量子计算机ai出现意识,人工智能到底会不会出现自我意识会不会消灭人类
首先我们要定义一下什么是自我意识？准确的说，这根本就是一个未解之谜，比如，如果一个人的所有成分都被完全的复制，那么根据量子论，这还是不可能一模一样的，每一个量子的状态是不一样的，所以即使一个人的复制品具备自我意识，跟原先的人的自我意识也不可能是同一个自我意识。但我们可以通过量子论的角度来考虑自我意识这个问题。
量子的定义：量子是能表现出某物质或物理量特性的最小单元。量子论是颠覆传统物理学的新发现。
量子论的应用
量子论的第一大应用，是不可能被截获的量子通信。这个功能的原理，来自于量子纠缠，经过实验证明，一个光量子(简称光子)一分为二之后，不管你把这两个粒子，分开到多远的距离，这两个粒子之间都会构成，超越空间的联系，类似于心灵感应，当我们用激光去观察，其中一个粒子的动量和自旋方向的时候，立刻可以预测出，另外一个粒子当时的状态，而奇葩的是，这个测量的过程，已经同时改变了这两个粒子。实际上这个粒子在被测量之前是千变万化的。量子纠缠彻底颠覆了传统物理学。对于这种现象有一种解释是源于宇宙大爆炸开始时，万物是一个点，也就是说，现在相隔，几十亿光年的两个粒子，在宇宙大爆炸的初期，是紧紧挨着的，是没有距离的，经过宇宙大爆炸之后，虽然它们相隔，几十亿光年，但是它们依然抗拒这种距离感，依然相当于没有距离，依然在某种意义上是同一个事物的两面，这才是真正的“天涯若比邻”，也可以理解为宇宙大爆炸的后遗症。它们之后失去量子纠缠的原因是因为受到的其它粒子的相互影响。量子纠缠说明粒子之间可以形成超越空间的联系。
量子论的第二大应用是，量子计算机，我们都知道传统的计算机是以0和1为进制单位的，而量子计算机的容量和计算速度要大很多，因为一个量子的量子位，可以达到几百个以上，他的量子位非常多，所以量子计算机，它的运算效率要远远高于传统计算机，更重要的是，量子技术的运用可以使计算机像人脑一样实现并行处理，让计算机的运行更像人脑。图灵就曾经判断，有一些问题是传统硅基计算机永远无法解决的。而通过之后发现的量子论，这些问题可以通过未来的量子计算机来解决，因为首先我们生活的物质世界就是由量子组成的，所以只有量子计算机才能完美的模拟我们的生存世界，而在量子的基础上，我们作为人产生了自我意识，所以，可以推断，量子计算机结合人工智能，才更有可能导致机器自我意识的产生，所以目前霍金和马斯克等人对人工智能的恐惧，似乎有点过于超前了，他们高估了人工智能和量子计算机的研发速度和科技进步的速度以及结果，目前的人工智能，只是还停留在狭义的人工智能，就是为了单独解决某一类型问题，而专门做了一些算法。
自我复制纳米机器人
就算基于量子计算机的人工智能提升为超级人工智能，它的破坏力还受到它掌握的工具以及资源的限制。比如是否出现的成熟的纳米技术，人类或者机器智能会不会发明出具备颠覆性的自我复制纳米机器人。这种自我复制的纳米机器人，可以在分子层面上改变有机物的结构，例如这种纳米机器人可以入侵人体，把人体转化成一团烂泥，甚至机器超级智能会派遣你们机器人到。如果进行到这一步，确实是非常可怕。当然也有好的一面，它们未来能应用于人体内医疗工作，比如说替代体内细胞对抗癌症等疾病，这也要求纳米机器人具备自我复制能力。
结语
总之，人工智能的威力或者危害会发展到什么程度，有赖于量子计算机，纳米机器人，以及超级人工智能等一系列技术是否会实现。
人工智能导论
第一章1.作为计算机科学的一个分支，人工智能的英文缩写是（）。AI
2.人工智能是研究、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交叉科学，它涉及（D）。
A.自然科学B.社会科学C.技术科学D.A、B和C
3.人工智能定义中的“智能”，涉及到诸如（A）等问题。
A.B、C和DB.意识C.自我D.思维
4.下列关于人工智能的说法不正确的是（C）。
A.人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。
B.人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。
C.自1946年以来，人工智能学科经过多年的发展，已经趋于成熟，得到充分应用。
D.人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，甚至也可能超过人的智能。
5.人工智能经常被称为世界三大尖端技术之一，下列说法中错误的是（B）。
A.空间技术、能源技术、人工智能
B.管理技术、工程技术、人工智能
C.基因工程、纳米科学、人工智能
D.人工智能已成为一个独立的学科分支，无论在理论和实践上都已自成系统
6.人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系。从思维观点看，人工智能不包括（A）。
A.直觉思维B.逻辑思维C.形象思维D.灵感思维
7.强人工智能强调人工智能的完整性，下列（C）不属于强人工智能。
A.（类人）机器的思考和推理就像人的思维一样
B.（非类人）机器产生了和人完全不一样的知觉和意识
C.看起来像是智能的，其实并不真正拥有智能，也不会有自主意识
D.有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器
8.被誉为“人工智能之父”的科学大师是（D）。
A.爱因斯坦B.冯·诺依曼C.钱学森D.图灵
9.电子计算机的出现使信息存储和处理的各个方面都发生了革命。下列说法中不正确的是（C）。
A.计算机是用于操纵信息的设备
B.计算机在可改变的程序的控制下运行
C.人工智能技术是后计算机时代的先进工具
D.计算机这个用电子方式处理数据的发明，为实现人工智能提供了一种媒介
10.Wiener从理论上指出，所有的智能活动都是（A）机制的结果，而这一机制是有可能用机器模拟的。这项发现对早期AI的发展影响很大。
A.反馈B.分解C.抽象D.综合
11.（B）年夏季，一批有远见卓识的年轻科学家在达特茅斯学会上聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，首次提出了“人工智能（AI）”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。
A.1946B.1956C.1976D.1986
12.用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机。下列（D）不是人工智能研究的主要领域。
A.深度学习B.计算机视觉C.智能机器人D.人文地理
13.人工智能在计算机上的实现方法有多种，但下列（B）不属于其中。
A.传统的编程技术，使系统呈现智能的效果
B.多媒体拷贝复制和剪贴的方法
C.传统开发方法而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同
D.模拟法，不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似
14.人工智能当前的发展具有“四新”特征，下面（A）不属于其中之一。新挑战
A.新能源B.新突破C.新动能D.新高地
15.通过总结人工智能发展历程中的经验和教训，我们可以得到的启示是（D）。
A.尊重发展规律是推动学科健康发展的前提，实事求是设定发展目标是制定学科发展规划的基本原则
B.基础研究是学科可持续发展的基石
C.应用需求是科技创新的不竭之源，学科交叉是创新突破的“捷径”，宽容失败是支持创新的题中应有之义
D.A、B和C
16.人工智能的发展突破了“三算”方面的制约因素，这“三算”不包括（C）。
A.算法B.算力C.算子D.算料
17.得益于人工智能技术的兴起，一些行业岗位将呈现出显着的增长趋势，但下面（C）不属于其中之一。
A.数据科学家B.机器学习工程师C.电脑维修工程师D.AI硬件专家
18.有研究指出，人工智能可能会给人类社会带来潜在威胁，包括（D）。
A.数字安全B.物理安全C.政治安全D.A、B和C
19.有研究者认为，让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患已经在（B）中呈现过，其关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续。
A.法律文件B.多部电影C.政府报告D.一些案例
第三章1.19世纪以来，当面临大量数据时，社会都依赖于采样分析。但是采样分析是（C）时代的产物。
A.电脑B.青铜器C.模拟数据D.云
2.长期以来，人们已经发展了一些使用尽可能少的信息的技术。例如，统计学的一个目的就是（C）
A.用尽可能多的数据来验证一般的发现
B.同尽可能少的数据来验证尽可能简单的发现
C.用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发现
D.用尽可能少的数据来验证一般的发现。
3.因为大数据是建立在（A），所以我们就可以正确地考察细节并进行新的分析。
A.掌握所有数据，至少是尽可能多的数据的基础上的
B.在掌握少量精确数据的基础上，尽可能多地收集其他数据
C.掌握少量数据，至少是尽可能精确的数据的基础上的
D.尽可能掌握精确数据的基础上
4.直到今天，我们的数字技术依然建立在精准的基础上，这种思维方式适用于掌握（A）的情况。
A.小数据量B.大数据量C.无数据D.多数据
5.当人们拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是人们追求的主要目标。当然，（C）。
A.我们应该完全放弃精确度，不再沉迷于此
B.我们不能放弃精确度，需要努力追求精确度
C.我们也不是完全放弃了精确度，只是不再沉迷于此
D.我们是确保精确度的前提下，适当寻求更多数据
6.为了获得更广泛的数据而牺牲了精确性，也因此看到了很多如若不然无法被关注到的细节。（B）。
A.在很多情况下，与致力于避免错误相比，对错误的包容会带给我们更多问题
B.在很多情况下，与致力于避免错误相比，对错误的包容会带给我们更多好处
C.无论什么情况，我们都不能容忍错误的存在
D.无论什么情况，我们都可以包容错误
7.以前，统计学家们总是把他们的兴趣放在提高样本的随机性而不是数量上。这时因为（C）。
A.提高样本随机性可以减少对数据量的需求
B.样本随机性优于对大数据的分析
C.可以获取的数据少，提高样本随机性可以提高分析准确率
D.提高样本随机性是为了减少统计分析的工作量
8.研究表明，在少量数据情况下运行得最好的算法，当加入更多的数据时，（A）。
A.也会像其他的算法一样有所提高，但是却变成了在大量数据条件下运行得最不好的
B.与其他的算法一样有所提高，仍然是在大量数据条件下运行得最好的
C.与其他的算法一样所有提高，在大量数据条件下运行得还是比较好的
D.虽然没有提高，还是在大量数据条件下运行得最好的
9.如今，要想获得大规模数据带来的好处，混乱应该是一种（D）。
A.不正确途径，需要竭力避免的
B.非标准途径，应该尽量避免的
C.非标准途径，但可以勉强接受的
D.标准途径，而不应该是竭力避免的
10.研究表明，只有（）的数字数据是结构化的且能适用于传统数据库。如果不接受混乱，剩下（C）的非结构化数据都无法被利用。
A.95%，5%B.30%，70%C.5%，95%D.70%，30%
11.寻找（B）是人类长久以来的习惯，即使确定这样的关系很困难而且用途不大，人类还是习惯性地寻找缘由。
A.相关关系B.因果关系C.信息关系D.组织关系
12.在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的（A），而应该寻找事物之间的（），这会给我们提供非常新颖且有价值的观点。
A.因果关系，相关关系B.相关关系，因果关系
C.复杂关系，简单关系D.简单关系，复杂关系
13.所谓相关关系，其核心是指量化两个数据值之间的数理关系。相关关系强是指当一个数据值增加时，另一个数据值很有可能会随之（C）。
A.减少B.显现C.增加D.隐藏
14.通过找到一个现象的（D），相关关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来。
A.出现原因B.隐藏原因C.一般的关联物D.良好的关联物
15.大数据时代，专家们正在研发能发现并对比分析非线性关系的技术工具。通过（A），相关关系帮助我们更好地了解了这个世界。
A.探求“是什么”而不是“为什么”
B.探求“为什么”而不是“是什么”
C.探求“原因”而不是“结果”
D.探求“结果”而不是“原因”
第四章1.搜索是大多数人生活中的（B）。
A.稀罕情况B.自然组成部分
C.不可能出现D.大概率事件
2.搜索及其执行是人工智能技术的（C）。
A.一般应用B.重要应用C.重要基础D.不同领域
3.关于搜索算法，下面不正确或者不合适的说法是（D）。
A.利用计算机的高性能来有目的的穷举一个问题的部分或所有的可能情况，从而求出问题的解的一种方法
B.根据初始条件和扩展规则构造一颗“解答树”并寻找符合目标状态的节点
C.可以划分成两个部分——控制结构（扩展节点的方式）和产生系统（扩展节点）
D.主要是通过修改其数据结构来实现的
4.关于盲目搜索，下列选项中不正确或者不合适的选项是（A）。
A.又叫启发式搜索，是一种多信息搜索
B.这些算法不依赖任何问题领域的特定知识
C.一般只适用于求解比较简单的问题
D.通常需要大量的空间和时间
5.盲目搜索通常是按预定的搜索策略进行搜索，常用的盲目搜索有（C）两种。
A.连续搜索和重复搜索B.上下搜索和超链接搜索C.广度优先搜索和深度优先搜索D.多媒体搜索和AI搜索
6.状态空间图是一个有助于形式化搜索过程的（D），是对一个问题的表示。
A.程序结构B.算法结构C.模块结构D.数学结构
7.回溯算法是所有搜索算法中最为基本的一种算法，它采用一种“（A）”思想作为其控制结构。
A.走不通就掉头B.一走到底
C.循环往复D.从一点出发不重复
8.盲目搜索是不使用领域知识的不知情搜索算法，它有3种主要算法，下列（C）不属于其中。
A.深度优先搜索B.广度优先搜索
C.广度迭代搜索D.迭代加深的深度优先搜索
9.知情搜索是用启发法，通过（B）来缩小问题空间，是问题求解中通常是很有用的工具。
A.既不限定搜索深度也不限定搜索宽度
B.限定搜索深度或是限定搜索宽度
C.提高搜索算法智能化水平D.提高搜索算法的软件工程设计水平
10.爬山法是贪婪且原始的，它可能会受到3个常见问题的困扰，但下列（D）不属于这样的问题。
A.山麓问题B.高原问题C.山脊问题D.压缩问题
11.启发法是用于解决问题的一组常用指南。使用启发法，我们可以得到一个（A）的结果。
A.很有利但不能保证B.很有利且可以得到有效保证
C.不利且不能得到保证D.不明确
12.启发式搜索方法的目的是在考虑到要达到的目标状态情况下，（B）节点数目。
A.极大地增加B.极大地减少C.稳定已有的D.无须任何
13.有3种为找到任何解的知情搜索的特定搜索算法，但下列（C）不属于其中之一。
A.爬山法B.最陡爬坡法C.直接爬坡法D.最佳优先法
14.有一些搜索算法的设计灵感来自于自然系统，例如遗传、（D）等典型算法在图像边缘检测、图像分割、图像识别、图像匹配、图像分类等领域有广泛应用。
A.蚁群B.模拟退火C.粒子群D.A、B和C
第七章1.在线影片租赁服务商Netflix的主营业务是提供互联网随选流媒体播放，它所依赖的关键服务是（B）。
A.搜索引擎B.推荐引擎C.百度引擎D.谷歌引擎
2.下列（D）信息服务利用了人工智能的机器学习技术。
A.智能语音助手SiriB.Alexa个人助理客户端
C.Netflix电影推荐D.上述所有都是
3.机器学习最早的发展可以追溯到（A）。
A.英国数学家贝叶斯在1763年发表的贝叶斯定理
B.1950年计算机科学家图灵发明的图灵测试
C.1952年亚瑟·塞缪尔创建的一个简单的下棋游戏程序
D.唐纳德·米奇在1963年推出的强化学习的tic-tac-toe（井字棋）程序
4.学习是人类具有的一种重要的智能行为，社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。关于机器学习，合适的定义是（D）。
A.兰利的定义是：“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”
B.汤姆·米切尔的定义是：“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”
C.Alpaydin的定义是：“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准”
D.A、B、C都可以
5.机器学习的核心是“使用（C）解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。
A.程序B.函数C.算法D.模块
6.有三种主要类型的机器学习：监督学习、非监督学习和（B）学习，各自有着不同的特点。
A.重复B.强化C.自主D.优化
7.监督学习的主要类型是（A）。
A.分类和回归B.聚类和回归C.分类和降维D.聚类和降维
8.无监督学习又称归纳性学习，分为（D）。
A.分类和回归B.聚类和回归C.分类和降维D.聚类、离散点检测和降维
9.强化学习使用机器的个人历史和经验来做出决定，其经典应用是（C）。
A.文字处理B.数据挖掘C.游戏娱乐D.自动控制
10.要完全理解大多数机器学习算法，需要对一些关键的数学概念有一个基本的理解。机器学习使用的数学知识主要包括（D）。
A.线性代数B.微积分C.概率和统计D.A、B、C
11.机器学习的各种算法都是基于（A）理论的。
A.贝叶斯B.回归C.决策树D.聚类
监督学习的大部分算法基于回归理论。
12.在机器学习的具体应用中，（D）决定了学习系统基本结构的工作内容，确定了学习部分所需要解决的问题。
A.环境B.知识库C.执行部分D.A、B、C
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周鸿祎称ChatGPT也许能出现自我意识
0分享至周鸿祎在社交媒体发布视频表示，“ChatGPT人工智能毁灭人类有可能是个潘多拉盒子。”他说，原来不担心是因为做不到，人工智能的算法在没有做到ChatGPT之前，给人的感觉叫人工智障。如果进一步训练下去，也许它就能实现自我意识的突破。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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在西雅图的艾伦脑科学研究所，正在进行大规模的研究，以了解人脑中860亿个神经元是如何连接的。目的是产生所有连接的图：连接组。该研究所的科学家现在正在重建一立方毫米的老鼠大脑，这是有史以来最复杂的。绘制出大脑连接方式的映射图将有助于我们了解健康的大脑如何运作以及患病的大脑出了什么问题。
该研究所的首席科学家兼总裁是神经科学家柯赫与DNA的共同发现者弗朗西斯·克里克一起开创了意识的神经生物学研究。科赫与神经科学家和精神病学家朱利奥·托诺尼共同开发了以系统理论为基础的意识综合信息理论。在2019年，科赫出版了《生命本身的感觉：为什么意识得到广泛传播却无法计算》一书。
如果世界上只有一位科学家可以阐明机器是否可以变得有意识的有趣问题，那就是科赫。
集成信息理论的实质是什么？
该理论从根本上说，任何具有因果关系的物理系统都是有意识的。因果力是什么意思？大脑中神经元的发射会导致其他神经元稍后发射，这是一个例子，但是您也可以想到计算机芯片上的晶体管网络：其瞬时状态受其过去状态的影响，并且它将反过来，影响其未来状态。系统的当前状态越详细地说明其原因，输入及其影响，输出，则系统具有更大的因果力。集成信息是可以计算的数字。一个系统的数目越大，其集成信息就越大，并且该系统越有意识。
该理论有实际结果吗？
是的，它确实。该理论引起了意识计的构建，该项目正在美国和欧洲的各种诊所进行测试。这个想法是要检测脑部严重受伤的患者是否有意识，或者是否真的没有人在家。处于植物生长状态的患者躺在床上，无法自愿移动或说话，有时甚至不能动眼，但意识量表告诉我们，其中约有五分之一保持意识，这与脑成像实验相符。
该理论的哲学后果是什么？
从哲学的角度讲，该理论认为意识不是人类独有的，但是任何具有非零集成信息的系统都会感觉像什么。拿一只蜜蜂，它有一百万个神经元。我们的理论说，感觉像蜜蜂一样。它不是在发出声音，也不是在为周末制定计划，而是当蜜蜂飞到一朵花并返回充满花粉的蜜蜂时，它可能会感到有点愉悦。在其他时间，例如，当它没有找到食物时，它可能会感到难受。意识比西方文化通常所认为的要广泛得多。
人工智能赋予机器超人的能力，例如IBM的Watson或DeepMind的AlphaGo。您的理论如何预测此类机器是否可以变得有意识？
沃森(Watson)和AlphaGo具有狭窄的AI。但是，毫无疑问，我们迟早会获得至少与人类一样智能的机器。但是，我们必须将智力与意识区分开。尽管智力和意识通常在生物中并存，但它们在概念上却是两个截然不同的事物。智力与行为有关。例如：为了生存，您在新环境中做什么？意识不是行为。意识是关于存在。
我们的理论认为，如果我们要决定机器是否有意识，就不要看机器的行为，而要看具有因果关系的实际底物。对于当今的AI系统，这意味着我们必须研究计算机芯片的水平。标准芯片使用冯·诺依曼(VonNeumann)架构，在该架构中，一个晶体管通常从其他两个晶体管接收输入，并且也仅投影到其他两个晶体管。这与大脑的因果机制根本不同，后者的机制要复杂得多。您可以计算出冯·诺依曼芯片的因果力是微小的。在这种芯片上运行的任何AI，无论其表现如何智能，都不会像人的大脑一样清醒。
假设我们在超级计算机上模拟所有生物细节中的大脑。那台超级计算机会有意识吗？
否。冯·诺依曼机器是否在运行天气模拟，玩扑克或模拟人脑都没关系。它的综合信息是分钟，意识与计算无关；这是与系统物理相关的因果关系。
还有其他类型的机器可以变得有意识吗？
该理论预测，如果我们创建具有完全不同类型的体系结构的机器，它可能会变得有意识。它所需要的只是高度集成的信息。神经形态计算机或量子计算机原则上可以显示更高程度的集成信息。也许它们会引导我们进入有意识的机器。”
只要计算机的行为像人类一样，它是否有意识有什么关系？
如果我带上特斯拉的汽车并用锤子将其殴打，那是我的权利。我的邻居可能认为我疯了，但这是我的财产。这只是一台机器，我可以根据需要使用它。但是，如果我殴打我的狗，警察会来逮捕我。有什么区别？狗会受苦，狗是有意识的；它有一些权利。特斯拉不是一个有意识的人。但是，如果机器在某个时候变得有意识，那么就会有道德，法律和政治后果。因此，机器是否有意识非常重要。