人工智能算法的复杂性特质及伦理挑战
当下人工智能的伦理思考多侧重于实践：如人工智能是否最终会成为人类事务的主导，该以什么伦理原则来引导、规范人工智能的应用等。可更大的挑战却是理论上的困惑：算法是人工智能的内核，不同算法实则暗含有不一样的价值选择，何谓善的算法？善的算法必会导向行为的善？人工智能算法可以自我学习、自我进化，伦理上该如何看待这种智能主体？鉴于人工智能是一种典型的复杂行为，从复杂性的角度我们能更深入地揭示这些困惑和挑战。
人工智能算法的传统通常有两个：一是符号认知主义，主张智能行为依赖于符号操作，通过基于符号表征的计算可实现学习、记忆、推理、决策，甚至情感活动，如早期的专家系统；二是联结主义，受人和动物大脑神经结构启发，认为通过大量底层简单的“激活单元”相互交织可在高层自发涌现出复杂的智能行为，这一传统以人工神经网络为代表。阿尔法围棋的成功主要得益于后一种传统，基于神经网络的深度学习实现算法的突破。
以复杂性视角观之，基于神经网络的人工智能算法有一个突出特质——涌现性，即智能是一种由算法底层的简单规则生成的复杂行为，智能并不由预定的算法前提所决定。“涌现”被遗传算法的创立者、美国科学家霍兰称为复杂世界的“隐秩序”，生命诞生、交通堵塞等都是涌现现象。以棋类游戏智能算法为例，棋子数是有限的，游戏规则是简单的，但棋局变化的可能性却无法穷尽。棋局的最终输赢是一种涌现，决定棋局走向的不是底层的简单规则，而是由它们生成的更高层的组织过程。
人工智能算法的涌现性具有这样一些特点：1.智能行为不是一种底层简单规则的加和，而是从底层到高层的层次跨越，高层具有底层个体所不具备的复杂特性。2.无法通过底层算法来准确预测高层的涌现，智能是算法前提无法决定的“新奇性”。3.涌现不是单一行为而是由众多简单个体行为到复杂集体行为的演化。智能行为是一个过程，棋局的最终取胜不是依靠单次行为的累加，而是算法演化系列的整体取胜。阿尔法围棋在与人类棋手对弈时有一些令顶尖职业棋手难以理解的“昏招”，可这些昏招到了棋局结束时竟成为取胜的“神之一手”。这并不是证明了所谓关键招的重要性，而是表明“招数系列”比“某一招”更有意义。在伦理上，涌现性特质揭示出人工智能算法具有不同于传统的行为特征：人工智能算法行为不是边界清晰的单个行为而是集体行为的演化，其行为效果既不由“某一”行为所决定，亦不由其前提完全决定。
人工智能算法的另一个复杂性特质是算法的自主性。美国科学家冯·诺依曼于20世纪50年代初成功建立了一个能够自我繁殖的元胞自动机算法模型，它成为第一个可以自我进化的算法。当下人工智能深度学习算法可以从海量无标注的大数据中自我学习、自我进化。阿尔法围棋一代曾依据人类历史上的优秀棋谱，对弈了3000万盘棋，二代强化了自我增强学习。如果智能算法的自主性意味着机器不再是被动的工具，而是某类主动的、自我进化的“生命”（如人工生命），那么我们是否能说人工智能就是一个具有自我意识、能够自我决定的“主体”？以算法的观念来看，理性传统所认可的这种“主体”其实是一个能够协调个体自身复杂行为的中心控制单元，它担负该个体所有信息的整合和全部行为的控制。强人工智能自主性遵循这一传统，人们认为未来的人工智能不仅具有感知对象、解决问题的智能，还可能具有感知自我的意识。弱人工智能的自主性主要是指智能行为的自组织性，机器算法会在没有人类程序员的干预下自发学习，自动处理问题，以分布式控制算法为其代表。强人工智能主体在技术上目前还遥遥无期，常常成为科幻作品的题材。弱人工智能的分布式控制模式目前已在人工智能领域得到广泛应用，形成了一种完全不同于传统的主体观念。
要回答什么是善的算法，我们需要追溯伦理学的一个基础问题：什么是善的行为？该问题又可转换为什么是正当的行为？作为主体的“我”应该如何行为？道义论者更强调行为原则的正当，功利论者更看重行为结果的正当。在英国伦理学家乔治·摩尔看来，不论是从功利论还是道义论出发，一个行为是“正当的”在很大程度上就是指“这一行为会产生可能的最大总量的善”，而“我”应当按此善的原则实施某一行为。
2015年5月，美国人约书亚·布朗在使用特斯拉的“自动驾驶”模式时遭遇严重车祸身亡，成为人工智能发展中的重要事件。该事故历经了十个多月的周密调查，最后归责为驾驶员过于信任人工智能，手没握住方向盘，人工智能得以免责。不久的将来，人工智能必会让我们可完全摆脱方向盘，智能驾驶系统由厂商的机器人制造，其算法不断自我进化，无缝嵌入庞大的物联网中，行进于更多智能体交互的开放环境，并与它们共同形成了一个不断自我演化的复杂算法整体。在这一整体中，厂商、机器人、使用者、众多智能体等都是造就整体的个体，但并不存在对整体负责的“主体”，此时我们在伦理上可能面临根本的挑战：智能行为既不遵循行为与效果之间的直接对应，也不遵循行为与主体之间的必然联系，我们该如何做出一个恰当的道德判定？如果智能行为的涌现是理性原则的失效，我们如何从行为原则的角度来评判其行为的善，又如何能通过道德代码的嵌入来使之成为善的算法？如果道德主体实质上是诸多分布式智能体的组织过程，那么什么是“我”的正当行为呢？面对人工智能的这些深层挑战，最为重要的不是一味地退缩和担忧，而是在挑战中与其共同进化和成长。
（作者：刘劲杨，系中国人民大学哲学院副教授）
什么是人工智能人工智能有哪些特点
刷脸认证、自动驾驶、大数据推送、智能音箱、手术机器人……人工智能在各行各业得到了广泛的应用，数据伪造、算法瓶颈、隐私保护、道德困境等问题也日益突出。AI基础设施建设必须从提高自身底层能力入手，以内生动力突破三个关卡：算法关、数据关、应用关，迈向算法可靠、数据安全、应用可控的第三代人工智能。接下来小编就给大家带来什么是人工智能、人工智能有哪些特点的相关介绍，一起来看看吧。
什么是人工智能？人工智能有哪些特点？
一、什么是人工智能？人工智能（ArtificialIntelligence），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做出反应的智能机器，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。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
二、人工智能有哪些特点？首先，是从人工知识的表达转向大数据驱动的知识学习技术。由分类化的多媒体数据处理转变为跨媒体的认知、学习、推理，本文所说的“媒体”并非新闻媒体，而是界面或环境。
其次，从追求智能化机器到高层次人机、脑机的相互协同与融合。从对个体智能的聚焦，到基于互联网和大数据的群体智能，它能将多个人的智能集合融合在一起成为群体智能。
第三，是从拟人机器人向更广泛智能自主系统的转变，如智能工厂、智能无人机系统等。世界范围内对人工智能有三种看法：弱人工智能，强人工智能和超级人工智能。
第四，弱人工智能是指利用现有的智能技术，改善我国经济社会发展所需的某些技术条件和功能。强人工智能阶段与人类智能非常相似，需要脑科学的突破，而国际上普遍认为，这一阶段将在2050年左右实现。
第五，在脑科学和类脑智能得到长足发展之后，人工智能成为一种超强智能系统。在科技发展的今天，从脑科学突破的角度来发展人工智能，仍然有局限性。
如何将人工智能(AI)引入计算领域，让机器从经验中学习，做出与人相似的决策，这在过去十年里得到了广泛的讨论，这几乎改变了我们经济的每个环节。
AI技术被广泛应用于帮助企业将日常工作自动化，通过分析客户的行为来更好地了解客户，降低运营成本，以及在不同行业提供个性化服务的产品，无论是金融银行，还是交通运输，安保，医疗保健等领域，都逐渐显示出AI的独特优势。随着人工智能技术不断发展，不断涌现出新算法、新代码，新产品进入市场的机会大大增加，但不可授权使用和恶意篡改的风险无疑也在增加，数字版权保护任重道远。以上就是小编为大家带来的什么是人工智能、人工智能有哪些特点的相关介绍，希望对您有帮助。
解开神秘的面纱，人工智能算法到底是什么
许多同学问我关于算法的问题。事实上，只要banco出生，他就应该在开发或面试中被询问。例如，排序是算法之一。让我向你解释什么是算法，什么是人工智能算法。今天就来解开神秘的面纱。算法到底是什么？算法是对问题解决方案的准确和完整的描述，也是解决问题的一系列清晰的指令。该算法是描述解决问题的策略机制的系统方法。换句话说，对于特定的标准输入，可以在有限的时间内获得所需的输出。如果一个算法有缺陷或不适合某个问题，执行该算法不会解决问题。不同的算法可能使用不同的时间、空间或效率来完成相同的任务。算法的优缺点可以通过空间复杂度和时间复杂度来衡量。谈到算法，你可能会想到程序。在计算机出现的早期，我们试图将人类知识，如计算，输入计算机，然后通过程序解决问题，我们通常称之为算法。我们可以说现在是计算机时代，神经网络算法已经全面改变了我们的生活。该算法首先表达人类逻辑，通常可以用数学公式或某种符号语言来表达。然后我们通过晶体管的精确操作来表达这种逻辑，然后帮助人类工作。
为了准确理解算法是什么，一个非常典型的例子，排序是一个非常经典的算法。数字以混乱的方式堆积起来。我们必须把它们从大到小排列。然后，我们将指定一个过程，让这个数据串进来，然后整齐地从大到小，这是一个算法。我们能做什么？有无数种方法。最简单的方法是将每个数据从左到右与相邻的数据进行比较。每次遇到比自己大的数据时，都会向右移动一个网格。当你遇到比你小的数据时，你不会移动。然后您继续比较较小的数据，最小的数据最终会下沉。然后你处理剩余的数据并来回循环，你就可以从小到大成长。当然，我们可以发明无数的过程来实现这一点，比如插入方法、堆排序等等。但在所有条件都相同的情况下，这是一个可以自动实现的过程，每个步骤都按照一定的规则进行，以获得所需的结果。我们可以看到，算法自动化了人类的逻辑过程。原理几乎相同，可以说是一个简单的气泡算法，目前许多人工智能算法框架都使用了这一原理。此外，该算法不一定是程序。通过给定的规则和自动化过程，可以获得结果。只要是这种情况，不管有没有电脑都可以被视为一种算法。例如，生物进化可以被视为一种巨大的遗传进化算法。起初有一堆原始细胞。然后你指定一个过程，在这个过程中细胞可以通过遗传产生相同的新细胞。这个过程会有错误和突变。然后自然环境可以选择有利的突变。只要有足够的迭代，这个算法的结果就是所有复杂的生命类型。感兴趣的老铁可以阅读我的文章(如果女娲创造人类是真的，那么我们在训练人工智能模型时会重复这个过程吗？一些社会现象，如自由市场对经济的调控，也可以被视为算法。你可以回去自己想想。人工智能的生活是可以预测的，但是还有很长的路要走。我一直说未来是人工智能的时代，但是离我们多远是一个容易忽视的问题，或者是一个媒体或一些组织可以避免的问题。通用人工智能是未来发展的主流。没问题，但没人能保证需要多长时间。事实上，我们仍处于“oinai”的早期。然而，从目前的研究方向和认知来看，我们可以预见未来的一些生活场景。工厂都由机器人操作，任何高风险的位置都被机器人取代。我们只需要通过程序来控制这些机器人，并且每天用很短的时间工作来休息和享受。下班后躺在车里，一时间自动驾驶技术又成熟了，通过定位自动到你想去的任何地方。随着智能家居的普及，日本女性的智能管家在你到家的那一刻欢迎你回家，询问你是想洗澡还是吃饭，然后通过智能控制自动控制家用电器的运行。你所需要做的就是躺下来享受它带给你的服务。同时，智能手镯会通过你的血流速度和心跳来评估你的身体状况，甚至预测你的隐患会给你带来多长时间的疾病，并根据分析消除这些隐患。如果您有互联网问题，也可以咨询我，谢谢！如果你也想一起学习人工智能，欢迎留言交流。
人工智能的三大特征
原标题：人工智能的三大特征一、通过计算和数据，为人类提供服务
从根本上说，人工智能系统必须以人为本，这些系统是人类设计出的机器，按照人类设定的程序逻辑或软件算法通过人类发明的芯片等硬件载体来运行或工作，其本质体现为计算，通过对数据的采集、加工、处理、分析和挖掘，形成有价值的信息流和知识模型，来为人类提供延伸人类能力的服务，来实现对人类期望的一些“智能行为”的模拟，在理想情况下必须体现服务人类的特点，而不应该伤害人类，特别是不应该有目的性地做出伤害人类的行为。
二、对外界环境进行感知，与人交互互补
人工智能系统应能借助传感器等器件产生对外界环境（包括人类）进行感知的能力，可以像人一样通过听觉、视觉、嗅觉、触觉等接收来自环境的各种信息，对外界输入产生文字、语音、表情、动作（控制执行机构）等必要的反应，甚至影响到环境或人类。借助于按钮、键盘、鼠标、屏幕、手势、体态、表情、力反馈、虚拟现实/增强现实等方式，人与机器间可以产生交互与互动，使机器设备越来越“理解”人类乃至与人类共同协作、优势互补。这样，人工智能系统能够帮助人类做人类不擅长、不喜欢但机器能够完成的工作，而人类则适合于去做更需要创造性、洞察力、想象力、灵活性、多变性乃至用心领悟或需要感情的一些工作。
三、拥有适应和学习特性，可以演化迭代
人工智能系统在理想情况下应具有一定的自适应特性和学习能力，即具有一定的随环境、数据或任务变化而自适应调节参数或更新优化模型的能力；并且，能够在此基础上通过与云、端、人、物越来越广泛深入数字化连接扩展，实现机器客体乃至人类主体的演化迭代，以使系统具有适应性、灵活性、扩展性，来应对不断变化的现实环境，从而使人工智能系统在各行各业产生丰富的应用。返回搜狐，查看更多
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