。 In the manufacturing industry, AI can assist designers to complete the design of products. Ideally, it can largely make up for the shortage of medium and high-end designers, thus greatly improving the product design capabilities of the industry. Meanwhile, by mining and studying a large amount of production and supply chain data, AI is expected to help optimize the allocation of resources and improve the efficiency of enterprises. In an ideal situation, AI can provide enterprises with whole-process support including product design, raw material procurement plan and distribution, production and manufacturing, and user’s feedback data collection and analysis, so as to promote the transformation and upgrading of China’s manufacturing industry.
5.3。展示价值合理性,避免道德风险
了解人工智能的技术和道德风险的趋势的一部分研究人工智能的发展趋势。以及如何有效地避免这些风险也是一个非常受欢迎的在人工智能领域的研究课题。
在各种人工智能数据分析等应用场景内容的建议,和面部识别,人类的身份和行为是直接参与和影响。滥用的危害及负面影响相关技术将远远大于传统的网络和数字技术(23]。具体来说,有人工智能应用程序算法的偏见。一个算法本质上是一个客观的数学表达式,但是建模和数据输入由人类完成的。在这个过程中,人类固有的偏见和歧视会影响算法的决策,然后导致伦理问题,如算法的偏见。人工智能有社会伦理问题。人工智能的应用在人类生活中使人和机器之间的关系越来越复杂,进一步导致了一系列的社会伦理问题。其中,最主要的一个是人工智能能否取代人类的工作吗?从作战效能的角度和经济效率,大量的白领和蓝领工作将由人工智能在未来,这将不可避免地导致大规模失业的技术,在某种程度上,导致人类和人工智能之间的对抗。有责任与人工智能和情感伦理问题。人工智能的广泛应用带来了困难,判断受试者在许多事件或情况。 For example, during the sudden braking of driverless automobiles in case of emergency, each step adopted by AI is stipulated by algorithms, which are set by human beings. Therefore, ethical problems are bound to arise in the judgment of liability subjects in scenarios like this. If we stick to the position of optimism and pragmatism without introspection, the potential threats of AI to society and individuals will be overlooked or ignored and the ethical risks will not be prevented in advance or corrected afterward. It will inevitably not only lead to serious consequences but also destroy the trust of the whole society in AI, which will inevitably bring on huge risks and losses to the institutions and enterprises within the innovation ecosystem.
为了规范人工智能的发展,英国政府科学办公室公布这份报告“人工智能:机会和影响未来的决策”,2015年的严重后果,指出算法偏差,最大,和不当的责任,强调进一步发展人工智能应该基于使创新的前提下,构建公民之间的信任,建立一个稳定的环境,促进适当的数据访问必要的(24]。2016年12月,电气和电子工程师学会发布的“道德对齐设计:优先考虑人类健康的愿景与人工智能和自治系统,第一版,“这表明“人类利益,”“责任”,“透明度”和“教育和意识”应该是一般原则在产品的研究和开发过程25]。2019年6月,“20国集团(G20) AI原则”是在20国集团(G20)部长级会议的公报发行贸易和数字经济,这清楚地表明,人工智能系统应该是稳定和安全的整个生命周期负责管理并提出五项原则值得信赖的AI (26]。就在同一个月,“新一代人工治理原则Intelligence-Developing负责任的人工智能”国家治理委员会公布了中国的新一代人工智能,提出八个原则“和谐、人性化”,“公平和正义,”“包容和分享,”“尊重隐私,”“安全性和可控性,”“共同责任”,“开放和协作,”和“敏捷治理”(27]。
最上面的文档考虑可能造成的影响人工智能技术应用于社会从国家发展战略的角度。科学是一种强有力的工具。如何使用它,无论是人类是福还是祸,取决于人类而不是仪器(28]。一般来说,人工智能的伦理规范旨在为AI配备一个“好核心(责任心)。“这意味着,不同于其他技术,人工智能的伦理研究应该进行定心”机器的核心”和“人类的责任心。机器的核心”主要指的是道德的人工智能算法,旨在灌输“伦理”到人工智能,生成道德AI或机器。“人类责任心”主要指的是人工智能的设计与应用伦理学,旨在使人工智能的开发人员和用户有“责任心”,确保人工智能的设计符合道德,避免恶意设计,确保合理使用AI,造福人类社会。人工智能是否“祝福”或“诅咒”对人类取决于人类持有什么样的价值。只有通过强调价值理性设计的人工智能和避免失真的开发,我们可以实现人类的可持续发展,最终实现人类的解放。
6。结论
基于上述分析,也得出以下结论:(1)在未来,人机结合可以帮助实现更快、更精确的沟通,这个非语言沟通更好。然而,我们认为,沟通是一个基本的人类行为和人类合作的基础。在一个虚拟的数字空间,人类语言进化而不是被完全替代。人工智能的未来发展是增强,而不是取代,人类的整体智力,促进人工智能与人类智能的互补,发挥各自优势,实现人类的“进化”和人工智能的机器。突破算法由认知计算促进人工智能等领域的不断渗透教育,商业,医疗建立人工智能服务空间。作为人类的担忧,即人类和智能机器之间谁控制谁,答案是,AI只能成为人类的一个服务提供者,展示了价值理性的道德(2)如果我们认为人工智能的出现,从人类发明的历史过程,制造和使用工具,我们会发现,人工智能是一个智能的工具。尽管它已经从以前的物理工具定性差异,根据他们的本性作为工具,他们有一些相同的特点。在男人之间的竞争和AI, AlphaGo的胜利,事实上,不是智能机器人的胜利,但胜利的许多当前和过去的专家。因此,我们不能简单地得出结论,机器人的智能是高于人类,机器人可以取代或主宰人类。我们应该把人工智能从人类历史上发明和使用工具和人类之间的关系和工具。从工具论的角度来看,最早的人类是石头工具实现了由原始的祖先。进入农业文明后,农民发明、制造和使用各种农具。进入工业文明之后,工程师们发明并制造各种自动化的机器。石器、农具和机器都是替代,扩展和人类体能的扩张。每一个质的飞跃的物理工具是一个巨大的解放人类的身体健康,提高生产率和促进社会发展和进步。 In the postindustrial civilization era, most of the original artificial physical fitness has been transformed and replaced by artificial intelligence. The birth of AI is another revolution in human tools’ history. AI is not only automated but also intelligent. It can replace, extend, and expand not only most of the human physical fitness but also part of human intelligence. It frees humans from not only burdensome and tedious physical labor but also part of the mental labor, once again rapidly improving productivity and promoting human development and social progress(3)智能化是未来的必然趋势,从技术的成熟度还是从人类智力的发展。库兹韦尔说,我们不能防止的加速度变化也不能防止人工智能超过人类各领域(17]。人工智能技术的最独特的特性是,它可以赋予“机”与“智能。“技术发明的“人类智慧”。然而,从现在开始,技术也可以发明的“机器的情报。“未来的人工智能的一个重要标志奇点”生产智能与机器智能”29日]。到2050年,人工智能将会无限接近人类智能。然而,人类仍然有权确定未来科技和生活。“换句话说,许多先进的人工智能的人类是不可替代的能力。人工智能只能为人类服务提供者。虽然从部分和个人层面,AI可以替代,扩张,和超越人类;地位比人类的主题,即它可以主宰和控制个人,和人类的智能服务。然而,从整个人类的角度来看,人工智能是一个电子机器,而不是一个有生命的个体,没有生命形态或运动。它没有独立的需要,属性,自然,像人类意识,或社会行为。因此,人工智能成为不可能像人类。 On the contrary, it can only be a machine used by people, being tools and accessories in human production and life. If we excessively rely on AI, we will have a dependence tendency, and this tendency (for example, we think that the data provided by advanced instruments are the most perfect and reliable) will not only make people lose their critical thinking skills but also cause irreversible mistakes or disasters. Therefore, for human beings and society, many key abilities, such as the ability to promote social and human progress, can only rely on ourselves
在人类历史上,所有重大技术革命带来了冲击人类甚至整个社会。铁器的发明和开始的传统农业社会引发了冷兵器时代的战争。在中国,这场战争持续了从春秋时期和战国到汉代。电力的发明和工业社会的产生发生在第一次世界大战和第二次世界大战,染色的20世纪前半页的血液。现在,尽管交付技术的好处,人工智能等技术的发展,纳米技术,脑机接口,和生物技术也将开始一个新的社会变革的风暴。查尔斯·狄更斯所说的《双城记》”,这是最好的时代,这是最坏的时代,这是智慧的时代,这是愚蠢的时代,这是信仰的时期,那是怀疑的时期,这是光明的季节,这是黑暗的季节,这是希望的春天,这是绝望的冬天,我们拥有一切,我们一无所有,我们都直接去天堂,我们都将直接的其他方式”(30.]。
数据可用性
没有数据被用来支持本研究。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。