Questions tagged «philosophy»

当前，在AI开发领域内，主要重点似乎在模式识别和机器学习上。学习是基于反馈回路调整内部变量。 马斯洛的需求等级是亚伯拉罕·马斯洛（Abraham Maslow）提出的心理学理论，声称个人的最基本需求必须在他们被激发达到更高层次的需求之前得到满足。 是什么可能促使机器行动呢？机器是否应该具有某种类似于DNA的结构来描述其需求层次（类似于Maslow的理论）？机器的基本需求是什么？

12 philosophy  strong-ai  rewards 

拥有自动驾驶汽车有什么优势？ 我们将能够同时拥有更多的车辆，但这是否也会使更多的人选择使用车辆，所以交通和公共卫生实际上会变得更糟？ 我们真的对此感兴趣吗？

11 philosophy  social  autonomous-vehicles 

在计算机科学中，假设可以用图灵机复制人的思想，因此可以使用人工智能（AGI）。否则，就是相信某种神秘的东西，而神秘的信念是错误的。 我不知道有任何其他论据认为可以使用AGI，并且上述论点极其薄弱。 至少在理论上有严格的证据证明AGI是可能的吗？我们如何知道人类的思维能力可以被编码为程序？

11 philosophy  agi  proofs 

既然人类的智能大概是自然遗传算法的功能，那么在计算机中使用遗传算法是否是人工智能的一个例子？如果没有，它们有何不同？抑或是根据算法的规模及其演变成什么来表达人工智能？

11 philosophy  genetic-algorithms  terminology 

我了解到搜索的概念在AI中很重要。有一个问题，这个网站关于这个话题，但人们还可以直观地理解为什么。我有一门关于AI的入门课程，为期半个学期，所以当然没有足够的时间来涵盖AI的所有主题，但是我希望学习一些AI理论（我听说过“代理” ”），但实际上我基本上学到了几种搜索算法，例如： BFS 统一成本搜索 DFS 迭代深化搜索 双向搜寻 这些搜索算法通常归类为“盲目”（或“无知”），因为它们不考虑有关目标的剩余路径的任何信息。 或类似的算法： 启发式搜索 最佳优先搜索 一个 一个* IDA * 这类搜索通常属于“知情”搜索算法的类别，因为它们使用有关目标剩余路径的某些信息（例如“启发式”或“估计”）。 然后，我们还学习了“高级”搜索算法（专门应用于TSP问题）。这些算法是建设性的（例如，最近邻算法），局部搜索（例如，2-opt）算法或元启发式算法（例如，蚁群系统或模拟退火算法）。 我们还简要研究了适用于游戏的最小-最大算法和最小-最大的“改进”版本，即alpha-beta修剪。 学习完本课程后，我感到AI只是在“愚蠢地”或“更聪明地”进行搜索。 我的问题是： 为什么一位教授只在AI课程中教授搜索算法？优点/缺点是什么？下一个问题与此有关。 除了可以在入门课程中教授的AI“搜索”之外，还有什么？这个问题可能会导致主观答案，但实际上我是在试图了解AI的真正含义以及它真正涵盖的主题的背景下问的。显然，不幸的是，在阅读之后，看来这仍然是主观的。 是否有可以通过此类课程教授的AI理论？

11 philosophy  search  education 

关于人工智能的一些有趣的神话是什么，它们背后的事实是什么？

10 philosophy  strong-ai  mythology-of-ai 

奇异性一词通常在主流媒体中用于描述有远见的技术。它是由雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）在热门书籍《奇点即将到来：人类超越生物学》（2005）中引入的。 在他的书中，库兹韦尔展望了人类的潜在未来，其中包括纳米技术，计算机，基因改造和人工智能。他认为摩尔定律将使计算机呈指数级增长，从而产生超级智能。 是技术奇点的东西，是由AI开发商重视或者是这种理论只是一种流行的炒作负荷？

10 philosophy  theory  superintelligence  singularity  mythology-of-ai 

让我们考虑这个例子： 今天是约翰的生日，让我们给他买风筝。 如果问到为什么要买风筝，我们人类很可能会说风筝是生日礼物。我们将这种推理称为常识。 为什么在人工智能代理中需要它？我认为这可能会引起很多问题，因为我们很多人为错误都是由这些模糊的假设引起的。 想象一下一个AI忽略做某些事情，因为它假定它已经由其他人（或另一个AI）使用常识完成了。 那不会将人为错误带入AI系统吗？

10 philosophy  agi  knowledge-representation  common-sense-knowledge 

在人工智能的背景下，奇点是指能够递归自我改进的人工智能通用技术的出现，导致人工超智能（ASI）的迅速出现，其极限是未知的，在实现技术奇点后不久。因此，这些超级智能将能够解决我们可能无法解决的问题。 根据《人工智能的未来进展：专家意见调查》中的一项民意测验（2014） 受访者的中位数估计是2040-2050年左右将开发高级机器智能的几分之一 距离不是很远。 鉴于人工智能可以解决许多问题而使我们受益，那么人工智能将具有无所不知的能力又有什么问题呢？

10 machine-learning  philosophy  singularity  cognitive-science 

我正在阅读有关AI如何将世界变成超级计算机来解决它认为需要解决的问题的胡说八道。那不是AI。那就是程序编程陷入了一些循环废话中。人工智能将需要发展和重新组织其神经元。如果通过重写代码变得智能，它将不会停留在硬代码上。

10 philosophy 

回到大学时，我有一位复杂性理论老师，他说人工智能在术语上是一个矛盾。他认为，如果可以机械地计算，那不是智能，而是数学。 这似乎是中国会议室论点的变体。这种说法是一个比喻，将一个人放在一个装满中文书的房间里。这个人听不懂中文，但在门下却用中文漏掉了信息。这个人必须使用包含转换规则的书来回答这些信息。该人可以应用转换规则，但不了解自己正在交流什么。 中式房间的论点成立吗？我们可以说人工智能只是聪明的算法吗？

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自从第一台工业革命机器问世以来，自动化已成为人类社会发展的一部分，在过去的三个世纪中，所有这些机器已经取代了机械，高风险和低技能的工作，例如汽车厂的生产线。 但是最近随着计算机的出现和AI的改进，以及寻求一种独特性（即，一种能够比人类能够更快，更好，更富有创造力，更便宜的，具有自我完善能力的计算机）的追求，未来将不仅导致低技能工人的替代，还将导致高技能工人的替代。我说的是一个不久的将来，那就是人工智能和机器将取代艺术家，设计师，工程师，律师，首席执行官，电影制片人，政客，甚至程序员。有些人对此感到兴奋，但说实话，我有些害怕。 我不是在这里谈论金钱问题，尽管我不喜欢这个主意，但让我们假设普遍收入已经实现，并且假设它运作良好。同样不是在谈论“ 机器将向人类发动战争的终结者世界 ”，我们也假设它们永远是完全友好的。 这里的问题是我们人类的动力之一。当AI的奇异性接手时，我们还有什么要做？每天，整天吗？ 我们将如何生活？假设我喜欢绘画，如果计算机能够创造出我能做的更好的美术，我怎么能实现成为画家的梦想？我怎么能知道没有人会关心我的画，因为它们是纯人类的作品呢？或如（I，Danzmann）真实的我，我喜欢的代码，学会了我的第一个编程语言，9岁和从那以后一直在它，它看起来悲伤，我认为在一些年来，我可能永远不会对再碰。这对于所有职业都是如此，每个人都对某事充满热情，而且由于其独特性，每个人中的每一个都将不得不不复存在。 那么，我们将来会做什么？我要怎么办 在我的余生中，每一天都每天打高尔夫球（夸张的演辞，但我明白了）？ 另外，我的孩子的动机是什么？我要告诉他们去学校做什么？当有人问“你长大后想做什么？”时，不可避免的答案就是什么。 如果高度先进的AI控制所有科学研究，那么我们学习的原因是什么？如果该知识无用，因为没有更多的工作并且科学研究完全由AI进行，那么我们人类将需要花费数十年的时间来学习某些东西，这是为什么？

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在《人工智能：现代方法》（第3版）的第26章中，教科书讨论了“技术奇点”。它引用了IJ Good，他在1965年写道： 让一个超智能的机器定义为可以远远超过任何人的所有智力活动的机器。由于机器的设计是这些智力活动之一，因此，超智能机器可以设计出更好的机器。毫无疑问，这将发生“智能爆炸”，而人类的智慧将被远远抛在后面。因此，第一台超智能机器是人类有史以来需要做出的最后一项发明，前提是该机器要服从足以告诉我们如何对其进行控制。 稍后在教科书中，您会遇到以下问题： 26.7-IJ Good声称，智能是最重要的品质，建造超智能机器将改变一切。一头有意识的猎豹反驳说：“实际上速度更重要；如果我们能制造超快的机器，那将会改变一切”，一头有感情的大象声称“你们都错了；我们需要的是超坚固的机器。”您如何看待这些争论？ 教科书问题似乎是对IJ Good的隐含论点。善良可能将智力视为有价值的，仅仅因为人的力量在于所谓的“智力”这一特质。但是其他特质可能会被同等地重视（速度或力量），有知觉的人可能会疯狂猜测它们的首选特质是由某种机器“最大化”的。 这使我想知道，如果我们建造的机器不是最大化智能，而是最大化其他一些特征（一台不断提高其强度的机器，或者一台不断提高其速度的机器），是否会出现奇异现象。这些类型的机器可能具有变革性-超快机器可能会由于“强力”而迅速解决问题，而超强机器可将其原始动力用于各种物理任务。也许一台ultra-X机器无法构建另一台ultra-X机器（因为IJ Good将机器的设计视为一项智力活动），但是不断自我完善的机器仍会远远落后于其创造者，并迫使其创造者成为依赖它。 技术独特性是否仅限于超智能？还是技术奇异性是由不是“强AI”但仍是“超”优化器的机器引起的？

10 philosophy  definitions  singularity  superintelligence 

已关闭。这个问题需要更加集中。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，使其仅通过编辑此帖子来关注一个问题。 6个月前关闭。 假设它是最先进的，它似乎一直是文献中关注人的心理成分的焦点。如果其他动物进入了AI领域，那只能以对人类不可行的方式研究灵长类动物或模拟a的神经活动，因为它的神经系统很简单。 也许有一个更具有前瞻性的思考原因，考虑使用较低的生命形式作为所需人工智能的模型。我一直在阅读EO Wilson和其他人对其他物种的协作能力所发表的看法。与细菌一样简单和具有适应性的生物具有非凡的品质。当然，蚂蚁是合作的典范。蜜蜂可以说是最精明的建筑，将生活方式的可持续性以及与其他物种的相互关系带入一种远远超出人类智能能力的艺术形式。 使用运动类比来刻画选项，人类智能更像是启蒙前角斗士运动或至少是冰上曲棍球，其中伤害对手被认为是明智的策略。蜜蜂所做的更像是爬山，精心而精心地建造。 蚂蚁做的事情很像接力赛，对对方的球队几乎没有兴趣，因为每个殖民地，就像赛道中的每个车道都是独立的，而且车道都有标记。蚂蚁同样在其领土上做标记，并且领土主张被尊重，这是威斯特伐利亚地缘政治家精神的最好体现。既没有小小的嫉妒，也没有仅仅出于自豪感的竞争。使用蚂蚁，就像使用智能田径教练一样，目标是使比赛的每条腿都比接力赛选手以前的最好表现更好。 细菌是长跑运动员。他们彼此交换DNA，而无视痛苦和恐惧的所有规则。他们以可持续的方式行事，认为一切都是理所当然，并将一切用于生存。他们几乎在地球生存的整个过程中幸存下来。如果太阳不首先成为超新星，它们将在人类消失后存在约一千亿年。 为什么我们要对计算机编程，使其无休止地成为竞争对手？人们会下载智能国际象棋程序，以便他们反复失败吗？不，他们下载Android OS是因为它可以协作并且不花钱。我们不能找到可以实现双赢的非零和游戏吗？ 我们不是已经在我们自己的物种中周围有了足够的反向攻击，闲话，超临界代理了吗？为什么不像蚂蚁一样向协作智能方向发送AI？有新的人造朋友愿意分担我们日常工作的负担，不是更好吗？ 我们难道不希望未来的机器人像六边形的蜜蜂一样建造吗？还是我们希望我们的机器人效仿我们的例子，因为不合理地坚持90度角，所以像人类一样浪费70％的材料在垂直结构中使用？

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我是计算机科学博士学位的学生，目前正在以机器伦理学（将哲学和AI相结合的多学科领域，致力于创建明确的伦理计划或代理）创建应用程序的最新概述。尽管该领域有很多技术背景，但似乎该领域主要包含理论论据，并且实现相对较少。 我了解到，因为涉及道德，所以没有根本的真理，并且由于它是哲学的一部分，因此在争论应实施哪种类型的道德以及如何最好地做到这一点时，可能会迷失方向。但是，在计算机科学中，通常甚至尝试尝试一种简单的实现来展示您的方法的可能性或局限性。 在AI中明确实施道德规范并进行尝试的工作很少做的可能原因是什么？

9 philosophy  ethics  social  implementation