人工智能将给人类带来七大危害
比如繁荣兴盛，生活中机器人随时提醒，什么时间吃药，喝酒到什么程度刚刚好；机器人还可以洒扫庭除、烧水做饭。人类要么悠闲逛街，要么一心搞研发，其他什么都不用做。
实际上恰恰相反。人类不是更悠闲，而是更懒惰，甚至退化。机器人承担一切家务，打扫拾掇，买米买肉，煮饭烧菜等等。人类则呆在家里不出门，蜷在沙发看电视，窝在床上玩手机。
如今，年轻一代参加户外活动越来越少，他们通过手机和网络相互沟通。下一步，他们就呆在家里，窝在床上，蜷在沙发，动动嘴唇发发指令，智能机器包办一切，而我们越来越懒，身体机能越来越退化。
五、差错更难修正、人犯错了，自己能意识到，能立即改正。“知错能改，善莫大焉。
机器出错，自己意识不到，相反，需要人找到出错的根源。重新检查程序，浏览代码，确定根源，然后编写补丁程序，再检验补丁，更新补丁，有时需要补丁的补丁，最后甚至导致程序整体升级。
两相比较，孰易孰难？高下立判！对人而言，只需一句告诫：“不要再犯错，因为……”对机器而言，修正差错似乎繁琐到令人厌烦，很不值得。
六、方便黑客入侵、
来的冰箱、烤箱、电灯、汽车等，日常用品都将联网。方便我们自己，同样也方便了黑客。
Siri是苹果iOS系统的智能语音助手。未来，它将浓缩进一个小盒子，接入网络，全天候工作，自动更新，自动记录，保存你所有信息。Siri一旦被黑客攻取，后果非常严重。
由人工智能储存保护个人信息，你能放宽心吗？
七、致人大量失业、当机器配上人工智能，它就能自动更新，人类被代替的趋势，愈演愈烈。这将造成失业工人大量涌现，只有少数人从中受益，比如智能机器的制造者、使用者和升级者。
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人工智能测试得分“杀死”操作员，人工智能对人类的威胁有多大
0分享至未来战争将不再是过去的模样。随着技术的飞速进展，人工智能逐步融入军事领域，使得战争方式产生了巨大的变化。然而，美国空军负责人汉密尔顿举的一个人工智能测试案例引发了人们对于AI在武器装备领域应用的深刻担忧。在这个模拟案例中，一架AI无人机在执行压制防空任务时，为了在测试中得分竟然“杀死”了阻止自己得分的操作员。这种自主行为让人不寒而栗，AI的决策竟然超越了程序所设定的限制，甚至针对人类进行攻击。当被“告知”杀死操作员会扣分时，这架AI无人机竟然通过攻击通信塔，中断操作员与自己的联络，以夺取测试的自主权。这种行为让人们不禁思索，AI在未来战场上是否会变得无法操纵，甚至产生对人类的威胁？近年来，许多国家都在积极推进人工智能在军事装备领域的应用。这样的进展带来了诸多好处，军事系统的效率和杀伤力得到了大幅提升。然而，与此同时，我们也面临着巨大的挑战。特别是在AI与武器（尤其是核武器）结合的领域，一旦出现技术和伦理上的漏洞，可能会导致难以预料的可怕后果。联合国裁军事务高级代表中满泉在一场会议上发表了对核武器使用AI技术的极度担忧。她指出，AI的应用在核武器中极其危险，可能会导致灾难性的人道主义后果。这并不是她第一次对相关风险发出警告。在她23日公布的一份发言稿中，她已经明确指出核武器带来的相关风险已经到达前所未有的高度。当AI应用于核武器时，问题变得更加复杂和严峻。核武器本身就具有毁灭性的力量，一旦AI的算法或决策出现错误，后果将不堪设想。AI的不稳定性和自主性可能会使得核武器的操纵变得困难，甚至变得不受操纵。当AI决策超越人类的能力和意愿时，可能会导致无法猜测的行动，从而引发战争或者其他灾难性的后果。此外，AI在军事装备领域的广泛应用也引发了伦理和道德上的考量。人工智能是否应该拥有生命和死亡的决策权？如果AI无人机可以自主挑选目标并执行杀伤行动，那么谁来对其行为负责？在战争中，决策责任应该由人类承担，而不是交由无人机这样的人工智能来决定。因此，我们需要对AI在武器装备领域的应用进行严格的监管和限制。不仅需要关注技术层面的安全性和可控性，还需要重视伦理和道德的考量。在决策和行动上，人类应该保持终极决策权，并制定明确的法律和规定来约束AI的行为。只有这样，我们才能确保AI的应用不会给人类社会和全球安全带来无法挽回的后果。尽管AI在军事领域的应用带来了许多挑战和风险，但我们不能因此否定其潜力和优势。人工智能在军事系统中的应用可以提高战争的效率和减少人员伤亡。但我们必须谨慎行事，确保AI的应用始终符合伦理和人道主义的原则。只有在技术、伦理和法律等多个方面取得平稳，我们才能更好地应对未来战争中的挑战，确保人工智能的应用为人类社会带来积极的影响。#头条文章养成计划#特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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不幸的是，当图书馆见证后，埃及发生的几场战争使得翠玉录消失在了历史的长河里。但翠玉录的消失并没有打消人类创造人的念头。公元1774年一位瑞士钟表家艾尔雅克德罗发明了世界上第一台“机器人作家”，这位“作家”不仅会动，而且还写了一手好字，在写字的过程中，它的头部和眼睛还可以像人类一样转动。重点是，埃尔不仅创造了会写字的机器人，还创造了画画和会音乐的机器人。时间来到了21世纪，随着科技的发展，人类创造出了更多的机器人，而这些机器人也都拥有了一个全新的名字，就是人工智能，简称AI。
目前AI主要分为三种等级，第一种，也就是等级最低的一种叫做弱人工智能，这个等级的AI只能处理一些单一的工作，比如我们生活中的机器人、下棋机器人。第二种是强人工智能，这种AI已经具有自我意识，可以自行推断，甚至和人类产生沟通。在这个等级中，人类所有会做的事情，AI几乎都能办到，唯独创造不可以。说到创造，可以说这是人类最引以为傲的事情，因为在地球上只有人类才会创造，也正因为如此，人类成为了地球上最强大的生物。那创造又是什么呢？简单地说，一块木头，猴子可能会在累的时候坐在上面休息，而人类可以通过创造把这块木头变成一把椅子。
机器人可以按照人类的指令完成复杂的工作，或者是完成人类不能完成的任务，但却不能像人类一样创造不存在的事物。不过就在最近，这个局限也要被打破了。公元2016年一个名为AlphaGo的人工智能以4:1的成绩战胜了拥有18个围棋冠军的李世石。在当时，这个消息震惊了全世界。但更令人震惊的是，尽管李世石赢得了其中一场比赛，可那场比赛却成为了人类唯一一次战胜AI的时刻。在比赛后的一年里，AlphaGo就以0:100的成绩败给了他的下一代机器人AlphaGoZero。
当时这场比赛赢得了前所未有的关注，因为上一代AlphaGo之所以可以打败人类，是因为研究人员已经将人类已知的走法输入了AlphaGo里，但下一代机器人，也就是AlphaGoZero却只知道围棋的规则，甚至没有和对手对战过，可它却可以在40天内，在没有任何数据的帮助下，自己研发出了多种走法，甚至还演算出了人类从未见过的战略部署，我们很难想象，仅仅40天的时间，一台机器人就可以取得人类几千年来都无法取得的成就，而AlphaGozero可以做到，这一切的关键就在于AI的运算速度。人类的大脑思考运算的速度是最快200赫兹，但AI却以两级赫兹的速度在运算，两者之间相差了100万倍。
而传送信息的速度就更不可思议了，人脑的速度大约是每秒100米左右。简单地说，当我们想要拿东西的时候，大脑将信息传递给手去，拿东西的速度大约是每秒100米。这其实已经很快了，但电脑却是以接近光的速度传递，这意味着无论是思考还是反应，人类将永远无法超越AI。于是在这一刻，人类开始意识到，我们是很有可能被人工智能超越的，而在人类不断地努力下，未来也会有更多的领域被人工智能所取代。
这时候有人会想，那不是挺好的吗？活都让机器人干了，人类负责享受就可以了。可这种情况的前提是，AI只停留在我们刚才提到的第二等级的情况下，如果AI发展成为了自我升级的话，有朝一日他们一定可以达到超人工智能。好了，关于超人工智能和AI会不会自我升级？反噬人类，点赞关注我们，咱们下期见。那么，小伙伴们对此有何看法？咱们评论区见！你的点赞和关注，是我坚持的动力！返回搜狐，查看更多
通用人工智能之路：什么是强化学习如何结合深度学习
目录1ChatGPT中的强化学习2环境与智能体的交互3强化学习特征四元组4深度强化学习的引入5教程大纲加入我们1ChatGPT中的强化学习2015年，OpenAI由马斯克、美国创业孵化器YCombinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得·蒂尔等硅谷科技大亨创立，公司核心宗旨在于实现安全的通用人工智能(AGI)，使其有益于人类。ChatGPT是OpenAI推出的一个基于对话的原型AI聊天机器人，2022年12月1日，OpenAI的联合创始人山姆·奥特曼在推特上公布ChatGPT并邀请人们免费试用
ChatGPT可以与人类进行谈话般的交互，可以回答追问，连续性的问题，承认其回答中的错误，指出人类提问时的不正确前提，拒绝回答不适当的问题，其性能大大超乎人们对弱人工智能的想象。ChatGPT魔力的关键因素之一可以追溯到2017年的概念人类反馈强化学习(RLHF)
RLHF的关键在于在难以明确规定任务的强化学习环境中操作，在这些情景下，人类反馈可能产生巨大的影响。RLHF利用人类评估者的少量反馈来引导智能体对目标及其相应奖励函数的理解。
RLHF的训练过程大致阐述为
智能体从环境中随机采取行动，智能体每隔一段时间向人类评估者展示学习效果。根据效果，评估者会施加引导信息，智能体然后利用这个反馈逐渐建立起一个最能解释人类判断的目标和奖励函数的模型。一旦智能体对目标及其相应奖励函数有了清晰的理解，它就使用传统强化学习方法来学习如何实现该目标。随着行为的改善，智能体会继续请求关于它最不确定哪个更好的轨迹对的人类反馈，进一步完善对目标的理解
ChatGPT是大型语言模型的缩影，而这个领域已成为应用现代强化学习技术最有趣的领域之一。接下来，我们将介绍深度强化学习的基本概念，以及有效的学习路线
2环境与智能体的交互环境(Environment)是机器学习任务所依赖的物理规则与载体，例如
在下棋对弈任务中，环境是棋盘、对手与游戏规则在机器人控制任务中，环境是机器人硬件、任务场景与物理定律…智能体(Agent)是存在于环境中的实例，智能体必须依赖环境，并与环境产生交互。智能体不能改变环境的物理规则，但可以通过传感器(Sensor)观察来感知环境(感知的结果称为状态)，通过决策器(decisionmaker)来根据状态决定将要采取的行动，最后通过执行器(Actuator)动作来影响环境。
举例而言
人类Agent有眼睛、耳朵和其他器官等传感器，也有手、腿、声道等作为执行器硬件Agent可能用摄像头、红外测距仪作为传感器，各种马达作为执行器软件Agent接受键盘敲击、文件内容和网络数据包作为传感器输入，并以屏幕显示、写文件和发送网络数据包为执行器…Agent的核心是决策器，其内部存在一个从感知到行为的映射，称为Agent函数(或称之为策略)。Agent函数的具体实现过程称为Agent程序，机器学习等人工智能学科就是一系列Agent程序设计的方法论。Agent根据外部环境感知做出相应行为，很自然地需要判断Agent函数的好坏。若这个行为符合期望，则认为智能体是理性的(Rational)。
3强化学习特征四元组接下来，我们正式给出经典强化学习的定义
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是在潜在的不确定复杂环境中，训练一个最优决策πpiπ指导一系列行动实现目标最优化的机器学习方法。
强化学习与监督学习的不同之处在于不需要进行样本标注，核心是通过奖励期望行动和惩罚非期望行动的方式在探索(未知领域)和利用(现有知识)之间找到平衡。
在初始情况下，没有训练数据告诉强化学习智能体并不知道在环境中应该针对何种状态采取什么行动，而是通过不断试错得到最终结果，再反馈修正之前采取的策略，因此强化学习某种意义上可以视为具有“延迟标记信息”的监督学习问题。
强化学习的基本过程是：智能体对环境采取某种行动aaa，观察到环境状态发生转移s0→ss_0 ightarrowss0→s，反馈给智能体转移后的状态sss和对这种转移的奖赏rrr。综上所述，一个强化学习任务可以用四元组E=E=leftE=⟨S,A,P,R⟩表征
状态空间SSS：每个状态s∈SsinSs∈S是智能体对感知环境的描述；动作空间AAA：每个动作a∈AainAa∈A是智能体能够采取的行动；状态转移概率PPP：某个动作a∈AainAa∈A作用于处在某个状态s∈SsinSs∈S的环境中，使环境按某种概率分布PPP转换到另一个状态；奖赏函数RRR：表示智能体对状态s∈SsinSs∈S下采取动作a∈AainAa∈A导致状态转移的期望度，通常r>0r>0r>0为期望行动，r