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人工智能论文总结500字开头怎么写

发布时间:2024-06-30 12:48:29

人工智能论文总结500字开头怎么写

人工智慧从字面上看就是人造的智慧,但是实际上涵盖了不少部分,大家最关心的实际上是人工自主意识,因为网络和电脑已经完成了知识的检索和存储,几大搜索引擎也完成了关键字-关联解释的功能和海量数据积累,而且大多数机器人厂商已经完成了反应机,自适应等等高级功能,但是还是没有能出现通过图灵测试的人工自主意识,当然这也包含了人类对自身意识的研究并没有上升到更透彻的层面。现在应该是有两大派,也许还有更多分支,其实就是一个问题的是否两面性回答:自主意识是否是自主产生,还是人工赋予?如果是自主产生,那么就面临一个严重的认知性障碍,只有神经系统复杂到一定程度,且在大尺度上的相似性高度保持一致,那么个体自然产生的意识才会具备相似神经网络个体的认同和感知,简单说,以人类神经网络构成分布,和社会化训练的过程复制产生的个体自然产生的意识,才能被人类所认同和感知到。所以很可能网络上自动机和各种设备产生的不知名网络现象,有可能是互联网自主意识的初级阶段,但是无法被人类类型的智慧个体感知,而是被当做不知名故障进行处理,多数无解,可以称为Ghost-In-The-Machine。也就是说,当人造神经网络复杂到一定程度,意识只不过是诸多需求反馈链交错所致。人工赋予的意识很可能在初期会表现出来类似创造者的行为而获得相当认同,但是一样会面临要么会被超过或少于神经反馈网络数据量导致的过载或饥荒,进而导致意识的消亡。或者当刚好适合的神经网络加入了适当的意识,很可能会在一段时间内因为个体对群体交流的渴望而失去意识。

回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术,从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像,无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差,你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效,以及他们是如何做到的。Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3]这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发,技术来自前者,数据来自后者。简单来说,仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习,GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境,还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4]它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样,在不到一分钟的时间里自己试穿一下!Unsupervised Translation of Programming Languages [5]这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数,反之亦然,不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法,因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6]这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像,看起来就像你,甚至从背后!High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7]迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时,从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结,八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间,有许多心得可以和大家分享一下。人工智能,英文是Artificial Intelligence,简称AI。人工智能,最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的,就是著名的“图灵测试”。最近几年,随着深度学习发展,人工智能被运用在各行各业,因此有人把人工智能称为第四次科技革命,他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。人工智能怎么学习呢?AI的基础是数据,是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学,你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。学习Python语言。Python最近几年非常火,学习的人非常多,甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢?首先,Python编程的代码量只有Java的1/5不到,简单易学。其次,Python的功能强大,写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后,Python拥有丰富强大的库,如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习,监督学习中有:线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有:聚类、KMeans、DBScan等。深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有:Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。我觉得自学,还是非常费劲的,效果不一定好,最好有老师指导,否则进展很慢,可以先跟教学视频学习,看书实操,做一些具体的项目等。 更多2条 

人工智能论文总结500字开头

,研发出最伟大的人工智能。 “呼”长吁一口气,完成一天的工作后,科学家躺在沙发上,享受着机器人的按摩,渐渐进入了梦中。不知睡了多久,科学家徐徐起来,揉了揉隐隐作痛的头,这位科学家总算决定放松一下,便换了一身行头,无所事事地漫步在街头。 大街上,四周的建筑很干净,毒辣的阳光照在地上,显得格外刺眼。城市的上空一只鸟也没有,显得死气沉沉,科学家有点受不了这样压抑的气氛,便转身走进了一家餐厅。餐厅也很干净,周围的人们有说有笑,大厅中央的机器人一直保持着人性化的微笑,尽管显得有些僵硬。但不得不说,这里的环境真的很好——端菜的机器人在给你上菜之后还会有礼貌的鞠个躬;地上如果弄脏了很快就会有机器人打扫,甚至连你走路的时候又能听到一个声音一字一顿地提醒您:“小——心——路——滑”如此贴心的服务,这么高的效率,不久之后这个世界的人们应该都能享受到如此优越的生活条件,科学家这样想这,嘴角都不知不觉得翘了起来。 正当科学家惬意的享受这个美好的时刻时,外面一个看上去瘦弱的身影引起了他的注意。一位衣衫有点脏乱的青年正熟练地翻着装食物残渣的桶。这位科学家有点纳闷,这么年轻的人是遇到了什么困难才沦落到这地步,好奇心驱使这科学家跟着这位青年来到他,不,应该是他们的住处,阴暗的空间中摆放着各种各样的生活用品,墙角还有几张蜘蛛网,空气中弥漫着腐败的气味,这让科学家皱了皱眉。而这时,屋里的人十分好奇的望着这个不请自来的客人,最终还是屋子的主人们率先打破了这种沉默,说:“你也是难民吗?“ ”难民?“对于这个名词,在科学家的记忆中,这是只属于很久很久以前的词,对于现在这个高科技的社会,还会有难民? ”恩,到我们这儿的全是被i被机器人那些人工智能淘汰的人,我以前在一家餐厅当服务员,结果被机器人淘汰了,后来每一行都有机器人工作,我和许多人都失去了工作, 也没有收入。“说到这,那人的脸上也露出黯然的神情。 一位中年人补充道:”我曾经是一个老板,后来将自己的财物交给人工智能管理,最后不知怎么,人工智能失去了控制,让我最后破产? 听到了这些,科学家许久无言,独自离开了 站在原地,一动不动地站在原地,双眼有些茫然地眺望远处,这一刻,他对未来和自己的梦想开始迷茫起来:自己还要继续下去吗?自己对人工智能的研究究竟能给多少人带来好处?给多少人带来厄运?不受人类控制的智能最终是会给人来带来毁灭还是新生?

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人工智能论文总结500字开头的意义

,研发出最伟大的人工智能。 “呼”长吁一口气,完成一天的工作后,科学家躺在沙发上,享受着机器人的按摩,渐渐进入了梦中。不知睡了多久,科学家徐徐起来,揉了揉隐隐作痛的头,这位科学家总算决定放松一下,便换了一身行头,无所事事地漫步在街头。 大街上,四周的建筑很干净,毒辣的阳光照在地上,显得格外刺眼。城市的上空一只鸟也没有,显得死气沉沉,科学家有点受不了这样压抑的气氛,便转身走进了一家餐厅。餐厅也很干净,周围的人们有说有笑,大厅中央的机器人一直保持着人性化的微笑,尽管显得有些僵硬。但不得不说,这里的环境真的很好——端菜的机器人在给你上菜之后还会有礼貌的鞠个躬;地上如果弄脏了很快就会有机器人打扫,甚至连你走路的时候又能听到一个声音一字一顿地提醒您:“小——心——路——滑”如此贴心的服务,这么高的效率,不久之后这个世界的人们应该都能享受到如此优越的生活条件,科学家这样想这,嘴角都不知不觉得翘了起来。 正当科学家惬意的享受这个美好的时刻时,外面一个看上去瘦弱的身影引起了他的注意。一位衣衫有点脏乱的青年正熟练地翻着装食物残渣的桶。这位科学家有点纳闷,这么年轻的人是遇到了什么困难才沦落到这地步,好奇心驱使这科学家跟着这位青年来到他,不,应该是他们的住处,阴暗的空间中摆放着各种各样的生活用品,墙角还有几张蜘蛛网,空气中弥漫着腐败的气味,这让科学家皱了皱眉。而这时,屋里的人十分好奇的望着这个不请自来的客人,最终还是屋子的主人们率先打破了这种沉默,说:“你也是难民吗?“ ”难民?“对于这个名词,在科学家的记忆中,这是只属于很久很久以前的词,对于现在这个高科技的社会,还会有难民? ”恩,到我们这儿的全是被i被机器人那些人工智能淘汰的人,我以前在一家餐厅当服务员,结果被机器人淘汰了,后来每一行都有机器人工作,我和许多人都失去了工作, 也没有收入。“说到这,那人的脸上也露出黯然的神情。 一位中年人补充道:”我曾经是一个老板,后来将自己的财物交给人工智能管理,最后不知怎么,人工智能失去了控制,让我最后破产? 听到了这些,科学家许久无言,独自离开了 站在原地,一动不动地站在原地,双眼有些茫然地眺望远处,这一刻,他对未来和自己的梦想开始迷茫起来:自己还要继续下去吗?自己对人工智能的研究究竟能给多少人带来好处?给多少人带来厄运?不受人类控制的智能最终是会给人来带来毁灭还是新生?

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人工智能是使用计算机编写的程序可以与人交流,使人感到与之交流的是一个人,而不是一台机器,比如可以和人下棋的计算机 程序,或者可以帮人决策的程序,如专家系统,如帮助病人的医疗诊断程序,或者帮助人决定投资的程序,人工智能应用范围很广。比如:博弈、自动推理、专家系统、自然语言理解、规划和机器人学、机器学习等。人工智能是一种计算机程序,可以辅助人们解决一些问题。

人工智能论文总结500字怎么写

回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术,从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像,无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差,你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效,以及他们是如何做到的。Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3]这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发,技术来自前者,数据来自后者。简单来说,仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习,GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境,还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4]它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样,在不到一分钟的时间里自己试穿一下!Unsupervised Translation of Programming Languages [5]这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数,反之亦然,不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法,因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6]这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像,看起来就像你,甚至从背后!High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7]迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时,从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结,八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间,有许多心得可以和大家分享一下。人工智能,英文是Artificial Intelligence,简称AI。人工智能,最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的,就是著名的“图灵测试”。最近几年,随着深度学习发展,人工智能被运用在各行各业,因此有人把人工智能称为第四次科技革命,他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。人工智能怎么学习呢?AI的基础是数据,是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学,你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。学习Python语言。Python最近几年非常火,学习的人非常多,甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢?首先,Python编程的代码量只有Java的1/5不到,简单易学。其次,Python的功能强大,写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后,Python拥有丰富强大的库,如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习,监督学习中有:线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有:聚类、KMeans、DBScan等。深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有:Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。我觉得自学,还是非常费劲的,效果不一定好,最好有老师指导,否则进展很慢,可以先跟教学视频学习,看书实操,做一些具体的项目等。 更多2条 

人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、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。 人工智能是计算机科学的一个分支,它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作出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。【人工和智能】人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维(unconscious_mind)等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。详见

人工智能总结论文800字开头怎么写

人工智慧从字面上看就是人造的智慧,但是实际上涵盖了不少部分,大家最关心的实际上是人工自主意识,因为网络和电脑已经完成了知识的检索和存储,几大搜索引擎也完成了关键字-关联解释的功能和海量数据积累,而且大多数机器人厂商已经完成了反应机,自适应等等高级功能,但是还是没有能出现通过图灵测试的人工自主意识,当然这也包含了人类对自身意识的研究并没有上升到更透彻的层面。现在应该是有两大派,也许还有更多分支,其实就是一个问题的是否两面性回答:自主意识是否是自主产生,还是人工赋予?如果是自主产生,那么就面临一个严重的认知性障碍,只有神经系统复杂到一定程度,且在大尺度上的相似性高度保持一致,那么个体自然产生的意识才会具备相似神经网络个体的认同和感知,简单说,以人类神经网络构成分布,和社会化训练的过程复制产生的个体自然产生的意识,才能被人类所认同和感知到。所以很可能网络上自动机和各种设备产生的不知名网络现象,有可能是互联网自主意识的初级阶段,但是无法被人类类型的智慧个体感知,而是被当做不知名故障进行处理,多数无解,可以称为Ghost-In-The-Machine。也就是说,当人造神经网络复杂到一定程度,意识只不过是诸多需求反馈链交错所致。人工赋予的意识很可能在初期会表现出来类似创造者的行为而获得相当认同,但是一样会面临要么会被超过或少于神经反馈网络数据量导致的过载或饥荒,进而导致意识的消亡。或者当刚好适合的神经网络加入了适当的意识,很可能会在一段时间内因为个体对群体交流的渴望而失去意识。

智能处理工具通常处理的问题是不确定的,非结构的,没有固定算法的,处理的过程是推理控制的过程,最终得到的结果常常是不太确定的,可能是正确的,可能能是不正确。自然语音理解主要是研究如何使计算机能够理解和生或自然语音的技术,自然语音理解过程可以分为三个层次:词法分析,句法分析和语义分析,由于自然语音是丰富多彩的,所以,自然语音理解也是相当困难的,从话动中,我们可以发现目前水平的自然语音理解能力的一些不足。广播、电视和网络通过电波、数字线路进行传播,发布的速度快,报纸需要排版印刷,速度慢了一步。杂志、书籍、电影更慢。发布速度快的工具,在发布新闻方面占有很大的优势;发布速度慢的工具,则多用来发布需要思考和研究的材料,如发布各种社会科学和自然科学的研究成果,常采用杂志与书籍的形式。 在信息社会中,利用网络进行进行网络进行交流已经越来越快受到人们的重视,因为网络给人们提供了广阔的空间,缩短了人与人之间的距离。在一定的时间内,我们可以聚集不同地方、不同年龄、不同学历、不同阶层的人们进行交流和探讨,使人们的视野更加广阔,了解到信息更为全面,得到的经验更加丰富,因此,随着信息技术的进一步发展和社会的进步,相信会有更多的人利用网络这种媒介进行交流和学习,但是我们也应该看到,网络上也存在各种各样的问题,如有些人在网上发布一些不良的信息,设置各种信息陷阱。对比我们应该分辨是非,明察秋毫,劫为存真,让因特网成为我们学习交流的好地方。 智能接口技术是研究如何使人们能够方使自然地与计算机交流,为了实现这目标,要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表达方法的研究,因此,智能接口技术已经取得显著成果,文字识别、语言识别、语音合成、图像机器翻译以及自然语言理解等技术已经实用化。

人工智能的利与弊我们期待机器智能化,通常想的是智能化带来的便利,很少思考智能化的机器可能产生的不利影响。机器智能化可以为我们节省很多精力,可以节省很多时间,可以辅助工业生产,降低生产成本,带来廉价的产品。凡事有一利必有一弊,机器智能化也改变了人们的生活,从深层次上改变人们的生活形态。1、造成人对机器的过度依赖。2、侵犯了人的隐私空间。3、打破原生态环境。4、造成新的不平等。5、生活节奏加快使人们不能适应。6、造成就业问题。7、造成人的自卑。8、挑战人类生存。凡是都有替代性,当我们依靠吃药来抵抗病菌的时候,人体自身免疫力就会下降;当我们依靠激素来对抗感染时,会造成很多后遗症;当我们吃甜食来维持血糖时,人体本身的血糖调节能力就会下降。同样,如果机器替代了人们的劳动,人们的劳动能力就会下降;当机体替代我们的技能,我的技能就会下降;当机器代替我们的思考和记忆,我们的思考和记忆能力就会下降。机器的智能化必然使在替代人们体力劳动和脑力劳动的同时,让人们逐渐依赖机器,使独立生存能力下降。应对办法就是主动进行体力运动和思维训练,维持一定的独立生存能力。过去人们生活相对隔离,由于现代通讯、网络技术,信息到达速度极快,我们很难置身世外了,想关闭电话、网络,到一个无人打扰的地方,已经成为一种奢侈的生活方式,不是所有人都能做到的。当摄像头被安装的时候,人们担心被录像,但现在已经习以为常;当拍照手机出现时,人们担心肖像权被侵犯,担心被偷排,但很快人们适应了这种手机功能和生活改变;当手机定位跟踪出现时,人们担心自己的行踪被跟踪,还出现了一部《手机》电影,但是人们很快又适应了;现在互联网数据挖掘,广告跟随,能够跟踪人们的位置、通讯录、通话记录、聊天记录等等,在高科技面前几乎无处遁形,人们采取的是睁一只眼闭一只眼的态度,看就看了,拍就拍了,跟踪就跟踪了,就连艳照门也不新鲜了。毕竟人们的隐私被高科技打破了,从人们基本需求来说,隐私权还是遭到了侵犯。人们对原生态环境有一种本能的热爱,蓝天碧水,绿树成荫,鸟语花香,天籁之音。但是我们现在居住在水泥森林里,听着电子乐器产生的音乐,吃这垃圾食品,穿着化纤布料,乘着机动车辆,过着与原生态毫不相关的生活,有时感到莫名的孤独。这种生活完全脱离了我们人类原本的生活,这种变化,人类进化速度远远不能适应,于是人们通过另一套科技手段还原原生态:制造负离子空气,录制沙滩和森林的声音,用壁画、人造景观、假花装点厅堂,用跑步机代替林荫小路锻炼身体,制造人造草坪打室内高尔夫球。欺骗了人的感官,欺骗不了人的身体,现代城市癌症发病率逐年升高,与现代化生活方式不无关系。公平心人人都有,但是公平自古就没有,这个社会本身就是竞争的社会,公平只是人们的梦想,是人们的一种美好追求。只不过在不同时代,不公平的表现形式不同。在原始社会,分工不公平,社会地位不公平,生殖权不公平;奴隶社会,人权不公平,分配不公平,生殖权不公平;封建社会,土地拥有权不公平,社会地位不公平,知识获取权不公平,财富分配权不公平;资本主义社会,财富拥有权和分配权不公平,社会发言权不公平;社会主义社会,企业地位不公平,信息获取权不公平。社会的发展,竞争激烈程度降低,表面的不公平减少,但实质的不公平并没有根本得到解决。有些人拥有智能化机器而另一些人没有,这又形成了不公平,不公平造成的一系列竞争力差异和社会分配差异逐渐拉大。信息社会,信息量呈爆炸性增长,对人们的知识水平需求逐渐增高。解放前能够识字就是秀才,就成为知识分子;七十年代生人能够考上大学就属于高学历,能够谋取一个很好的工作职务;90后硕士、博士满街跑,找份工作不仅要高学历还要高能力,不是海归就不被人重视,再往后,不仅要求高学历,还要求知识的高更新率,在职学习,不断进修、充电、更新。这给人们的大脑增加了很大的负担。过去从小学到成年学习时间十年左右,现在达到二十年,不仅早教盛行,而且课本低龄化:大学的知识移到中学,中学的知识移到小学,小学的知识移到幼儿园,幼儿园的知识移到胎教,无形中增加大脑学习负担。照此发展下去,人脑真的要爆炸了。另一个趋势是人脑思维活动外包。能够网络上查到的就不用去记;能够电脑打字就不用手写;能够计算机计算的就不用心算。按照这种趋势发展下去,最终人们会把几乎所有思维活动交给之智能机器,人们就是一个不劳而获、发号司令、坐拥其成的废人。是机器超越了人类,而不是人类退化了,这是机器智能化让人类产生的窘境。机器智能化的确会阶段性地产生就业问题,但是这种问题也随着机器的产出和人们就业定位的改变而消除。工业化使得很多工人失业,但是这些工人并没有饿死,反而生活水平得到了改善。富士康用100万台机器人生产代替民工,民工并没有饿死,而是寻求其他工作营生;地铁使公交司机失业,公交司机并没有饿死,而是转为其他行业;网络教育将使大批教师失业,教师也不会饿死。最终理想的情况是几乎所有人的工作都被机器人替代,人们则是享受生活。过去一周工作六天,后来一周工作五天,现在很多企业弹性工作时间,或者在家上班,最后可能发展到自由支配时间。机器智能化对就业造成的冲击是阶段性的,这种阶段性的副作用和带来的红利能够抵消,还会有盈余。人的工作被机器替代,人会有自卑感吗?近期央视播出的《我爱发明》,里面经常是以人机大赛的方式展示发明出来的机器如何超过人力,展示科技的力量。一台机器少则赶上十几个人的劳动,多则能够赶上数百人力劳动,最终人败下阵来。体力方面超越了人,人们还有借口挽回面子,说我们是靠脑子生存。后来计算机战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫,舆论一片哗然,再次挫伤了人们的优越感,机器人一次次超越人类,人类的优越感逐渐荡然无存,开始产生自卑和危机感,这种趋势将会继续,并逐渐发展到无地自容。最后的阵地是人类认为人类拥有的创造性是机器人无法替代的。这种掩耳盗铃的谎言,从理论上已经能够戳破,实际的超越也将指日可待。人类的自卑是人类创造机器人之后自己赋予自己的,而人类自我超越的革命是消除这种自卑的最好出路。机器人挑战人类生存。这是人们的假想,也是人们的忧虑。机器人真的在各方面都超越人类之后,还能让人类在地球上作威作福吗?由于生存的社会同时也是竞争的社会,竞争力的衰败必然伴随这地位的失去。如果人类不发展,将来必然要让位于机器人。那么我们唯一的出路是自我进化,而最具竞争力的是机器人,我们人类向机器人进化是保住人类地位的唯一出路。人如何进化成机器人又维持人类本质属性不变?意识上载和机器化存在,是既保持人类生存形态不变,又不至于使人类失去地位的一条光明大道。也就是人类在生命结束前将意识同步到计算机中,在肉体生命结束后让意识在计算机中延续存在。这样不仅保持了意识的连续不灭,还能够保持人性的一致性,保持对人类的忠实拥护。机器人就是我们自己,我们因此得以长生。面对机器智能化产生的有利一面,我们应积极张扬;面对机器智能化产生的不利一面,我们要尽力化解,最终使机器智能为人类带来最大利益。

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