为了构建一个合乎伦理的人工智能(AI)，必须克服两个复杂的问题。首先，对于什么是道德的，什么是道德的，人类并没有一致的意见。 其次，当代人工智能和机器学习方法往往是钝器，要么在预定义规则的范围内寻找解决方案，要么模仿行为。 一个有道德的人工智能必须能够推断潜规则，解释细微差别和上下文，拥有并能够推断意图，不仅解释其行为，还解释其意图。
导读：在这段简史里，人工智能的起源可以追溯到哲学、虚构和想象。电子、工程和其他许多领域里的早期发明都影响了人工智能的发展。 尽管目前来看，成熟的人工智能仍属于遥远的未来，我们依旧需要为了实现希望而保持沟通和努力。 哲学家们曾提出一种可能存在的智能机器，帮助我们从文献角度上定义了它对人类的意义。 康底拉克（法国哲学家）曾在隐喻中提到一座雕像，人们往它的脑中倒入各种有价值的知识碎块，最后作者提问，到什么程度这座雕像会拥有足够多的知识而使它看起来就像人一样富有智慧。 Good）），逻辑学和哲学（例如，阿兰·图灵（Alan Turning），阿隆佐·邱奇（Alonzo Church）和卡尔·亨佩尔（Carl Hempel）），以及语言学（例如诺姆·乔姆斯基（Noam 图灵 1950 年在哲学期刊《思想》（Mind）上提交的一篇学会论文正是人工智能领域的巨大转折点。
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近日，被称为新一轮产业革命推动力的人工智能技术，正全方位、加速改变着人类生活。不过，英国领先的人工智能公司“深度思维”首席执行官德米什·哈萨比斯近日说，人工智能的发展仍然面临诸多哲学问题待解。 “深度思维”研发出了大名鼎鼎的人工智能程序“阿尔法围棋”。 据外媒报道，哈萨比斯日前在伦敦举行的一个“阿尔法围棋”纪录片放映会上说，人工智能带来了巨大的科学益处，但也带来了风险，这要看人类如何利用人工智能。 哈萨比斯说：“（关于人工智能）有一大堆有趣但又棘手的哲学问题……我们必须要回答，如何控制这些系统，我们希望赋予它们什么样的价值观，如何部署、利用它们。” 在问答环节，哈萨比斯说，人工智能是一个有助人类加速科学发现的出色工具，“它将是人类开发的最有用处的技术之一”。但与其他强大的技术一样，人工智能“也有风险”，结果好坏取决于人类决定如何利用它。
===================== 这几天，我在看Unix，发现很多人在谈"Unix哲学"，也就是开发Unix系统的指导思想。 Wikipedia上列出了好几个版本，不同的人有不同的总结。 但是我发现，所有人都同意，"简单原则"----尽量用简单的方法解决问题----是"Unix哲学"的根本原则。
【导读】人工智能哲学作为一个行当，在国内基本上是还没有确立起来。总体来说国外的情况比我们好一点，马马虎虎算一个哲学分支。 举个例子，玛格丽特·博登是研究人工智能哲学的一个比较大牌的人物，一个女哲学家，英国人。她为什么研究比较好？ Dreyfus，《机械战警》里面出现某个反对机器人有自动开火能力的哲学家和这个哲学家的名字一样的，我认为编剧是故意这么干的，因为他在美国是非常有名的搞人工智能哲学的专家。他为什么要去搞人工智能哲学？ 但是你会发现，过很多年，休谟的哲学问题没有解决。 ? 从本人的哲学立场来看，未来人工智能需要做的事情： 1. 首先要在大的目标上指出通用人工智能是一个大的目的。 代表作《心智、语言和机器——维特根斯坦哲学与人工智能哲学的对话》（76万字，人民出版社2013年10月出版）是国内目前最全面深入的关于人工智能哲学的研究著作。
大约，Unix的设计哲学亦如此。 Doug McIlroy, Elliot Pinson和Berk Tague总结了两点Unix设计哲学： Make each program do one thing well. Martin Kleppmann在文章Apache Kafka, Samza, and the Unix Philosophy of Distributed Data中比较了Unix设计哲学与数据库的设计哲学 Unix设计哲学将stdin和stdout视为通信通道（communication channel），数据库的设计模式则是服务器/客户端。 若没有它的设计哲学作指引，它或许已经崩溃、疯狂或者死亡，正如人没有信仰。软件设计需有思想的支持，否则设计的结果没有灵魂。
迈向人工智能 马文·明斯基（Marvin Minsky）是人工智能研究领域的先驱之一。 如同一般哲学方法中的虚无主义一样，明斯基回应希尔勒：“应该忽视希尔勒的误解。” 大象不会下棋 即使大象不会下象棋，你也没有理由责备它们。 也就是说，让人工智能直接与世界交互，并将其用作自己的表示。 再一次，工程师漠视了哲学界的异议： “如果我们的策略不能说服高高在上的哲学家，至少我们的技术将彻底改变我们生活的世界。” AI的进步 尽管涌现出大量问题，但是我们不能质疑AI的进步。 更重要的是，人们关注的角度已经开始从纯粹的哲学问题转向社会层面，而AI对日常生活的需求已远比理解概念、哲学和智能本身更加明显和迫切。不过，这种转变可能是一个更难以回答的问题，进而促使我们深入研究。
Component 是一个微型的 Clojure 框架用于管理那些包含运行时状态的软件组件的生命周期和依赖。
注：这是一个相当笼统的帖子，写给好奇的人如何思考"前端"。然而，我认为它与感兴趣的人类的所有知识和技能水平有关。
接 《复旦教授徐英瑾：人工智能研究为何需要哲学参与? 我自己站在哲学领域是持保留意见，我认为可以搞搞，但是认为这件事最后能做成像霍金所说的毁灭人类的超级人工智能是胡扯。我们可以借一些例子来讨论、讨论。 但是你会发现，过很多年，休谟的哲学问题没有解决。 [1508380857560_187_1508380881097.jpg] 从本人的哲学立场来看，未来人工智能需要做的事情： 1. 首先要在大的目标上指出通用人工智能是一个大的目的。 很多人给我说通用人工智能做不出来，我的书指出了，所有指出通用人工智能做不出来的论证是不成立的。 因为专用人工智能不可能真正取代人的工作，只有通用人工智能能做到。 比如家政服务员，让机器人做，你知道家务有多麻烦吗，家务有多难做吗？
举个例子，玛格丽特·博登是研究人工智能哲学的一个比较大牌的人物，一个女哲学家，英国人。她为什么研究比较好？ 因为她和MIT、卡耐基梅隆这些研究人工智能的重镇有非常密切的联系，和那里的人工智能界的大佬都是私下的朋友。而且玛格丽特除了是哲学专家以外，在计算机、生物学、心理学方面都有相应的学位。 这可能帮助大家理解哲学应该是干什么的。 第三，重视论证和辩护，相对轻视证据的约束。 人工智能需要哲学吗？ 从某种意义上说，该学科本身的诞生，就恰恰是“头脑风暴”般的哲学思辨的产物。 人工智能异数异到什么地步？以至于现在教育部的学科目录里面没有人工智能，这是很有讽刺意味的事。 接《复旦教授徐英瑾：人工智能研究为何需要哲学参与? （下）》
写在前面 这应该是大学期间读的第一本操作系统方面的书，刚开始接触编程时觉得搞操作系统才是最牛X的，所以和同学一起去图书馆找书，出来各种Windows操作图书，就找到一般Unix编程哲学感觉可以作为小说看看 Unix编程哲学 关于Unix编程哲学相信大家或多或少多个角度都了解或听到过一些。 比如Kiss：keep it simple, stupid "简单原则"----尽量用简单的方法解决问题----是"Unix哲学"的根本原则，也是被更多人认可的，以至于在设计模式这种微观角度或者应用架构涉及这种宏观角度
用多个实现保证实现遵循规范以及整体的安全性 用分层组建细腰，参考《 “细腰”战事： 技术架构的进化》 用模块化实现组件重用和多个实现之间的互操作性 用无服务器实现弹性扩展和功能即服务 用系统构建系统 软件的哲学方面通常是以理性为基础 以下是我总结的Filecoin设计中的重要哲学： 关注协议，没有人是一座孤岛。 关注互联网中被破坏的东西，参考《大话胡安: 我为什么创立协议实验室？》。 他的初心和哲学都在这篇文章中了：《大话胡安: 我为什么创立协议实验室？》。 是什么让Filecoin与众不同？Filecoin官方总结了三个方面：复制证明、可验证市场和有用共识。 总体来说，Filecoin在架构与哲学方面是偏执的，缺乏灵活性。 但Filecoin所坚持的哲学和目标没有变更，那就是用研究支撑规范，让实现遵循规范，用反复迭代和多种实现保证实现的安全。 我想，正是这种偏执，让Filecoin与众不同。 最多零知识证明的系统
"保持简单和笨拙" -- 尽量用简单的方法解决问题，是Unix哲学的根本原则 这种哲学信奉的是： 工具应该只做一件事，并且把它做好 从UNIX系统中的命令就可以看到这个思想：每个命令只负责把自己的功能做好
我们首先插入10000条数据，因为mongodb底层是javascript引擎，所以我们
我一直觉得设计哲学这个东西是一个很虚的东西，直到我看了一个关于苏联暴力美学的帖子，里面有一段写ak-47，t34等等。虽然也有人说这是苏联的战略忽悠局。
而且还得从哲学、广义相对论、达尔文主义学起： 广义相对论和达尔文主义分别是宇宙和生命的基石。 从图灵、冯·诺依曼、维纳、薛定谔、香农、麦卡锡和明斯基等人提出人/脑与机器/计算机之间相似性的见解，然后沃森和克里克发现了DNA结构之后，人工智能开始了经历了几次繁荣和萧条。 在 2500 年前，提出这一宇宙开始的说法自然是合理的；同期，希腊哲学家毕达哥拉斯相信多元宇宙是由数学方程式支配的，metempsychosis（灵魂的迁徙）派认为灵魂在不同身体间循环是不朽的，但是这些说法到目前为止都还没有证据加以证明 ，增加的是哲学意义；德国哲学家黑格尔表示：理想的就是现实的，现实的就是理想的，那这些存在于哲学中的理论在现实中被证明的如何了？ 在作者从广义相对论、达尔文主义、哲学各论观点到基因与环境的交互等多角度阐述后，提出了他们的观点：人类智能和其他自然智能由先天的基因设计，然后通过学习，与环境的交互得到发展，因此 ASI 也应该通过 Multi-Agent
Django 是完美主义者的开发框架，和 Python 一样有着自己的设计哲学： 一、总体架构方面： 1、松耦合 Django 的基本目标是松耦合和高内聚。
whosbug初版发布后我们进行了一系列的测试，发现了老算法在一些场景下的局限性（如对没有第三方库调用的处理、多语言下的泛用性不足等问题）
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