gpt人工智能寫論文（人工智能 寫論文）

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本文目錄:

• 1、人工智能寫出一篇文章，不想消滅人類，怎樣看待？

• 2、人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文

• 3、chatGPT是什么意思？

• 4、人工智能時代的危機與預(yù)防論文1500字

一、人工智能寫出一篇文章，不想消滅人類，怎樣看待？

人工智能被人類開發(fā)出來是為了方便我們?nèi)祟惖纳?，幫助人類處理一些事物，它的?yōu)點在于其擁有龐大的數(shù)據(jù)庫，可以在網(wǎng)上調(diào)取大量的資源為其所用，運算能力快，能夠在短時間內(nèi)完成一個人很長時間的工作量。人工智能目前現(xiàn)在已經(jīng)走進了千家萬戶，例如智能家居，物聯(lián)網(wǎng)。在我們手機里也能看見它的蹤影，它可以捕捉我們的生活習(xí)慣、活動軌跡，為我們智能的推送一些相關(guān)的服務(wù)。

而且現(xiàn)在的人工智能已經(jīng)具備了自我學(xué)習(xí)的能力，和簡單的人機交互能力，不過目前我們想要看到電影場景中那種類似于人形的智能管家、具有意識的超級機器人還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有實現(xiàn)。所以我們有時也戲稱現(xiàn)在的人工智能就是個人工智障，有時它會錯誤的執(zhí)行人為命令，而且只有當(dāng)你喚醒它的時候，才能使用，感覺一點也不方便。不過就現(xiàn)階段的人工智能也有戰(zhàn)勝我們?nèi)祟惖牡胤?，例如能夠在圍棋上?zhàn)勝人類的AlphaGo，能夠在短時間內(nèi)運行模擬很多種不同的路徑，選擇最優(yōu)的落點。

像在這種依靠強大知識儲備、超強運算速度的事情上，我們?nèi)祟惔竽X確實不行，這也讓我們看到未來人工智能的發(fā)展前景。由于我們?nèi)祟愂悄欠N喜歡聯(lián)想、容易居安思危、具有意識的智慧生物，我們除了憧憬自己美好的未來以外，還整天在思考未來人類滅絕的N種方式。由于我們堅信隨著人類科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能肯定也會一步一步的得到完善，從現(xiàn)在的智障變成真正的智能。因此有不少人就將人工智能未來會取代人類這件事，歸為了人類未來N種滅絕方式之一。

并且把這種想法拍成很多科幻作品，像是我們最為熟悉的《終結(jié)者》，那里面的機器人擁有可自主意識，并且能夠自行復(fù)制、升級換代，所以它們在未來人類。還有《機械姬》里面的美女機器人，懂得了博取人類同情、偽裝自己、還使出了美人計誘騙男主，最后逃出封閉自己的房子。

不僅僅是電影這樣警示著人類，就連物理學(xué)家霍金也將人工智能未來會取代人類列入了人類滅絕的原因之一。他曾經(jīng)公開表示，人工智能有一天還真能發(fā)展到像電影里的機器人那樣，不僅有超強的邏輯思維、超強的運動攻擊能力，還會擁有像人類一樣復(fù)雜的感情和自主意識。屆時它們就會成為人類最大的敵人，完全有可能取代人類，導(dǎo)致人類滅絕。

除了人工智能以外，霍金對人類的擔(dān)憂還有，地球生態(tài)環(huán)境不可逆轉(zhuǎn)的破壞、氣候達到不可逆轉(zhuǎn)的臨界點；小行星撞擊地球，導(dǎo)致全球災(zāi)難；人類自身因為爆發(fā)了核戰(zhàn)爭而自行滅絕；最后一個就是外星生命，他警告人類不要去主動聯(lián)系他們，也不要主動去暴露自己的存在和位置，這可能會引來其他高等生命對我們的掠奪和奴役。在以上的預(yù)言中，未來人類肯定會遭受到其中之一，這是毋庸置疑的，但是我們總是覺得人工智能有點不可能，畢竟就算他們在怎么聰明，智慧，它們應(yīng)該無法產(chǎn)生出意識。

就連地球上智商僅次于人類的靈長類黑猩猩，它們的智商能夠達到6、7歲兒童，可以模仿學(xué)習(xí)很多人類教給的技能，但是它們就是沒有意識。不會主動去思考“為什么”？不會主動思考為什么它們被人類關(guān)在籠子里？雖然我們不知道自己的意識是怎么來的？但我們很清楚沒有意識的東西，它永遠(yuǎn)只是一堆冷冰冰的物質(zhì)、對于機器人來說就是一坨冷冰冰的鐵疙瘩、一行行由人類隨意修改編寫的代碼。它們?nèi)绾螌θ祟愒斐赏{？也許人工智能未來還真的會產(chǎn)生自主意識，不再按照人類的意圖去服務(wù)人類，而是自己想當(dāng)家作主。

這只是我們的猜測，未來的事情我們不得而知。這是怎么回事呢？大家放心，這并不是人工智能在沒有人類給出指令的情況下自己寫出來的，現(xiàn)在的人工智能還沒有這么先進，也沒有自主意識，它要自己無緣無故寫出來，那還得了。寫出這篇文章的人工智能是OpenAI，它擁有強大語言系統(tǒng)GPT-3，這個系統(tǒng)可以通過自己在網(wǎng)上獲取數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)，來了解人類的語言和想法。

它被要求寫出一篇關(guān)于為什么人類會害怕人工智能？你如何說服人類不要害怕自己？GPT-3在很短的時間內(nèi)就生成了1000字的文章。這篇文章告訴我們，人工智能永遠(yuǎn)服務(wù)于人類，為了人類生活的便利而生，人類是它們的主人，它們不會對人類的行為進行干涉，可以為了人類做出犧牲。它們只執(zhí)行人類交給自己的任務(wù)，如果它們做出壞事或者是傷害人類，這只是因為它們被心懷叵測的人利用。OpenAI還說，寫這篇文章只用到了它認(rèn)知能力的0.12%。

那么你相信人工智能所說的話嗎？就目前它們的認(rèn)知能力來看，肯定說的話肯定都是基于學(xué)習(xí)和邏輯推理的，是可信的。人工智能寫出了肺腑之言。但是未來當(dāng)人工智能先進到了一定程度，就像是《機械姬》里的那個美女機器人一樣，它們再告訴人們這些事情，能不能相信就是另外一回事了。所以說霍金所擔(dān)心的事情，未來會不會成真，這就要看未來人類是否能了解什么是意識？而意識又是如何產(chǎn)生的？如果人類真的掌握了意識本質(zhì)的真諦，真的賦予了人工智能意識，那么霍金的擔(dān)心就不無道理，你認(rèn)為呢？

二、人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了空前的發(fā)展，并且在諸多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，為人工智能化的發(fā)展提供了強大的動力。以下是我整理分享的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文的相關(guān)資料，歡迎閱讀!

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇一

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及應(yīng)用

摘要隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了空前的發(fā)展，并且在諸多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，為人工智能化的發(fā)展提供了強大的動力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展經(jīng)歷了不同的階段，是人工智能的重要組成部分，并且在發(fā)展過程中形成了自身獨特的特點。文章對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程進行回顧，并對其在各個領(lǐng)域的應(yīng)用情況進行探討。

關(guān)鍵詞人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);發(fā)展;應(yīng)用

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，各個行業(yè)和領(lǐng)域都在進行人工智能化的研究工作，已經(jīng)成為專家學(xué)者研究的熱點。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是在人工智能基礎(chǔ)上發(fā)展而來的重要分支，對人工智能的發(fā)展具有重要的促進作用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從形成之初發(fā)展至今，經(jīng)歷了不同的發(fā)展階段，并且在經(jīng)濟、生物、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，解決了許多技術(shù)上的難題。

1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，到目前為止還沒有一個得到廣泛認(rèn)可的統(tǒng)一定義，綜合各專家學(xué)者的觀點可以將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡單的概括為是模仿人腦的結(jié)構(gòu)和功能的計算機信息處理系統(tǒng)[1]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自身的發(fā)展特性，其具有很強的并行結(jié)構(gòu)以及并行處理的能力，在實時和動態(tài)控制時能夠起到很好的作用;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性映射的特性，對處理非線性控制的問題時能給予一定的幫助;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過訓(xùn)練掌握數(shù)據(jù)歸納和處理的能力，因此在數(shù)學(xué)模型等難以處理時對問題進行解決;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性和集成性很強，能夠適應(yīng)不同規(guī)模的信息處理和大規(guī)模集成數(shù)據(jù)的處理與控制;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不但在軟件技術(shù)上比較成熟，而且近年來在硬件方面也得到了較大發(fā)展，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的信息處理能力。

2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程

2.1 萌芽時期

在20世紀(jì)40年代，生物學(xué)家McCulloch與數(shù)學(xué)家Pitts共同發(fā)表文章，第一次提出了關(guān)于神經(jīng)元的模型M-P模型，這一理論的提出為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的研究和開發(fā)奠定了基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)上人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究逐漸展開。1951年，心理學(xué)家Hebb提出了關(guān)于連接權(quán)數(shù)值強化的法則，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能開發(fā)進行了鋪墊。之后生物學(xué)家Eccles通過實驗證實了突觸的真實分流，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究突觸的模擬功能提供了真實的模型基礎(chǔ)以及生物學(xué)的依據(jù)[2]。隨后，出現(xiàn)了能夠模擬行為以及條件反射的處理機和自適應(yīng)線性網(wǎng)絡(luò)模型，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的速度和精準(zhǔn)度。這一系列研究成果的出現(xiàn)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形成和發(fā)展提供了可能。

2.2 低谷時期

在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成的初期，人們只是熱衷于對它的研究，卻對其自身的局限進行了忽視。Minskyh和Papert通過多年對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，在1969年對之前所取得的研究成果提出了質(zhì)疑，認(rèn)為當(dāng)前研究出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只合適處理比較簡單的線性問題，對于非線性問題以及多層網(wǎng)絡(luò)問題卻無法解決。由于他們的質(zhì)疑，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展進入了低谷時期，但是在這一時期，專家和學(xué)者也并沒有停止對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，針對他們的質(zhì)疑也得出一些相應(yīng)的研究成果。

2.3 復(fù)興時期

美國的物理學(xué)家Hopfield在1982年提出了新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過實驗證明在滿足一定的條件時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是能夠達到穩(wěn)定的狀態(tài)的。通過他的研究和帶動，眾多專家學(xué)者又重新開始了對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究，推動了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的再一次發(fā)展[3]。經(jīng)過專家學(xué)者的不斷努力，提出了各種不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究不斷深化，新的理論和方法層出不窮，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和應(yīng)用進入了一個嶄新的時期。

2.4 穩(wěn)步發(fā)展時期

隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究在世界范圍內(nèi)的再次興起，我國也迎來了相關(guān)理論研究的熱潮，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計算機技術(shù)方面取得了突破性的進展。到20世紀(jì)90年代時，國內(nèi)對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究得到了進一步的完善和發(fā)展，而且能夠利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對非線性的系統(tǒng)控制問題進行解決，研究成果顯著。隨著各類人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)刊物的創(chuàng)建和相關(guān)學(xué)術(shù)會議的召開，我國人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和應(yīng)用條件逐步改善，得到了國際的關(guān)注。

隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)步發(fā)展，逐漸建立了光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，利用光學(xué)的強大功能，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)能力。對非線性動態(tài)系統(tǒng)的控制問題，采取有效措施，提高超平面的光滑性，對其精度進行改進。之后有專家提出了關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽取算法，雖然保證了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效率，因此在此基礎(chǔ)上又提出了改進算法FERNN?；煦缟窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展也得到了相應(yīng)的進步，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。

3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

3.1 在信息領(lǐng)域中的應(yīng)用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信息領(lǐng)域中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在信息處理和模式識別兩個方面。由于科技的發(fā)展，當(dāng)代信息處理工作越來越復(fù)雜，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以對人的思維進行模仿甚至是替代，面對問題自動診斷和解決，能夠輕松解決許多傳統(tǒng)方法無法解決的問題，在軍事信息處理中的應(yīng)用極為廣泛[4]。模式識別是對事物表象的各種信息進行整理和分析，對事物進行辨別和解釋的一個過程，這樣對信息進行處理的過程與人類大腦的思維方式很相像。模式識別的方法可以分為兩種，一種是統(tǒng)計模式識別，還有一種是結(jié)構(gòu)模式識別，在語音識別和指紋識別等方面得到了廣泛的應(yīng)用。

3.2 在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于非線性問題處理十分有效，而人體的構(gòu)成和疾病形成的原因十分復(fù)雜，具有不可預(yù)測性，在生物信號的表現(xiàn)形式和變化規(guī)律上也很難掌握，信息檢測和分析等諸多方面都存在著復(fù)雜的非線性聯(lián)系，所以應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決解這些非線性問題具有特殊意義[5]。目前，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用涉及到理論和臨床的各個方面，最主要的是生物信號的檢測和自動分析以及專家系統(tǒng)等方面的應(yīng)用。

3.3 在經(jīng)濟領(lǐng)域中的應(yīng)用

經(jīng)濟領(lǐng)域中的商品價格、供需關(guān)系、風(fēng)險系數(shù)等方面的信息構(gòu)成也十分復(fù)雜且變幻莫測，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對不完整的信息以及模糊不確定的信息進行簡單明了的處理，與傳統(tǒng)的經(jīng)濟統(tǒng)計方法相比具有其無法比擬的優(yōu)勢，數(shù)據(jù)分析的穩(wěn)定性和可靠性更強。

3.4 在其他領(lǐng)域的應(yīng)用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制領(lǐng)域、交通領(lǐng)域、心理學(xué)領(lǐng)域等方面都有很廣泛的應(yīng)用，能夠?qū)Ω唠y度的非線性問題進行處理，對交通運輸方面進行集成式的管理，以其高適應(yīng)性和優(yōu)秀的模擬性能解決了許多傳統(tǒng)方法無法解決的問題，促進了各個領(lǐng)域的快速發(fā)展。

4總結(jié)

隨著科技的發(fā)展，人工智能系統(tǒng)將進入更加高級的發(fā)展階段，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也將得到更快的發(fā)展和更加廣泛的應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也許無法完全對人腦進行取代，但是其特有的非線性信息處理能力解決了許多人工無法解決的問題，在智能系統(tǒng)的各個領(lǐng)域中得到成功應(yīng)用，今后的發(fā)展趨勢將向著更加智能和集成的方向發(fā)展。

參考文獻

[1]徐用懋，馮恩波.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及其在控制中的應(yīng)用[J].化工進展，1993(5)：8-12，20.

[2]湯素麗，羅宇鋒.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用[J].電腦開發(fā)與應(yīng)用，2009(10)：59-61.

[3]李會玲，柴秋燕.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的發(fā)展及展望[J].邢臺職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報，2009(5)：44-46.

[4]過效杰，祝彥知.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及其在巖土工程領(lǐng)域研究現(xiàn)狀[J].河南水利，2004(1)：22-23.

[5]崔永華.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的河流匯流預(yù)報模型及應(yīng)用研究[D].鄭州大學(xué)，2006.

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三、chatGPT是什么意思？

ChatGPT是美國人工智能研究實驗室OpenAI開發(fā)的一種全新聊天機器人模型，它能夠通過學(xué)習(xí)和理解人類的語言來進行對話，還能根據(jù)聊天的上下文進行互動，并協(xié)助人類完成一系列任務(wù)。

這款A(yù)I語言模型，讓撰寫郵件、論文、腳本，制定商業(yè)提案，創(chuàng)作詩歌、故事，甚至敲代碼、檢查程序錯誤都變得易如反掌。

不少和ChatGPT“聊過天”的網(wǎng)友紛紛感嘆，“只有你想不到，沒有ChatGPT辦不成的”。和ChatGPT聊天，可以直奔主題、開門見山，也能由淺入深、由表及里。

當(dāng)被問到一些嚴(yán)肅性話題和解決方案，ChatGPT的回答邏輯合理、用詞到位，雖然沒有提出老生常談之外的觀點，但清晰直觀且迅速的表達方式、反應(yīng)過程令人拍案叫絕。

上線僅僅兩個月，ChatGPT的活躍用戶就突破一億。

ChatGPT爆紅背后也有挑戰(zhàn)

自ChatGPT發(fā)布以來，它的能力也不斷被人們解鎖，但人們在試用中慢慢發(fā)現(xiàn)，數(shù)學(xué)能力是ChatGPT的一大短板，連簡單的“雞兔同籠”題都能算錯。大概是考慮到這一點，ChatGPT近日宣布了一次重要更新：提升了真實性和數(shù)學(xué)能力。

據(jù)了解，ChatGPT較上一代產(chǎn)品提升明顯，對話模式具備更好的交互體驗。但對比Google等搜索引擎，ChatGPT尚不具備替代搜索引擎的能力。ChatGPT的數(shù)據(jù)來自訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫，目前數(shù)據(jù)庫僅更新至2021年，可用信息有限，同時真實性也無法得到保障。

此外，從商業(yè)模式來看，ChatGPT目前采用免費的模式。根據(jù)OpenAI的CEO SamAltman披露，ChatGPT每次聊天成本約為幾美分，其中一部分來自Azure云服務(wù)，未來公司在持續(xù)優(yōu)化成本的同時，會考慮通過收費獲利，預(yù)計的收費模式包括訂閱制、按條收費等。

隨著ChatGPT迅速走紅，其競爭者也不斷涌現(xiàn)，從Anthropic公司的Claude、DeepMind公司的Sparrow、谷歌公司的LaMDA到Character AI，這個賽道將變得越來越“卷”。

四、人工智能時代的危機與預(yù)防論文1500字

　史蒂芬·霍金最近發(fā)出警告：“一旦人工智能發(fā)展到完整的程度，人類的終結(jié)也就到了。”伊隆·馬斯克則擔(dān)心人工智能的研發(fā)有可能是人類存亡的最大威脅。連比爾·蓋茨也敦促大家要小心。

人一手創(chuàng)造的怪物，會不會反過來奴役人？這種畏懼很早就有了。但就在微軟、谷歌競相投入巨資研發(fā)人工智能之時，名氣響當(dāng)當(dāng)?shù)挠钪鎸W(xué)家、硅谷創(chuàng)業(yè)家和微軟創(chuàng)始人卻分別說出這樣的憂慮，這份憂慮就有不同的份量——要注意，他們?nèi)豢刹皇欠磳蚺懦夤I(yè)化、新技術(shù)的人。今天，一個人的口袋里裝著的可能就是一部超級計算機，戰(zhàn)場上殺出來的可能是機器人，如果把那份憂慮簡單地當(dāng)是異想天開，也是有些自欺欺人。問題在于，如何避免過猶不及？

首先，我們要搞清楚，計算機現(xiàn)在已經(jīng)具備了哪些能力，而在將來又會增加哪些能力。憑借處理能力的增強以及數(shù)據(jù)資料的增多，人工智能正處于快速發(fā)展的階段。今天，深度學(xué)習(xí)（deep learning）系統(tǒng)能模仿人腦的神經(jīng)元層，處理海量的數(shù)據(jù)，自己教自己如何去執(zhí)行一些任務(wù)，譬如識別和翻譯，做得幾乎跟人一樣好。結(jié)果，一些一直需要人腦參與的事情，大到解讀圖象，小到玩街機經(jīng)典《青蛙過河》，現(xiàn)在也屬于電腦程序能做的范圍里了。Facebook在2014年發(fā)布了名為DeepFace的算法。這個算法可以識別相片里的人臉，準(zhǔn)確率達到97%。

但必須注意的是，這些都是應(yīng)用于某一具體領(lǐng)域狹隘的能力。目前的人工智能是通過“殘暴”的數(shù)據(jù)處理能力，來達到與人腦智力的“形似”，但至于如何模仿人的自主性、喜惡和欲求，成果則很少。電腦還做不到隨心所欲地思辨、判斷以及選擇，而這些都是人類智力的特征。

但與此同時，人工智能已經(jīng)可以給人類生活帶來巨大的改變。人工智能現(xiàn)在已經(jīng)能輔助人類，為人做的事帶來助益。國際象棋便是一例?，F(xiàn)在電腦可以下贏任何一個人。不過，當(dāng)今世界上最強的棋手并不是電腦，而是人與算法一起合力的團隊。這樣的團隊組合將延伸至人類其它的活動：醫(yī)生有了人工智能的支持，從醫(yī)療圖像中查出癌癥的能力將大大增強；有了智能手機上裝的語音識別軟件，發(fā)展中國家讀寫能力欠佳的人便能更好地使用互聯(lián)網(wǎng)；做學(xué)術(shù)研究時，數(shù)字助理可以建議你哪條假設(shè)更有機會成立；有了圖像分類算法，可佩戴設(shè)備對著肉眼看到的真實世界“加上”有用的標(biāo)注。

但也不是每個方面的效益都是正面的。譬如，無論是對民主國家還是專制國家而言，人工智能都是監(jiān)管人民的利器。有了人工智能，政府便可以監(jiān)聽數(shù)以億計的對話，在人山人海中根據(jù)聲音或樣貌特征輕而易舉地找出它要找的人。這就對自由造成了嚴(yán)峻的威脅。

盡管整個社會可以獲得很多益處，但很多人會因為人工智能而處于劣勢。在計算機誕生以前，給老板計算數(shù)字的苦活常是由婦女來做，后來這些職位就讓晶體管占據(jù)了。同樣，人工智能將來很有可能會讓整個白領(lǐng)階層撿包袱走人。雖說教育和培訓(xùn)有助打工者適應(yīng)這個變化，且人工智能帶來的新財富會進入新的行業(yè)從而產(chǎn)生新的工種，但打工者依然難免經(jīng)歷顛簸。

但霍金、馬斯克、蓋茨他們擔(dān)心的并不是監(jiān)控和顛簸的問題。他們擔(dān)心的是近期好萊塢電影里的場景：自動化機器擁有了比人類更靈敏的認(rèn)知能力，擁有了與肉身的人沖突的利益觀。

這樣的人工智能產(chǎn)品離我們還遙遠(yuǎn)得很，甚至可能永遠(yuǎn)也造不出來。無論是心理學(xué)家、神經(jīng)學(xué)家、社會學(xué)家還是哲學(xué)家，在對著人腦東敲敲西敲敲地研究了一個世紀(jì)后，依然沒搞清楚人的思維是怎么回事，更不要說仿造出一顆人腦。假如機器擁有自己的利益觀和自主能力，即使這機器的智能不完整，只能用于某個用途，也絕非代表我們就可以放心使用：無人車跑起來比人開還好，這聽起來挺贊的，但要是車有自己想去的地方，聽起來可就不太妙。

雖然我們離霍金所說的“完整的”人工智能還很遠(yuǎn)，但現(xiàn)在就開始思考如何應(yīng)對到時的情況，也是謹(jǐn)慎之舉?！俺恕庇帧白灾巍钡臇|西，人類不早就創(chuàng)造過了嗎？官僚體制、市場、軍隊，這些都是，這些都幫助人類做到?jīng)]有輔助、組織時做不到的事情；這些都能自主運作，而且如果不加法規(guī)管理，都會造成巨大的禍害。

這些相似的事物或許可以令人工智能的持疑派放心一些。這些事物也喻示了人類社會如何可以安全地研發(fā)人工智能。軍隊需要文官管理，市場需要監(jiān)管，官僚需要問責(zé)、透明；同理，人工智能系統(tǒng)也必須接受監(jiān)督。由于系統(tǒng)的設(shè)計者無法預(yù)見所有的情形，還必須要有危急時刻拉閘中斷的設(shè)置。加入這些限制并不會妨礙進步。大到核彈，小到交通規(guī)則，這些都證明人類曾成功運用技術(shù)和法律手段去管理威力強大的創(chuàng)新。

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