如何使人工智能科技向善，如何讓人工智能造福人類

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-04-19 23:11:30 編輯：智能門戶手機(jī)版

1，如何讓人工智能造福人類

確保人工智能在不會(huì)帶來(lái)一些意想不到的后果的情況下造福人類，是很困難的。拉塞爾教授說(shuō)，人類社會(huì)無(wú)法界定自身想要什么，因此通過(guò)編程讓機(jī)器為最多數(shù)量的人謀求最大幸福是存在問(wèn)題的。這就是人工智能所謂的“控制問(wèn)題”：智能機(jī)器將一心追逐武斷的目標(biāo)，甚至當(dāng)這些目標(biāo)并不可取的時(shí)候也是如此?！皺C(jī)器必須考慮到人類真正想要的東西具有不確定性，

the purpose of artificial intelligence is to benefit mankind.人工智能的目的就是造福人類

如何讓人工智能造福人類

2，怎么樣才能學(xué)好人工智能

舉例如下：電動(dòng)車輛不用電池，從地下的平面取得電源，沒(méi)有軌道，車輛上方?jīng)]有“辮子”輔助供電，不拖帶供電電纜，在二維平面上自由活動(dòng)，在中國(guó)專利網(wǎng)站上已經(jīng)公開(kāi)。同時(shí)公開(kāi)的還有機(jī)器人、電動(dòng)車輛新的競(jìng)賽方法。這是很復(fù)雜的數(shù)學(xué)分析的結(jié)果下的應(yīng)用。如有向少年宮和科學(xué)技術(shù)普及教育機(jī)構(gòu)提供的，可以免費(fèi)指導(dǎo)，無(wú)償使用，附加條件是同時(shí)要將下一代鍵盤樂(lè)器在德國(guó)法蘭克福樂(lè)器展覽會(huì)上展出，和在德國(guó)漢諾威舉行的CeBIT展覽會(huì)上展出下一代計(jì)算機(jī)鍵盤，免費(fèi)提供詳細(xì)指導(dǎo)。

前景很好，中國(guó)正在產(chǎn)業(yè)升級(jí)，工業(yè)機(jī)器人和人工智能方面都會(huì)是強(qiáng)烈的熱點(diǎn)，而且正好是在3~5年以后的時(shí)間。難度，肯定高，要求你有創(chuàng)新的思維能力，高數(shù)中的微積分、數(shù)列等等必須得非常好，軟件編程(基礎(chǔ)的應(yīng)用最廣泛的語(yǔ)言：c/c++)必須得很好，微電子(數(shù)字電路、低頻高頻模擬電路、最主要的是嵌入式的編程能力)得學(xué)得很好，還要有一定的機(jī)械設(shè)計(jì)能力(空間思維能力很重要)。這樣的話，你就是人才，你就是中國(guó)未來(lái)5年以后急需的人工智能領(lǐng)域的人才。一門深入地鉆研下去，你就是這個(gè)領(lǐng)域的專家甚至大師。

人工智能前景廣闊，大家都知道。但問(wèn)什么現(xiàn)在不成氣候？說(shuō)到底還是沒(méi)有系統(tǒng)的理論。在這種情況下，你說(shuō)怎么學(xué)呢？踏入這一行從入門開(kāi)始就要以研究的心態(tài)來(lái)學(xué)，務(wù)必刨根問(wèn)底才能有所建樹(shù)。早期的思想可以被以尼爾森為代表的符號(hào)主義概括。比如他的人工智能一書值得一讀。近代研究以神經(jīng)網(wǎng)路，遺傳算法為主，也被稱為連接主義派。MIT人工智能學(xué)院院長(zhǎng)布魯克斯的適應(yīng)機(jī)理論也取得了一定成就。這門學(xué)科涵蓋面相當(dāng)廣泛，對(duì)數(shù)學(xué)，哲學(xué)，物理，邏輯，都有一定要求。研究領(lǐng)域包括神經(jīng)網(wǎng)路，遺傳算法，知識(shí)表示，自動(dòng)學(xué)習(xí)，模式識(shí)別，問(wèn)題處理等等。具體應(yīng)用的方向比如語(yǔ)言處理，圖像處理，數(shù)據(jù)挖掘，專家系統(tǒng)，自適應(yīng)系統(tǒng)等等。這門科學(xué)正在不斷完善中。

怎么樣才能學(xué)好人工智能

3，人工智能怎么做

人工智能在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)時(shí)有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動(dòng)物機(jī)體所用的方法相同。這種方法叫工程學(xué)方法（Engineering，approach），它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果，如文字識(shí)別、電腦下棋等。另一種是模擬法（Modeling，approach），它不僅要看效果，還要求實(shí)現(xiàn)方法也和人類或生物機(jī)體所用的方法相同或相類似。本書介紹的遺傳算法（Generic，Algorithm，簡(jiǎn)稱GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeural，Network，簡(jiǎn)稱ANN）均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進(jìn)化機(jī)制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模擬人類或動(dòng)物大腦中神經(jīng)細(xì)胞的活動(dòng)方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前一種方法，需要人工詳細(xì)規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡(jiǎn)單，還是方便的。如果游戲復(fù)雜，角色數(shù)量和活動(dòng)空間增加，相應(yīng)的邏輯就會(huì)很復(fù)雜（按指數(shù)式增長(zhǎng)），人工編程就非常繁瑣，容易出錯(cuò)。而一旦出錯(cuò)，就必須修改原程序，重新編譯、調(diào)試，最后為用戶提供一個(gè)新的版本或提供一個(gè)新補(bǔ)丁，非常麻煩。采用后一種方法時(shí)，編程者要為每一角色設(shè)計(jì)一個(gè)智能系統(tǒng)（一個(gè)模塊）來(lái)進(jìn)行控制，這個(gè)智能系統(tǒng)（模塊）開(kāi)始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠?qū)W習(xí)，能漸漸地適應(yīng)環(huán)境，應(yīng)付各種復(fù)雜情況。這種系統(tǒng)開(kāi)始也常犯錯(cuò)誤，但它能吸取教訓(xùn)，下一次運(yùn)行時(shí)就可能改正，至少不會(huì)永遠(yuǎn)錯(cuò)下去，用不到發(fā)布新版本或打補(bǔ)丁。利用這種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學(xué)的思考方法，入門難度大一點(diǎn)。但一旦入了門，就可得到廣泛應(yīng)用。由于這種方法編程時(shí)無(wú)須對(duì)角色的活動(dòng)規(guī)律做詳細(xì)規(guī)定，應(yīng)用于復(fù)雜問(wèn)題，通常會(huì)比前一種方法更省力。

這個(gè)說(shuō)很簡(jiǎn)單，做很復(fù)雜，所以不好說(shuō)

人工智能分傳統(tǒng)的編程技術(shù)和模擬法，遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均屬于模擬發(fā)，人工智能是以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。有興趣可以到學(xué)校參觀學(xué)習(xí)。

能者為師。

人工智能怎么做