ai人工智能带来的好处和风险
因为AI有可能变得比任何人都更聪明，我们没有可靠的方法来预测它的表现。我们不能将过去的技术发展作为基础，因为我们从来没有创造出任何有能力，无意或无意地超越我们的能力。我们可能面临的最好例子可能是我们自己的进化。人们现在控制着这个星球，不是因为我们是最强大，最快或最大的星球，而是因为我们是最聪明的。如果我们不再是最聪明的，我们是否有信心保持控制？
FLI的立场是，只要我们赢得不断增长的技术力量和我们管理它的智慧之间的竞争，我们的文明就会蓬勃发展。在人工智能技术的情况下，FLI的立场是，赢得该种族的最佳方式不是阻碍前者，而是通过支持人工智能安全研究来加速后者。
关于高级AI的最高神话
关于人工智能的未来以及它对人类应该/应该意味着什么，正在进行一场引人入胜的对话。世界领先的专家不同意这些引人入胜的争议，例如：AI未来对就业市场的影响;if/何时开发人类AI？这是否会导致情报爆炸;以及这是否是我们应该欢迎或担心的事情。但是，也有许多由人们误解和相互交谈引起的无聊伪争议的例子。为了帮助我们专注于有趣的争议和悬而未决的问题-而不是误解-让我们清楚一些最常见的神话。
时间线神话
第一个神话是关于时间表：在机器大大取代人类智能之前需要多长时间？一个常见的误解是我们非常确定地知道答案。
一个流行的神话是，我们知道本世纪我们将获得超人类AI。事实上，历史充满了技术上的过度膨胀。那些聚变发电厂和飞行汽车在哪里我们承诺我们现在已经拥有？人工智能在过去也曾多次被大肆宣传，甚至还有一些该领域的创始人。例如，约翰麦卡锡（创造“人工智能”一词），马文明斯基，纳撒尼尔罗切斯特和克劳德香农写了这个过于乐观的预测，关于在两个月内用石器时代计算机可以完成什么：“我们建议2个月，1956年夏天在达特茅斯学院进行了10人的人工智能研究[...]将尝试找到如何使机器使用语言，形成抽象和概念，解决现在为人类保留的各种问题，并改进自己。我们认为，如果一个精心挑选的科学家团队在一起度过一个夏天，就可以在一个或多个这些问题上取得重大进展。“
另一方面，一个流行的反神话是我们知道本世纪我们不会得到超人的AI。研究人员已经对我们与超人AI的距离进行了广泛的估计，但鉴于这种技术怀疑预测的惨淡记录，我们当然不能非常自信地说本世纪的概率为零。例如，欧内斯特卢瑟福，可以说是他那个时代最伟大的核物理学家，在1933年-在西拉德发明核链反应之前不到24小时-说核能是“月光”。天文学家皇家理查德伍利称行星际旅行“完全是这个神话中最极端的形式是超人AI永远不会到来，因为它在身体上是不可能的。然而，
有许多调查要求人工智能研究人员从现在起多少年后他们认为我们将拥有至少50％概率的人类AI。所有这些调查都有相同的结论：世界领先的专家不同意，所以我们根本不知道。例如，在2015年波多黎各人工智能会议的人工智能研究人员调查中，平均（中位数）答案是在2045年，但一些研究人员猜测数百年或更长时间。
还有一个相关的神话，担心人工智能的人认为只有几年之后。事实上，大多数记录在案的超人类人工智能的人都认为它至少还需要几十年的时间。但他们认为，只要我们不能100％确定本世纪不会发生这种情况，现在就开始进行安全研究以准备应对可能性是明智之举。与人类AI相关的许多安全问题非常困难，可能需要数十年才能解决。所以现在开始研究它们是谨慎的，而不是在一些喝红牛的程序员决定开启之前的那个晚上。
争议神话
另一个常见的误解是，唯一关心人工智能和提倡人工智能安全研究的人是对人工智能知之甚少的人。当标准人工智能教科书的作者斯图尔特罗素在他的波多黎各谈话中提到这一点时，观众大声笑了起来。一个相关的误解是，支持人工智能安全研究存在巨大争议。事实上，为了支持对人工智能安全研究的适度投资，人们不需要确信风险很高，只是不可忽视-正如家庭保险的适度投资可以通过不可忽视的房屋概率来证明烧毁。
可能是媒体使人工智能安全辩论似乎比实际上更具争议性。毕竟，恐惧销售，使用不合情理的引用来宣告即将到来的厄运的文章可以产生比细微差别和平衡的更多的点击。结果，两个只从媒体报价中了解彼此立场的人可能会认为他们不同意他们的不同意见。例如，一位只阅读比尔盖茨在英国小报中的立场的技术怀疑论者可能错误地认为盖茨认为超级智能即将来临。同样地，除了他关于火星人口过剩的引言之外，有益于人工智能运动的人对安德鲁·吴的立场一无所知可能会错误地认为他并不关心人工智能的安全性，而事实上，他确实如此。问题的关键在于，因为Ng的时间表估计更长，
关于超人AI风险的误区
许多人工智能研究人员在看到这个标题时翻了个白眼：“斯蒂芬霍金警告说，机器人的崛起对人类来说可能是灾难性的。”而且许多人已经忘记了他们看过多少类似的文章。通常情况下，这些文章伴随着一个携带武器的邪恶机器人，他们建议我们应该担心机器人上升并杀死我们，因为他们已经变得有意识和/或邪恶。更轻松的是，这些文章实际上相当令人印象深刻，因为它们简洁地总结了AI研究人员不担心的情景。这种情况结合了多达三种不同的误解：对意识，邪恶和机器人的关注。
如果你在路上开车，你会有一种主观的色彩，声音等体验。但是自动驾驶汽车是否有主观体验？是否有任何想成为自动驾驶汽车的感觉？虽然这种意识之谜本身就很有趣，但它与AI风险无关。如果你受到无人驾驶汽车的打击，那么它是否主观上是否有意识对你没有任何影响。同样地，影响我们人类的是超智能AI所做的事情，而不是主观感受。
机器变坏的恐惧是另一个红鲱鱼。真正的担忧不是恶意，而是能力。根据定义，超级智能AI非常擅长实现其目标，无论它们是什么，因此我们需要确保其目标与我们的目标一致。人类通常不讨厌蚂蚁，但我们比他们更聪明-所以如果我们想要建造一座水电大坝并且那里有一个蚁丘，对蚂蚁来说太糟糕了。有益的人工智能运动希望避免将人类置于那些蚂蚁的位置。
意识误解与机器无法实现目标的神话有关。机器显然可以在狭义上展现出目标导向的行为目标：寻求热量导弹的行为在经济上被解释为达到目标的目标。如果您感觉受到与您的目标不对齐的机器的威胁，那么正是这种狭隘意义上的目标让您感到麻烦，而不是机器是否有意识并且体验到目的感。如果那个寻热导弹追你，你可能不会惊呼：“我并不担心，因为机器没有目标！”
我同情罗德尼布鲁克斯和其他机器人先驱者，他们被恐吓小报感到不公平，因为有些记者似乎过分注重机器人，并用红色闪亮的眼睛用邪恶的金属怪物装饰他们的许多文章。事实上，有益的人工智能运动的主要关注点不在于机器人，而在于智能本身：特别是智力，其目标与我们的目标不一致。为了给我们带来麻烦，这种错位的超人情报不需要机器人的身体，只需要一个互联网连接-这可能使智能金融市场超越，发明人类研究人员，操纵人类领导者，开发我们甚至无法理解的武器。即使建造机器人在物理上是不可能的，
机器人误解与机器无法控制人类的神话有关。智能使控制：人类控制老虎不是因为我们更强壮，而是因为我们更聪明。这意味着如果我们在地球上放弃我们最聪明的地位，我们也有可能放弃控制权。
有趣的争议
不要在上述错误观念上浪费时间让我们专注于即使是专家不同意的真实而有趣的争议。你想要什么样的未来？我们应该开发致命的自主武器吗？您希望工作自动化发生什么？你今天的孩子会给你什么职业建议？您是否更喜欢取代旧工作的新工作，或者每个人都享有休闲生活和机器生产财富的失业社会？在未来的道路上，您是否希望我们创造超级智能生活并将其传播到我们的宇宙中？我们会控制智能机器还是控制我们？智能机器会取代我们，与我们共存，还是与我们合并？在人工智能时代成为人类意味着什么？你想要它意味着什么，我们怎样才能以这种方式创造未来？请加入对话！
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ai软件有哪些工具具体用途是怎么样的?
现在越来越多的人都纷纷想要学习ai软件来设计创作出一些令人满意的印刷、web、视频或者插图等等的作品来！要知道，熟练使用操作ai软件，前提之下就是要了解ai软件有哪些工具，而且对于这些工具的用途和方法都得有一定的了解！为此，我们就来说一说ai软件的工具以及用途~
ai软件工具一：绘图工具
画图工具大多易于掌握，其中笔画工具是比较重要的一种，画图用得比较多，也是大多数人觉得比较难的一种。笔画工具以点击、拖动两种方式绘制直线，其难点主要是绘制曲线。拖动产生方向线，拖动方向线的长度和倾斜度决定曲线的形状。钢笔工具练习的最佳方法是临摹，多练习才能熟练运用笔法。
ai软件工具二：选择工具
ai的选择工具又分为四个，分布式选择工具、直接选择工具、魔棒工具、套索工具！
选择工具：用于选择整个对象
直接选择工具：用于选择对象中的点或者路径段
魔棒工具：用于选择具有相似属性的对象
套索工具：用于现在对象内的点或路径段
ai软件工具三：改变形状工具
常见的转换工具有旋转、镜像、缩放工具，形状生成器和路径查找器是我们创建新图形的工具。除插图中需要使用到改变形状工具、制作logo外，图标也会经常需要使用到图形合并和删除。混搭工具可以创建多种颜色和形状混合的对象序列！
ai软件工具四：上色工具
上色工具有实施上色工具、网格工具、渐变工具！三个主要都是用来上色的！不过值得一说的是：实时上色工具对于线稿上色是最合适不过的了！很多时候很多设计师们在使用ai上色时都是选择实时上色工具！
实时上色工具的使用其实也很简单：
1、先用钢笔绘制一个图形出来
2、将你所想要上色的内容进行选中，点击试试上色工具
3、在属性栏当中选择你所要填充的颜色，然后进行填充上色就可以了！
其实除了实时上色工具的使用之外，渐变工具也是很不错的一个工具，渐变就和PS的渐变一样，颜色更丰富更多样，制作出来的插画也会更为逼真生动~
真的，不要再说ai难学了，只要掌握了基础的ai软件工具，那么对于后面的熟练使用制作设计产品还不是相对容易简单的事情？想要更加深入的将ai学习，那么，大家可以到羽兔网哦~羽兔网，包含各类设计软件知识，一个年轻人都在学习的设计课程网站~