机器人的优点和缺点
科学在简化人类在地球上开展业务的方式方面发挥了非常重要的作用。机器人是彻底重新定义行业运作方式和工作方式的众多发明之一。虽然机器人有很多优点，但这些机器人也有一些缺点。
机器人的优点：机器人速度快：机器人设计用于在快节奏的环境中工作。它们通常非常快速且非常有效，并且可以轻松地以非常高的速度执行日常工作。这与人类的能力背道而驰。机器人可以进入人迹罕至的地方：机器人被设计成供人们用来做各种工作。因此，它们可以轻松到达和进入人类可能无法进入的地方。机器人是独立的：机器人不需要人工干预即可工作或操作。一旦它们被通电并被指示工作，它们就会一直工作，直到另有指示。这使他们非常独立。机器人是准确的：机器人的设计是为了在他们的操作中做到完美。这主要是因为每个机器人都被设计为在生产链的特定部分工作。因此，它们是准确的，并且将准确地执行相同的任务，直到否则。机器人是持久的：机器人可以在很长一段时间内完成特定的任务而不会抱怨。如果它们没有发生故障，它们可以执行相同的任务数年。机器人可以重复使用：机器人不会厌倦做他们应该做的事情。他们可以在很长一段时间内重复执行相同的任务，直到他们崩溃或抓住工作的那一天。机器人不需要休息：机器人在某些情况下使用电力和汽油来执行其职责。这意味着只要有能力为机器人供电，他们就不需要在工作之间进行任何休息。能够在恶劣条件下有效运行：机器人不知道恶劣条件和有利条件的区别。无论将它们放置在何处，它们都将按照预期的方式有效地工作。机器人可以做人们不愿意做的事情：机器人是完成任何事情的可靠方式。它们旨在接收指令并执行这些指令。因此，它们可以用来做人类不愿意做的事情。节省时间：机器人在规定的时间内完成给定的任务，在节省时间方面发挥着重要作用。机器人的缺点：机器人需要动力才能工作：与人类不同，机器人需要动力才能工作。在没有电源的情况下，无论机器人多么有效，它都不会按计划工作。机器人造成失业：机器人越来越多地承担本来应该由人类执行的功能。所有行业都在发生这种情况，最终将导致失业。机器人维护成本高：机器人需要全时供电和维护。每次机器人发生故障时，都需要花钱来维护它。这有时可能非常昂贵。机器人不能解决危机：机器人只有在给出特定指令后才能运行。一旦提供了说明，机器人就会工作。但是，他们无法独立思考，因此没有能力在发生危机时解决危机。机器人不智能：与人类不同，机器人不智能。他们无法在任何特定时间独立思考并提供解决问题的方法。机器人功能有限：与人类不同，机器人的功能非常有限。它们旨在在特定时间执行特定工作，一旦这些工作完成，它们就无法做任何其他事情。机器人没有情感：机器人不是人，因此没有任何情感来处理问题和危机。因此，他们将解决呈现给他们的问题并等待下一个问题。机器人可能很危险：如果不加以控制，机器人有时会非常危险。由于它们不聪明的天性，它们可能会在不知不觉中对人类造成伤害。机器人需要指令才能运行：除非得到指令，否则机器人无法运行。他们无法独立思考并相应地采取行动。机器人不知道什么时候停止：机器人被设计成完全按照指令执行。这意味着他们需要被告知何时开始以及何时停止。没有这些命令，它们只会继续下去。机器人的优点和缺点有什么好处？机器人的优点和缺点的局限性机器人的优点和缺点机器人的的好处和坏处机器人的的利与弊机器人的的优缺点机器人的怎么样？欢迎任何形式的转载，但请务必注明出处，尊重他人劳动成果。转载请注明：文章转载自有区别网[http://www.vsdiffer.com]本文标题：机器人的优点和缺点本文链接：https://www.vsdiffer.com/proscons/pros-vs-cons-of-robots.html免责声明：以上内容仅是站长个人看法、理解、学习笔记、总结和研究收藏。不保证其正确性，因使用而带来的风险与本站无关！如本网站内容冒犯了您的权益，请联系站长，邮箱：，我们核实并会尽快处理。相关主题点胶机器人的优点和缺点人工智能(AI)的优点和缺点神经网络的优点和缺点随机翻译的优点和缺点手指纹身的好处和坏处隐适美牙套的优点和缺点还清抵押贷款的优点和缺点面包师的优点和缺点XboxOneX的优点和缺点优步(Uber)司机的优点和缺点律师职业的优点和缺点异地恋的好处和坏处共享主机的优点和缺点家庭自动化的优点和缺点保时捷Taycan的优点和缺点人工智能的伦理挑战
原标题：人工智能的伦理挑战控制论之父维纳在他的名著《人有人的用处》中曾在谈到自动化技术和智能机器之后，得出了一个危言耸听的结论：“这些机器的趋势是要在所有层面上取代人类，而非只是用机器能源和力量取代人类的能源和力量。很显然，这种新的取代将对我们的生活产生深远影响。”维纳的这句谶语，在今天未必成为现实，但已经成为诸多文学和影视作品中的题材。《银翼杀手》《机械公敌》《西部世界》等电影以人工智能反抗和超越人类为题材，机器人向乞讨的人类施舍的画作登上《纽约客》杂志2017年10月23日的封面……人们越来越倾向于讨论人工智能究竟在何时会形成属于自己的意识，并超越人类，让人类沦为它们的奴仆。
一
维纳的激进言辞和今天普通人对人工智能的担心有夸张的成分，但人工智能技术的飞速发展的确给未来带来了一系列挑战。其中，人工智能发展最大的问题，不是技术上的瓶颈，而是人工智能与人类的关系问题，这催生了人工智能的伦理学和跨人类主义的伦理学问题。准确来说，这种伦理学已经与传统的伦理学旨趣发生了较大的偏移，其原因在于，人工智能的伦理学讨论的不再是人与人之间的关系，也不是与自然界的既定事实（如动物，生态）之间的关系，而是人类与自己所发明的一种产品构成的关联，由于这种特殊的产品――根据未来学家库兹威尔在《奇点临近》中的说法――一旦超过了某个奇点，就存在彻底压倒人类的可能性，在这种情况下，人与人之间的伦理是否还能约束人类与这个超越奇点的存在之间的关系？
实际上，对人工智能与人类之间伦理关系的研究，不能脱离对人工智能技术本身的讨论。在人工智能领域，从一开始，准确来说是依从着两种完全不同的路径来进行的。
首先，是真正意义上的人工智能的路径，1956年，在达特茅斯学院召开了一次特殊的研讨会，会议的组织者约翰・麦卡锡为这次会议起了一个特殊的名字：人工智能（简称AI）夏季研讨会。这是第一次在学术范围内使用“人工智能”的名称，而参与达特茅斯会议的麦卡锡和明斯基等人直接将这个名词作为一个新的研究方向的名称。实际上，麦卡锡和明斯基思考的是，如何将我们人类的各种感觉，包括视觉、听觉、触觉，甚至大脑的思考都变成称作“信息论之父”的香农意义上的信息，并加以控制和应用。这一阶段上的人工智能的发展，在很大程度上还是对人类行为的模拟，其理论基础来自德国哲学家莱布尼茨的设想，即将人类的各种感觉可以转化为量化的信息数据，也就是说，我们可以将人类的各种感觉经验和思维经验看成是一个复杂的形式符号系统，如果具有强大的信息采集能力和数据分析能力，就能完整地模拟出人类的感觉和思维。这也是为什么明斯基信心十足地宣称：“人的脑子不过是肉做的电脑。”麦卡锡和明斯基不仅成功地模拟出视觉和听觉经验，后来的特里・谢伊诺斯基和杰弗里・辛顿也根据对认知科学和脑科学的最新进展，发明了一个“NETtalk”的程序，模拟了类似于人的“神经元”的网络，让该网络可以像人的大脑一样进行学习，并能够做出简单的思考。
然而，在这个阶段中，所谓的人工智能在更大程度上都是在模拟人的感觉和思维，让一种更像人的思维机器能够诞生。著名的图灵测试，也是在是否能够像人一样思考的标准上进行的。图灵测试的原理很简单，让测试一方和被测试一方彼此分开，只用简单的对话来让处在测试一方的人判断，被测试方是人还是机器，如果有30%的人无法判断对方是人还是机器时，则代表通过了图灵测试。所以，图灵测试的目的，仍然在检验人工智能是否更像人类。但是，问题在于，机器思维在作出自己的判断时，是否需要人的思维这个中介？也就是说，机器是否需要先绕一个弯路，即将自己的思维装扮得像一个人类，再去作出判断？显然，对于人工智能来说，答案是否定的，因为如果人工智能是用来解决某些实际问题，它们根本不需要让自己经过人类思维这个中介，再去思考和解决问题。人类的思维具有一定的定势和短板，强制性地模拟人类大脑思维的方式，并不是人工智能发展的良好选择。
二
所以，人工智能的发展走向了另一个方向，即智能增强（简称IA）上。如果模拟真实的人的大脑和思维的方向不再重要，那么，人工智能是否能发展出一种纯粹机器的学习和思维方式？倘若机器能够思维，是否能以机器本身的方式来进行。这就出现了机器学习的概念。机器学习的概念，实际上已经成为发展出属于机器本身的学习方式，通过海量的信息和数据收集，让机器从这些信息中提出自己的抽象观念，例如，在给机器浏览了上万张猫的图片之后，让机器从这些图片信息中自己提炼出关于猫的概念。这个时候，很难说机器自己抽象出来的猫的概念，与人类自己理解的猫的概念之间是否存在着差别。不过，最关键的是，一旦机器提炼出属于自己的概念和观念之后，这些抽象的概念和观念将会成为机器自身的思考方式的基础，这些机器自己抽象出来的概念就会形成一种不依赖于人的思考模式网络。当我们讨论打败李世石的阿尔法狗时，我们已经看到了这种机器式思维的凌厉之处，这种机器学习的思维已经让通常意义上的围棋定势丧失了威力，从而让习惯于人类思维的棋手瞬间崩溃。一个不再像人一样思维的机器，或许对于人类来说，会带来更大的恐慌。毕竟，模拟人类大脑和思维的人工智能，尚具有一定的可控性，但基于机器思维的人工智能，我们显然不能作出上述简单的结论，因为，根据与人工智能对弈之后的棋手来说，甚至在多次复盘之后，他们仍然无法理解像阿尔法狗这样的人工智能如何走出下一步棋。
不过，说智能增强技术是对人类的取代，似乎也言之尚早，至少第一个提出“智能增强”的工程师恩格尔巴特并不这么认为。对于恩格尔巴特来说，麦卡锡和明斯基的方向旨在建立机器和人类的同质性，这种同质性思维模式的建立，反而与人类处于一种竞争关系之中，这就像《西部世界》中那些总是将自己当成人类的机器人一样，他们谋求与人类平起平坐的关系。智能增强技术的目的则完全不是这样，它更关心的是人与智能机器之间的互补性，如何利用智能机器来弥补人类思维上的不足。比如自动驾驶技术就是一种典型的智能增强技术，自动驾驶技术的实现，不仅是在汽车上安装了自动驾驶的程序，更关键地还需要采集大量的地图地貌信息，还需要自动驾驶的程序能够在影像资料上判断一些移动的偶然性因素，如突然穿过马路的人。自动驾驶技术能够取代容易疲劳和分心的驾驶员，让人类从繁重的驾驶任务中解放出来。同样，在分拣快递、在汽车工厂里自动组装的机器人也属于智能增强类性质的智能，它们不关心如何更像人类，而是关心如何用自己的方式来解决问题。
三
这样，由于智能增强技术带来了两种平面，一方面是人类思维的平面，另一方面是机器的平面，所以，两个平面之间也需要一个接口技术。接口技术让人与智能机器的沟通成为可能。当接口技术的主要开创者费尔森斯丁来到伯克利大学时，距离恩格尔巴特在那里讨论智能增强技术已经有10年之久。费尔森斯丁用犹太神话中的一个形象――土傀儡――来形容今天的接口技术下人与智能机器的关系，与其说今天的人工智能在奇点临近时，旨在超越和取代人类，不如说今天的人工智能技术越来越倾向于以人类为中心的傀儡学，在这种观念的指引下，今天的人工智能的发展目标并不是产生一种独立的意识，而是如何形成与人类交流的接口技术。在这个意义上，我们可以从费尔森斯丁的傀儡学角度来重新理解人工智能与人的关系的伦理学，也就是说，人类与智能机器的关系，既不是纯粹的利用关系，因为人工智能已经不再是机器或软件，也不是对人的取代，成为人类的主人，而是一种共生性的伙伴关系。当苹果公司开发与人类交流的智能软件Siri时，乔布斯就提出Siri是人类与机器合作的一个最朴实、最优雅的模型。以后，我们或许会看到，当一些国家逐渐陷入老龄化社会之后，无论是一线的生产，还是对这些因衰老而无法行动的老人的照料，或许都会面对这样的人与智能机器的接口技术问题，这是一种人与人工智能之间的新伦理学，他们将构成一种跨人类主义，或许，我们在这种景象中看到的不一定是伦理的灾难，而是一种新的希望。
（作者：蓝江，系南京大学哲学系教授）
瑞士在人工智能监管方面的走到哪一步了
CreatedwithDALL·E人工智能不能为所欲为，这似乎是公认的观点。欧盟和欧洲委员会目前正在就此起草相关法律法规。而瑞士现在走到哪一步了？
此内容发布于2023年06月21日2023年06月21日广播、电视及网络记者。
作者的更多报道|德语部Deutsch(de)WostehtdieSchweizbeiderRegulierungvonkünstlicherIntelligenz?(原版)閱讀本文繁體字版本請點擊此處
无论是社交媒体、面部识别、聊天机器人还是半自动驾驶汽车--人工智能(AI)已经在我们的日常生活中与我们如影相随--无论我们愿意与否。而最近该行业的权威人士却在一封公开信中警告人工智能的潜在威胁。他们写道，降低风险现在必须是“全球最重要的事”。
瑞士算法观察(AlgorithmWatch)组织负责人安吉拉·穆勒(AngelaMüller)说，人权、法治性和民主都受到了威胁，该组织是一个用批评的态度看待人工智能发展的民间组织。人工智能的潜在负面后果现在就已浮出水面了。
她提到了荷兰的所谓儿童福利事件，事件中人工智能造成了种族主义歧视。对穆勒来说，对人工智能的运用进行监管是“相对紧迫的”。
瑞士联邦通信局(Bakom)副局长托马斯-施耐德(ThomasSchneider)也同意这种观点。他说：“数据是一种新石油。”他认为，这些都是目前当务之急需要解决的问题。
他同时也是欧洲委员会人工智能委员会(CAI)负责人，他的意思是，现在必须在可行的解决方案和快速解决方案之间做出选择，所以瑞士目前还处于观望状态。
相关内容相关内容人工智能面临伦理考验数字技术打开了广阔的经济和社会发展前景，但近期的一些技术进步(如人脸识别)也带来了伦理上的难题。作为人工智能技术的主要开发国之一，瑞士面临的挑战不容小觑。
直至目前，经济合作与发展组织(OECD)成员国中还没有一个国家出台针对人工智能的法律法规。欧盟(EU)走在了最前面，6月14日，欧洲议会通过了所谓的人工智能法案的第一份草案。
该草案对高风险的人工智能系统，如中国广泛使用的实时面部识别；或有语音辅助的儿童玩具，这可能导致儿童做出的危险行为。
欧洲委员会也自认为“作为人权的监护人”有义务制定出自己的人工智能法。穆勒强调，欧洲委员会制定的公约并不会与欧盟条例相互矛盾，而更多的是加以补充，“因为两者可能都不足以涵盖所有方面”。
单一法律不解决问题毫无质疑的似乎是针对人工智能不可能只有一条法律，施耐德举了发动机的例子，发动机一般会根据用途受到非常具体的法律和法规的约束。人工智能也同样会被用于非常不同的领域中。
这里需要有不同的界限，因为“用于音乐流媒体服务的人工智能系统与用于为医生提供手术建议的人工智能体系，产生的作用是不同的。
因此一项单独法律不会奏效，这点欧盟也意识到了，施耐德说：“仅在数字领域，欧盟就有大约30项法案。他强调说，重要的是要知道目前这些法律中还有哪里需要补充。
瑞士算法观察组织的穆勒支持他的看法，她说：“目前，这个领域并不是没有任何法律。我们已经有一些现成的法律，首先在宪法和基本权利保护条例中就有些相关规定。”而现在的问题是要填补那些由人工智能带来的挑战而造成的空白。
但她也很清楚：“一部法律解决不了问题。”这关乎于反歧视、基本权利、版权法、竞争法、行政法，换句话说，是一个很宽阔的法律领域。
瑞士走到了哪一步？目前，许多国家都在讨论人工智能监管的问题，但是，作为一个非欧盟国家，瑞士应该怎样做？首先，作为欧洲委员会目前人工智能委员会的主席代表国，瑞士会遵照欧盟委员会的公约行事。
因为美国、加拿大和墨西哥也是欧洲委员会的成员；日本和以色列等拥有观察员身份，因此该公约产生的影响将会很大。
施耐德说，瑞士现在正在观望，而这样做的不只是瑞士一国。“首先我们要看看，欧盟的做法是否奏效。”施耐德估计，瑞士不会与欧盟背道而驰。
我们其实属于那些“不知在等待，而是也在分析和思考，但尚未做决定的国家”，因为一旦起步，将是一个需要用几年或者几十年来适应的过程。
欧洲各管各的？瑞士不是欧盟成员国，英国脱欧后也不再属于欧盟，那么就人工智能的监管而言，是否会出现欧洲各国各管各的情况？
穆勒认为，欧盟正在通过制定法律来防止这种情况的出现，“欧盟制定的规则也将适用于欧盟之外国家的公司，只要他们想在欧盟范围内提供他们的产品，就要遵循欧盟的法律法规。”
瑞士和英国公司要面对的就是这种情况，政治层面一定会给各行各业施加一些压力，要求在人工智能领域确保法律安全。
这里就提出了一个责任问题--如果一个人工智能系统违反了规则，责任应该由谁来承担？对此，美国的一个科学会议目前正在展开讨论。
穆勒强调，电脑永远不会被问责，因为它没有承担责任的能力。责任是在研发系统的人或者出于某种利益需求而使用系统的人身上。人必须能够控制系统，“如果我们失去了控制力，那么一个法治国家的重要前提就会被破坏。"
(译自德文：杨煦冬)
相关内容相关内容小瑞士在大太空扮演着“大角色”一夜之间，大家都在说：麦耶和奎洛兹获得的诺贝尔物理学奖令瑞士人意识到，他们的天体物理学家站在“探寻系外行星”科研领域的最前沿，而且瑞士在研究和探索太空的很多领域都站在全球佼佼者之列。詹姆斯·韦伯空间望远镜
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人工智能面临伦理考验小瑞士在大太空扮演着“大角色”符合JTI标准
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人工智能仿生机器人目前问题分析
仿生机器人研究目前存在诸多难题。仿生机器人诞生到发展短短数十年，积累的研究成果已经非常丰硕，开辟了机器人领域独特的技术和研究方法，但由于其学科的交叉性，“仿生”机器人仍然存在诸多问题。
从生物机理来讲，对其揭示不够，模型构造过于简单。通过对生物机理的研究，可以揭示生物自身的功能，为仿生机器人的研究提供依据，但由于生物体本身是一个非常复杂的系统，其神经、骨骼、肌肉等构造以及其运动功能细节非常繁琐，目前所建立的模型远远不能模拟生物的控制过程及反映过程。
仿生结构设计与生物结构的合理性和精巧性相去甚远。在运动方面，生物的结构刚柔并济，使其自身具有灵活性、高效性和轻量化等特点，增强了其自身的运动性能和环境适应能力。而现在的仿生机器人多为刚性结构，其重量、尺寸与生物的差距也较大，因此无法对机器人机构提供有效的设计原则。
高性能新型仿生材料研究不足，已有研究成果应用领域过窄。目前的仿生材料研究在生物力学和工程力学的衔接点、许多天然生物材料的模型抽象、仿生材料的设计制备方法等方面还有待于进一步研究。而仿生机器人材料大多采用钢、铝、塑料等常规材料，无论刚度、柔性、韧性以及减阻性与生物自身差距很大，使得仿生机器人性能降低。
控制方法较传统，神经控制、肌电控制等仿生控制方法突破不够。生物良好的环境感知能力也是仿生机器人研究的方向之一。生物可以通过视觉、听觉、嗅觉等感官系统时刻对周围环境进行感知并做出准确的判断，以适应复杂多变的环境。而现有的仿生机器人还无法准确的模拟生物的感知特性，对周围环境的感知能力存在精度较低、反应时间较长、对复杂环境的感知准确性不足等问题。
我们认为，仿生机器人的驱动力主要来源于两个方面：一是个人／家庭服务的需要，例如，目前在西方国家，机器人宠物十分流行，仿人机器人的出现，可以弥补劳动力不足，解决老龄化的家庭服务和医疗服务等；二是执行特殊任务，比如，仿麻雀机器人可以担当环境检测的任务等。其关键技术在于机器人对外界环境的识别和处理，随着人工智能技术不断取得突破，仿生机器人也逐渐开始发展。
来源：国际仿生工程学会
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