默里·沙纳汉,伦敦帝国理工学院认知机器人学系教授,负责指导动力学组的研究。毕业于帝国理工学院、剑桥大学,2006起担任帝国理工学院教授至今。
默里·沙纳汉是奥斯卡获奖影片《机械姬》的科学顾问,作品横跨人工智能、机器人学、逻辑学、动力系统、计算神经科学和哲学思想等多领域,经常在媒体上就人工智能和机器人问题发表评论。
默里·沙纳汉,伦敦帝国理工学院认知机器人学系教授,负责指导动力学组的研究。毕业于帝国理工学院、剑桥大学,2006起担任帝国理工学院教授至今。
默里·沙纳汉是奥斯卡获奖影片《机械姬》的科学顾问,作品横跨人工智能、机器人学、逻辑学、动力系统、计算神经科学和哲学思想等多领域,经常在媒体上就人工智能和机器人问题发表评论。
#奇点的概念>由于技术的迅速发展,人类社会中的一切都出现了改变,生活在今天的我们将无法理解。今天被我们当作理所当然的一切(经济、政府、法律、国家)会改变形态,人类最根本的价值观(生命的尊严、对幸福的追求、选择的自由)也会被淘汰。我们对人类之所以为人的理解(人性、生存、意识、社会秩序)提出疑问,不是通过漫无边际的哲学思考,而是由真实存在的环境所推动。##摘录*作为原来的创造者,如果智能也可以被创造出来,那么它就可以提升自己。###人工智能,机器与人类的博弈*要讨论人工智能的未来,必须要提到使用什么样的机制来实现。从计算机科学的角度来讲就是:我们不仅要谈规范,还要谈如何实现。*全脑仿真不仅是未来创造人工智能的可行手段,还可能帮助实现“意识上传”这一某些超人主义流派的重要目标。###全脑仿真,让仿生人工智能成为可能*全脑仿真可以分为三个阶段——测绘、模拟和实体化。*生物的大脑最擅长学习和适应。###无缝对接,人工智能走出实验室*如果数据来自真实世界,它很可能是杂乱无章的。所以,机器学习算法必须要能够处理不确定性。*如果连人类水平人工智能都如此神秘,我们又如何能够预测和控制超级人工智能?超级人工智能可能在每个智力领域都能够与人类匹敌,甚至比我们还聪明。*人工智能必须回答的三个问题:第一,任何媒介,无论是人工还是生物智能,其回报函数是什么?回答这个问题会告诉我们它将如何表现。第二,它怎么学习?处理什么数据?使用什么学习技巧?预置其中的日常知识有哪些?第三,它如何实现预期回报最大化?它做到这一点的优化技巧有多出色?它善于解决什么问题,弱点和局限性有哪些?*马库斯胡特(MarcusHutter)所提出的通用人工智能的概念:无论所处世界状况如何,在收集信息后,都会选择回报最大化的行动方案。*对人类提出三个问题,其回答...
——引自第225页
性以及生儿育女的欲望都可以舍弃掉。这样制造出的人工智能不就是完美的仆人和奴隶了吗?
——引自第133页
孙以煜长期生活在俄罗斯,专注于收集苏联老版画等文化果实,从原拓版画到文学书籍中的版画插图再到花鸟风景版画,穷十几年心力,藏品逾6000幅,对苏联老版画作此珍贵的...
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