人工智能高度发展我们该怎么做？

一、人工智能高度发展我们该怎么做？

下一步人工智能领域要做好三方面工作，包括推动人工智能与实体经济融合；推动完善人工智能发展环境；推动构建产业发展新生态。

二、人工智能如何改变我们的世界

人工智能：颠覆性的科技革新

人工智能（AI）作为一项颠覆性的科技革新，正逐渐改变着我们的生活方式和工作方式。从日常生活中的智能助手，到工业生产中的机器人，人工智能已经深刻地影响着人们的生产生活。

人工智能的代表性人物

在人工智能领域，有许多代表性的人物为这一技术的发展做出了重要贡献。首当其冲的是Alan Turing（图灵），他被誉为计算机科学之父，其提出的“图灵测试”被认为是人工智能发展史上的里程碑。此外，John McCarthy（麦卡锡）则是人工智能这一名词的最早创造者之一，他将“人工智能”定义为“通过模拟智能和思维来实现任务的科学”。

人工智能对人类带来的影响

人工智能作为新一代的技术革新，其对人类社会产生了深远的影响。在教育领域，人工智能可以根据学生的学习情况提供个性化的教学内容和方式，改善传统教学模式的不足；在医疗领域，人工智能可以通过分析病例、辅助诊断，提高医疗水平，改善医疗资源分配不均的现状；在金融领域，人工智能可以优化金融风控、投资策略，提高交易效率，降低风险。

人工智能的发展前景

当前，人工智能正迅速发展，实现自我学习和自我进化的智能系统也正在不断涌现。未来，人工智能有望在更广泛的领域发挥作用，比如智能交通、智能制造、智能环保等。但同时，人工智能也面临着诸多挑战，包括数据隐私保护、伦理规范等问题需要我们共同思考和解决。

感谢您阅读本文，希望通过本文了解到人工智能对我们生活和工作的影响，以及未来可能的发展前景。

三、人工智能的发展？

经历了从符号主义到连接主义的转变，从监督学习到无监督学习的进步，以及从单模态到多模态的拓展。

随着数据量的增加和计算能力的提升，人工智能的应用范围越来越广泛，包括但不限于自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等。未来，人工智能将继续向更广泛、更深入的方向发展，为人类社会带来更多的便利和创新。

四、人工智能的发展会给我们的生活带来哪些变化？

人工智能的发展将带来许多变化。1,首先，人工智能将大大提高工作效率，并能够承担重复性任务，这样人类可以将更多的时间和精力投向其他更有价值的事情上。2,其次，人工智能能够处理和分析大量数据，从而帮助我们更好地理解世界和做出正确的判断。3,此外，人工智能在医疗、交通、金融等领域的应用也将带来不少变化，例如智能医疗、智能交通等。同时，人工智能也将推动一些领域的技术和建设，例如智慧城市、智慧工厂等。总的来说，人工智能的发展将在许多领域带来巨大的变革，促进社会进步和人类福祉的提升。

五、世界人工智能大会告诉了我们什么？

2021全球人工智能大会举办的目的是：在现有的技术基础之上，寻求人工智能未来的发展趋势。这样看来，交，叉，融合，相生，共赢，就是将人工智能技术推广应用到别的不同领域中，形成更加繁荣的人工智能体系同时也推动了其他领域的发展。这就是交叉，融合，相生到最后双赢的美好历程。

六、我们到底该不该继续发展人工智能？

我们应该“继续发展人工智能”。

现有的计算机距离“霍金的警告”对应的水平还很遥远，“日本推出”的所谓“拟人机器人”跟科学家们谈论的“人工智能的威胁”更是不沾边的。现有的计算机在多个领域的表现还不能让人们满意，显然需要进一步发展。

最近几年，谷歌等科技公司一直在训练各种机器学习模型，规模搞得比不少国家投资的项目还大，因为他们认为在人工智能方面的领先可以转化为大笔利润，你无法指望“科学家对长远未来的预测”去阻挡这些人工智能发展计划——这类预测能起的作用是“让人们更关注人工智能安全课题”，OpenAI就以“可能被用来炮制假新闻”的理由反复推迟GPT系列的公开，但这也很难说有任何实际意义。

长远而言，在你个人的层面，你可以拒绝参与人工智能的发展，但是你很难不让别人去发展。与此类似，在国家的层面，可以有一些国家拒绝投资发展人工智能，但是很难阻止别国和其它非国家组织在这个领域的投资。如果你要幻想“各国达成共识禁止发展人工智能”的可能性，你大可参照“国际上普遍禁止”有没有阻止民间犯罪组织去进行走私、贩毒、买卖人口。ISIS研究人工智能，谁管得了他们呢。

对从业者来说，这不止和个人能力与理念有关，个人的努力能起的作用是有限的。投入人工智能安全研究的资金远少于其它方面，许多企业和国家行为体并不多么注重安全，更别提ISIS了。当然，这相关的安全甚至可能在理论上就不成立：

来自马德里自治大学、马克斯-普朗克人类发展研究所等机构的研究者于2021年1月初发表在《人工智能研究杂志》（JAIR）上的一篇文章谈到，由于计算本身的固有限制，人类可能无法长时间控制强人工智能。

• 例如，旨在确保人工智能无法伤害人类的抑制算法必须模拟人工智能可能采取的行为，来预测其行动的后果，在“可能造成伤害”的时候停止运行并报告。可是，抑制算法不可能良好模拟比自己的运算速度更快的AI的行为。
• 而且，我们可能无法知道自己有没有创造出强人工智能，因为莱斯定理指出“递归可枚举语言的所有非平凡性质都是不可判定的”。我们不能“仅通过观察程序本身，就知道程序可能会输出什么”。

这不是说“强人工智能无法被控制”，而是说“强人工智能无法被永远控制”——这似乎是理所当然的。用这个当理由去阻止发展人工智能的话，你应该考虑一下“我们的后代无法被我们永远控制”的问题。

所以，目前的策略是“继续发展人工智能，并探讨如何防止人工智能毁灭人类等可怕未来”。

在打算教给人工智能来防止它们将来毁灭人类的各种概念里，人类的追求被Elierzer Yudkowsky表述为连贯的外推意志，其内容是这样的：

• 我们的连贯外推意志是我们想要知道更多，思考得更快，变成比我们所希望的更好之人，能一起更远地成长。外推是汇集的而不是发散的，我们的愿望是连贯的而不是被干扰的；我们想要外推的被外推，我们想要解读的被解读。

当然，你无法期待ISIS的人工智能写入这种东西。也许他们会制造出负责消灭所有异教徒的超级计算机，并从一开始就不打算控制这计算机——“和异教徒一起在烈焰中燃烧”对他们来说是完全可以接受的。你可能要指望“正经的科学家比奇奇怪怪的人们更快地发展人工智能”。

而且，能贯彻“连贯的外推意志”这种理念的社会想必是相当美好的，但我们并不知道这具体是个什么样的社会。让人工智能一手包办实现此种社会的过程的话，你可以参照火箭科学：

• 火箭科学是十分艰深的，您可能会遇到意料之外的高效率拆解（爆炸）或垂直着地（坠毁）。
• 改造社会是十分艰深的，您可能会遇到意料之外的高效率拆解（物理）或脑袋着地（字面）。

我们不能用试错法来处理生存危机。一些科学家提出所谓预防原则：如果某件事的后果未知且大量科学家判断这事有极小可能会带来巨大的负面风险，这事最好不要搞。但即使在同行评议的学术界，这些东西的标准也是非常难判断的。

我们可以用环保的情况做参考：

• 在一些科学家跳脚呼吁保护珊瑚礁的情况下，破坏还在持续。在我们造成的过度捕捞、海洋污染、海水酸化和水温上升的联合攻击下，全世界浅海的珊瑚都可能被摧毁，数十年后我们就可能再次看到五亿年前的大海样貌：有许多藻类和水母。

那么，你觉得“我们到底该不该继续发展经济”呢。

显然，问题根本就不在于“该不该”。人工智能的情况也是一样的。

七、人工智能发展的意义？

人工智能的发展对于人类社会有很多重要的意义，主要包括以下几个方面：

提高生产力和效率：人工智能可以帮助企业和组织自动化生产、增强效率，为人类社会带来更多的财富和资源。

改善生活质量：人工智能可以应用在医疗、教育、交通等领域，提高生活质量，促进人类发展。

推动科技进步：人工智能的发展需要大量的研究和创新，这将推动科技进步，带来更多的技术和应用。

解决社会问题：人工智能可以帮助人类解决许多社会问题，如环境保护、自然灾害预警、犯罪预防等。

拓展人类认知：人工智能可以帮助人类拓展认知范围，增强智慧和理解力，为人类未来的发展提供更多思路和创意。

八、农业人工智能的发展？

人机共融，是未来农业发展重要的一环。

技术上，随着云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术与农业技术的深度融合，农业机器人作为新一代智能化农业机械，将突破瓶颈并得到广泛应用。

同时，未来农牧机器人新技术研究包括深度学习、新材料、人机共融、触觉反馈等技术。

人机共融，可提高作业效率，人机共融技术减少了研发成本，由机器人预测人的意图配合完成工作。

如今农业也出现了大数据等技术，建立更加庞大的、宏观的、虚拟的、战略性的农业机器人系统，这也是农业大数据的本质内涵。

九、人工智能的发展历史？

人工智能最早的探索也许可以追溯到莱布尼茨，他试图制造能够进行自动符号计算的机器，但现代意义上人工智能这个术语诞生于1956年的达特茅斯会议。

黄金时期（1956-1974）

这是人工智能的一个黄金时期，大量的资金用于支持这个学科的研究和发展。这一时期有影响力的研究包括通用问题求解器（General Problem Solver），以及最早的聊天机器人ELIZA。

第一次寒冬（1974-1980）

到了这一时期，之前的断言并没有兑现，因此各种批评之声涌现出来，国家（美国）也不再投入更多经费，人工智能进入第一次寒冬。

兴盛期（1980-1989

这一时期的兴盛得益于专家系统的流行。联结主义的神经网络也有所发展，包括1982年John Hopfield提出了Hopfield网络，以及同时期发现的反向传播算法，但主流的方法还是基于符号主义的专家系统。

第二次寒冬（1989-1993）

之前成功的专家系统由于成本太高以及其它的原因，商业上很难获得成功，人工智能再次进入寒冬期。

发展期（1993-2006）

这一期间人工智能的主流是机器学习。统计学习理论的发展和SVM这些工具的流行，使得机器学习进入稳步发展的时期。

爆发期（2006-现在）

这一次人工智能的发展主要是由深度学习，也就是深度神经网络带动的。

十、人工智能的发展简史？

人工智能最早的探索也许可以追溯到莱布尼茨，他试图制造能够进行自动符号计算的机器，但现代意义上人工智能这个术语诞生于1956年的达特茅斯会议。

黄金时期（1956-1974）

这是人工智能的一个黄金时期，大量的资金用于支持这个学科的研究和发展。这一时期有影响力的研究包括通用问题求解器（General Problem Solver），以及最早的聊天机器人ELIZA。

第一次寒冬（1974-1980）

到了这一时期，之前的断言并没有兑现，因此各种批评之声涌现出来，国家（美国）也不再投入更多经费，人工智能进入第一次寒冬。

兴盛期（1980-1989

这一时期的兴盛得益于专家系统的流行。联结主义的神经网络也有所发展，包括1982年John Hopfield提出了Hopfield网络，以及同时期发现的反向传播算法，但主流的方法还是基于符号主义的专家系统。

第二次寒冬（1989-1993）

之前成功的专家系统由于成本太高以及其它的原因，商业上很难获得成功，人工智能再次进入寒冬期。

发展期（1993-2006）

这一期间人工智能的主流是机器学习。统计学习理论的发展和SVM这些工具的流行，使得机器学习进入稳步发展的时期。

爆发期（2006-现在）

这一次人工智能的发展主要是由深度学习，也就是深度神经网络带动的。