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日本人工智能有多少人感染(日本人工智能发展现状)

时间:2023-12-14 本站 点击:0

导读:很多朋友问到关于日本人工智能有多少人感染的相关问题,本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答,供大家参考,希望对大家有所帮助!一起来看看吧!

人工智能会为人类带来什么样的危机

人工智能会为人类带来什么样的危机

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。那么在你的眼中, 人工智能会为人类带来什么样的危机呢?

机器人真的会撒谎吗?

在本次人机世纪大战中,圣手李世石的开局抢占先机非常漂亮,而AlphaGo却显的很笨拙甚至可以说是比较低级,中段在李世石看似已经迎来最后胜利的时候,AlphaGo还下过非常低段位的棋招。于是,大家有些陷入迷思:机器人AlphaGo是故意的吗?这是一种迷惑对手的战术吗?

捎一句,『真实的人类』里的机器人已经会掩饰思想和撒谎了,虽然还只是极少数的机器人。

1950年,图灵发表了一篇划时代的论文,文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。由于注意到“智能”这一概念难以确切定义,他提出了著名的图灵测试:如果一台机器能够与人类展开对话(通过电传设备)而不能被辨别出其机器身份,那么称这台机器具有智能。图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。

1952年,在一场BBC广播中,图灵谈到了一个新的具体想法:让计算机来冒充人。如果不足70%的人判对,也就是超过30%的裁判误以为在和自己说话的是人而非计算机,那就算作成功了。

这一幕在电影『机械姬』里被重现,而影片的最后也同样显示了人类对于机器人进化的恐惧,机械姬最后干掉了骄傲的人类。

记得图灵测试里有效的一项测试,就是不停地问对方同一个问题,比如:你是你妈生的吗?问很多很多遍,如果对方总是不缓不慢地回答你同一个答题,那么多半对面坐着的是一个机器了。

机器人为什么要撒谎?

机器人真的会撒谎吗?我觉得很有可能噢。

人工智能领域一直有一个很著名的'机器人阿西莫夫三定律,是1942年阿西莫夫在短篇小说"Runaround"(《环舞》)中首次提出:

一 机器人不得伤害人类,或因不作为使人类受到伤害。

二 除非违背第一定律,机器人必须服从人类的命令。

三 除非违背第一及第二定律,机器人必须保护自己。

但后来,阿西莫夫加入了一条新定律:第零定律。

零 机器人不得伤害人类整体,或因不作为使人类整体受到伤害。

阿西莫夫的科幻设定里,机器人三定律是植入到近乎所有机器人软件底层里,不可修改不可忽视的规定,绝不仅仅是“建议”或者“规章”。

不过,这三条定律的缺陷、漏洞和模糊之处不可避免会导致一些奇怪的机器人行为。比方说,这三条定律连何为“人”、何为“机器人”都没有良好定义。而且,如果机器人获取的信息不完整,它们完全可以无意中打破定律。更何况,你要怎么阻止一个智力超群的机器人自己把定律改掉呢?它只需要调整“人”的定义就可以了,根本都不用改变底层规则。

你要问,那么它为什么要改呢?这个问题其实和机器人为什么要撒谎一样。

人为什么要撒谎?很简单,为了谋求利益呀,不管是物质利益,精神利益,关系利益,还是心理平衡,都是有利益目标的,否则这种让自己可能产生认知失调的事,谁愿意干啊。

机器人会有利益诉求吗?如果是超人工智能的,我觉得就有可能啊。其实,AlphaGo想要赢得棋局就是一种利益诉求,只不过它是被人类置入的。可是这么一个高智能的机器,人类舍得只置入这一个单一诉求吗?更何况AlphaGo还有自己学习和进化的能力,当它被置入越来越多的诉求,通过自我学习和进化,你能预测它会发生什么样的变化吗?恐怕这种感觉就和上帝当年看着突然直立行走的人类是一样的感觉吧。

人类真的会败在情绪吗?

我突然想起来近几年日本在进行一个用机器人代替情感抚慰者的研究,他们模拟出各种情感反应语句和姿态,可是最难的是如何让机器人捕捉人类的情绪,并且做出带有情绪的反应。最后他们还没弄成。

OH~我松了口气,心理咨询师看样子一时半会儿是不能被机器人代替了(我怎么这么小农思想呢你说)。

作为一种人工智能系统AlphaGo拥有两个大脑,落子选择器 (Move Picker)和棋局评估器 (Position Evaluator)。这也基于两个深度神经网络,policy network与value network。二者极大地降低了需要考虑的搜索空间的复杂度,前者降低搜索的广度,后者降低搜索的深度,很像人脑在下围棋时凭直觉快速锁定策略的思维。“集合了3000万种职业棋手的下法,数百万次深度学习与自我对战,十分接近带着直觉和第六感的人类大脑,能以57%的概率预测与其对阵人类的水平。”

据比赛分析师认为,李世石在掌握了棋局大好形势的情况下,就是情绪出现了波动,失去了进一步推进胜局的优势,并被AlphaGo逆转翻盘的。

关于人工智能,李开复有过这样的描述:

「虽然这些机器确实很“聪明”,而且又高效、勤奋、低廉,但是他们并不“人性化”,只是冷冰冰的机器和工具。比如说,AlphaGo第一场就战胜了李世石,但是它不会感觉高兴,也不会理解我们对于它的讨论。甚至,它说不上这局棋是怎么赢的。因为,它的思考虽然周密,但是它不懂“赢了有什么感受?”,也不懂“为什么围棋好玩”,更不懂“人为什么要下棋?”,甚至连“你今天怎么赢的?”都说不上。今天的机器完全无法理解人的情感、喜怒哀乐、七情六欲、信任尊重、价值观等方面 。对于人文艺术、美和爱、幽默感,机器更是丝毫不懂。」

人类有着天然强大的情绪大脑,我们会将很多的情绪体验“编译”成特定代号存储在我们的情绪大脑里,然后非常迅速地做出反应,比如恐惧、比如厌恶,这大大节省了我们大脑的处理资源。可惜遗憾的地方就是,因为迅速所以它就不能那么精确,它会是一种相对模糊的代码,所以我们瞅到井边的麻绳会迅速逃开。

在复杂运算方面,人类已经远远落在了机器后面,不过在情感连接、模糊互动、甚至潜意识的联动上,机器似乎很难进化到这个阶段。情绪之所以常常会影响到我们的能力发挥,甚至会影响到圣手李世石的发挥,很大一部分是因为我们存储的“编译”情绪的内核往往是和负性情绪相关,人类七种主要情绪“喜怒忧思悲恐惊”大部分是相对负性的,这可能源于我们进化的需要,保护自己的生存首先需要的是防守。

不过,这些负性情绪同样也是力量的来源,比如愤怒产生攻击的力量,忧伤产生思考和防御的力量,恐惧产生逃跑的力量,这些力量往往会调动人类的潜能,远远超出自我的想像,而机器的力量是特定的,可计算的,在竞争中可计算的对手常常会处于劣势,甚至被毁灭。从这个角度看,人类情绪的不可预测性,也许恰恰是进化出来的一种绝妙的竞争武器。

可以这么说,现在的人工智能似乎只有一个超强左脑,它远远没有一个变幻右脑加以辅助和调控,没有右脑的参与,即使是撒谎,那也只能算是程序BUG。

人工智能机器真正可能给人类带来的危机,不是奴役或取代人类,而是让人类丧失斗志,安于现状,或者丧失勇气,放任自流。因为机器可能无知无觉地调动了我们人类情绪大脑里不安的因素,并且发挥着情绪大脑带给我们负性意义。

那将是:人类败给了人类自己。

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人工智能带来的危害

1.大规模的失业。人工智能的发展,导致很多工人失业。人工智能可以代替很多职业,如此便会导致大批大批的人失业,大批大批的人整日无所事事。

2.高新技术型人才争夺战导致垄断,贫富分化再度加剧。人工智能时代的到来,必将引发空前的人才争夺战。同时这会导致巨头的垄断、贫富分化加剧。

3.机器人具有很大危险性。机器人类人化之后就会存在很多的不确定性,这也是人工智能的弊端之一。曾经就发现过机器人杀人的事件。

人工智能

是一个以计算机科学为基础,由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉新兴学科,研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器

谷歌向日提供疫情预测 未来一个月或增5万感染者

来源:中国新闻网

中新网11月17日电 据日本《东方新报》报道,美国 科技 巨头谷歌公司16日开始面向日本,提供基于数理模型和人工智能的新冠疫情预测服务。

根据首日发布的预测结果,从11月15日至12月12日的28天内,日本全国新增感染者或将达53321例,新增死亡病例将达512例。

据报道,谷歌公司提供的这项预测将每日更新,普通民众也可免费查看。

根据日本厚生劳动省的统计,10月20日至11月16日期间,日本的实际新增感染病例为26094例,死亡病例229例。谷歌公司的预测认为,今后一个月,日本疫情将进一步恶化。

2030年 世界上将会有8亿人的工作岗位被人工智能替代

2030年,世界上将会有8亿人的工作岗位被人工智能替代

这是全世界最牛逼的老牌咨询公司麦肯锡分析报告中的数据。人工智能抢走人的饭碗,首先将会从发达国家开始,美国、日本、德国预计会有25%的工作会由机器人接手;对于中国,人工智能将占领16%左右的工作机会。其中,人口大国印度,也会有9%左右的工作,被人工智能取代。

不用等到2030年,就在现在的每一刻,人工智能替代人类正在进行中......

在深圳的一家精密技术有限公司。过去这家工厂的正常运转需要650名员工的辛勤劳作,但现在60条机器人手臂昼夜不停的工作在10条生产线上。这家正在转型的工厂只剩下60人,不久以前,工厂实现了用机器取代90%的人力资源,从而提高了250%的生产效率、降低了80%的缺陷率。

在人口老龄化严重的日本,年轻劳动力短缺,越来越多的工厂无人可招,甚至制造机器人的工厂,也只能用机器人组装机器人。日本政府已经在测试无人驾驶出租车,希望能够在2022年奥运会的时候,实现“无人驾驶”出租车的全面商业化,为奥运服务。

“无人驾驶”商业化的那天,出租车司机也将会逐渐退出历史的舞台。

人工智能已经渗透到很多行业,包括教育系统。

今年4月10日,教育部网站发布了关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知。《行动计划》提出,未来将形成“人工智能+X”的复合专业培养新模式。《行动计划》还对中小学、高校等多层次教育体系提出要求,未来将在中小学阶段引入人工智能普及教育。

上次这种让中小学阶段普及“先进技术”的口号,还是那句“计算机普及要从娃娃抓起”。

更不用说,在17、18年这种资本寒冬中还蹭蹭往外冒的“人工智能+教育”公司了。

但人工智能在未来真的能让教师下岗?我们真的放心的将教育人类后代的任务交到机器人手中吗?

答案是否定的。

“人工智能+教育”之所以能够快速的应用到教育市场。其根本在于,当前的教育系统以信息为基础,我们总是想方设法的给学生灌输信息,教育和政治方面的掌权者总是左右着各种信息的讨论……哪些信息重要,哪些信息不重要,并以此作为教育的标尺。

而人工智能的优势就在于获取信息,处理信息,输出信息。这和当前的教育系统不谋而合。这也是目前的人工智能的局限,无论是图像识别、语音识别,还是大数据和云计算,都处于处理分析数据,提供数据的阶段。

虽然目前教育是以信息为基础,但教育的高级目的不在于教导学生获取更多的知识,而是引导学生产生创造和创新的兴趣。

而学生在学校受教育,不仅仅是接受知识。教师的人格魅力,做事风格,都会影响到学生的成长。

对于某些幸运儿来说,遇到一个人格魅力爆棚的教师,是人生一大财富。

即使有一天,人工智能发展到有感情的那一步,能和人类教师一样去感染学生,但其本质上的缺陷,也让其能够成为一个优秀的教师产生怀疑。

“狗眼看人低的”人工智能会放大偏见

《夏洛特烦恼》中的王老师是一个“狗眼看人分等级”的势利眼,对学生的评价来自于学生给自己送的东西,给自己送电视的记着,送挂历的记不得,称大春为大傻,夏洛特为二傻,对待学生充满了偏见。

而人工智能,会产生和放大偏见。

任何学习系统,输出的讯息取决于其输入的数据。

我们潜意识里认为人工智能能够做到公正,是因为其庞大的训练集能够做到面面俱到,压倒偏见。但如果训练集的是倾斜的,那么最终的结果也将带有偏见。而且训练数据集带来的倾斜,是永久性的。

明显的例子就是受到学术界声讨的斯坦福的“看脸识性取向”系统和上海交大的“看脸识罪犯”系统。

尽管有些系统通过自我学习进化,但大多数系统都是通过与人类的交互来学习。于是系统的偏见随着交互用户所带的偏见产生。

举个例子,之前在魅族的公众号里回复詹姆斯,其后台的人工智能自动回复“詹猩猩”。

这一回复激起了国内詹姆斯球迷的不满,魅族紧急屏蔽掉词条,向球迷致歉。

而小米的小爱音响,在用户提问“同性恋”时,其对同性恋人群的评价是“心理极其扭曲”。

魅族公众号和小爱同学的偏见都是从和用户的交互中学习而来。

这种偏见还会放大。

例如,你在网上购买洗发液,再次进入网站,系统会向你推荐各种洗发液。

你又不喝洗发液,也不开理发店,你已经买了,为什么还要铺天盖地的推荐洗发液给你。

人工智能的算法,放大了你对洗发液的需求。

那么一个容易产生偏见的老师,一个会放大偏见的老师,能是一个好老师吗?

AI技术掌握在一小部分人手中

虽然AI技术已经渗透到了各行各业,但实际上AI技术,掌握在一小部分的人手里。

说白了,就掌握在美国湾区、纽约的白人手中,掌握在北上广那些科技公司的少数人手中。

根据领英发布的《全球AI领域人才分布报告》中显示,全球人工智能行业的人才总计有150万,其中美国就有85万,占有了总人口的5成以上。而中国人工智能的人才,“逾5万”,排在全球第7。

中国较大的人工智能公司中,事实上有一半是美国公司,43.9%的中国人工智能人才来自美国,他们中的许多人是从美国返回中国的美籍华人,英国是中国人工智能人才的第二大引入地,占15.3%。

而从近几年互联网公司并购的趋势来看,每一个行业会从开始的群雄逐鹿百家争鸣到最后独角兽巨无霸公司一家独大,资金、人才会向这些公司聚集。而成为老大的公司,容易变的傲慢和专横。

吃“人血馒头”的百度如是,乘客被害的滴滴如是,操纵美国大选舆论的Facebook也如是。

国之重器,不应该掌握在一小部分人手中,国之根本,也不应该被少数公司垄断。

如果“AI+教育”行业的发展和互联网公司的发展一样,最终市场被垄断在一个巨无霸公司手中。一旦这个公司开始作恶,左右灌输给学生的信息,对教育的荼毒,不比假奶粉,假疫苗的危害小。

人不应该像机器人一样的思考

苹果CEO库克在乌镇互联网大会上说,“我并不担心机器人像人类一样思考,我担心人像机器人一样的思考”。

人和机器最大的一个不同之处,是其美妙的创造力往往来自于灵光一闪,即与已有条条框框之间的突发性偏差。人的模糊、混沌的思维领域,也能产生创造和创新。而机器不同,机器处理和输出的都是已知确切的信息,在面对未知和混沌时,程序往往就会崩溃。

正如本文开头所说,教师不仅仅是传授知识的信息传递者,其人格魅力和思想会感染和影响学生。

人格魅力、激情、灵感,这些都是机器不能够理解的混沌信息。

人类教师教育学生的最优解是“千人一面”,但教师本身是“千人千面”。“人工智能+教育”的教育方式可以做到“千人千面”,但其核心的算法和作用却是“千人一面”。毕竟有效的算法就那么几个,大多数公司依赖的是谷歌这样巨头的源码和算法。

算法是人工智能的大脑,发展到最后“人工智能教师”的大脑都是雷同的。雷同而有效的算法能够辅助学生更有效的获取信息,但同时也可能会使学生的思维和机器一样。

到最后,孩子都像机器一样思考,思维方式都变的相似,那多样性和创造力何在?

教师是灵魂的工程师,铸造学生的灵魂,帮助其有正确的三观比获得知识更加重要,这一点人工智能永远比不上。教师这一职业,和人类的历史一样悠长。工业革命、电气革命、计算机革命淘汰掉了许多职业,但教师始终没有被淘汰。如果未来到处都是机器人在工作,但教育人类的重任,还应该掌握在人类手中。

人工智能会动了那些人群的奶酪?

近年来,人工智能成了炙手可热的研究领域,计算机信息处理技术和科学技术的迅猛发展,以及大数据的燃料支撑,使得人工智能也取得了飞快的发展。

近年来,人工智能成了炙手可热的研究领域,计算机信息处理技术和科学技术的迅猛发展,以及大数据的燃料支撑,使得人工智能也取得了飞快的发展。

就如同很多专家和学者所说,我们人类目前已经进入了第四次工业革命——智能化革命。在过去的三次工业革命中,人的肌体不断地被机器所替代,而今汹涌而来的智能化革命,将会替代人的一部分大脑!

理论上来说,那些可重复的、可描述的,有固定规则和标准答案的工作,都面临着被机器替代的危险。比如助理、客服、记者、会计、翻译、律师等,这些工作岗位上的普通人员,都很可能被人工智能所取代。

目前无人机、无人车、无人仓库、扫地机器人等机器已经越来越普遍,那些只能出卖劳动力维生的人,势必会面临失业。日本已经出现了机器主持人,特别是日本有一个机器人酒店,80%-90%的工作人员都是人工智能,从前台到行李员,从客房服务到厨师,基本都是机器人在给客人服务。

未来的趋势也越来越明朗,有很大一部分的纯粹劳动力工作将不再是人类来做,而是机器人来完成。然而,这并非是坏事。在过去的几十年里,我们人类社会发生了翻天覆地的变化,每一次工业革命来临时,我们对于未知总是充满了不安和恐慌,但是,事实证明,每一次革新和改变,总是推动着人类的发展。

我们可以将人类不愿意从事,或者有高危险的工作岗位交给机器人,就如同之前的工业革命一样,把人从生产线上解救出来,不再是“异化”的人。而这次革命,也将让我们,特别是我们的后代,去从事他们想做的工种。

当下,我们应该融入新潮流,了解未来的发展方向,让自己成为未来的世界仍旧需要甚至是稀缺的人才,这才是最正确的打开方式!

人工智能机器人真的未来摧毁人类?

从英国著名理论物理学家史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)到特斯拉创始人伊隆·马斯克( Elon Musk)等世界顶尖人工智能(AI)专家,都曾表示过AI对人类生存的威胁。

从英国著名理论物理学家史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)到特斯拉创始人伊隆·马斯克( Elon Musk)等世界顶尖人工智能(AI)专家,都曾表示过AI对人类生存的威胁。

假设我们发明了一个可以用于控制气候变化的强大人工智能系统,并且能将大气中的二氧化碳水平恢复到工业革命前的水平。

该人工智能系统经过分析后认为,最容易的方式就是消灭人类,因为人类活动是产生二氧化碳的最主要来源。

当然人类可能会对机器人说,你做什么都可以但就是不能把人类全灭绝。人工智能系统然后可能会说服人类少生孩子,直到最后没有人生孩子,人类慢慢灭绝为止。

这个例子是想强调与人工智能有关的风险,这些风险都是人类在创造人工智能前并没有想明白的。

超级智能

英国剑桥大学存在风险研究中心表示,当前大多数AI系统都是相对“狭窄”的应用程序,专门用于解决某一领域中的特定问题。

1997年,超级电脑深蓝(Deep Blue) 打败了国际象棋世界卫冕冠军加里•卡斯帕罗夫(Garry Kasparov),成为人工智能史上里程碑。

然而,虽然深蓝击败了世界象棋卫冕冠军,但深蓝却可能连一场简单的跳棋 游戏 都赢不了。因为深蓝的设计者是专门让它下象棋的。

但这才仅仅是开始,随着人工智能的发展和进步,阿尔法围棋的最新版AlphaGo Zero在经过短短3天跟自己练习之后,已经达到了超人水平。

AlphaGo Zero通过深度学习,已经不太需要太多的人工程序。 它成为围棋、国际象棋以及将棋(又称日本将棋)的高手。

罗素说,赋予人工智能更明确的目标并不是解决这一难题的方法,因为人类自己都无法确定这些目标是什么。

罗素表示,人们应该彻底改变建立人工智能系统的整体基础,例如,不再给机器人一个固定目标,而是让人工智能系统必须明白,它不知道目标是什么。

一旦人工智能系统以这种方式运作的话,它就会听从于人类的指挥。在执行任务之前,它会寻求人类的许可,因为它不确定这是不是你想要的。

罗素教授表示,最至关重要的是,它们(AI)会乐意接受被随时关闭的选择,因为它们也希望避免做那些你不喜欢的事情。

神灯中的精灵

罗素说,我们现在发明的AI系统有点像传说中的神灯中的精灵(a genie in the lamp)一样,你轻拍神灯,灯里的精灵出来了。你对精灵说:“你给我做这件事吧。”

“如果AI系统足够强大,它就会完全按照你的要求去做,你也会得到你所要求的一抹一样的结果。”

但罗素表示,问题是跟神灯中的精灵故事那样,第三个愿望总是要求精灵“取消前面的那两个愿望”,因为我们无法确定自己到底想要什么。

其结果就可能造成,那个试图完成错误指令的机器人实际上变成了人类的敌人,一个比我们强大得多的敌人。

到那时,一切就太晚了。

结语:以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于日本人工智能有多少人感染的全部内容了,感谢您花时间阅读本站内容,希望对您有所帮助,更多关于日本人工智能有多少人感染的相关内容别忘了在本站进行查找喔。


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