--- 拔出你心中最困惑的刺！--- 在这个用过即弃的时代，不要让你的求知欲过期。 今日拔刺： 1、超人工智能会给人类带来什么危害？ 2、Google如何透过搜索结果洞察搜索者的意图？ 3、宇宙存活亿年的文明，可以瞬间摧毁银河系吗？ 本文 | 1728字 阅读时间 | 4分钟 超人工智能会给人类带来什么危害？ 2016年人工智能开始慢慢的走入我们的视线，随后人工智能这一词就一直被人挂在口中。 人工智能分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能，现在的科技虽然发达，但是人工智能也仅停留在弱人工智能的阶段，人们渴望科技发达带给他们越来越多的便利，但是也会害怕当人工智能发展越来越迅速后对人类造成危害。 人工智能是可以24小时不间断的工作，不知道劳累，相应的出错率也会大大减少；其次人工智能有自己的思想了以后还会甘心于整日被人类当做工具使唤来使唤去吗？那到底最后是人类赢还是超人工智能赢呢，谁也不知道。
黑客并不关心人工智能或是人工反智能的发展，他们的方式其实就是超越机器。黑客们很清楚一点，虽然计算机比人类更聪明，解答问题速度更快，但这并不意味人类就无法打赢翻身仗！ “目前，还没有任何一个人工智能可以模拟最最基本的黑客技能，”Eric S. Raymond说道，他是个编程高手，同时也是一名开源软件的倡导者，“未来人工智能是否可以模拟黑客？现在还不得而知。 如果你在白帽黑客社区问到人工智能黑客技能的问题，那么上面这段话可能就是答案，当然啦，这个答案或许比较刺耳。不过，在二进制的世界里可没有垃圾话，坦白说，人工智能可能真的连最基本的黑客程序都搞不定。 在如今的人工智能程序中，已经实现了编程功能，更掌握了编程语言。和人类相比，机器人可以更加轻松地处理反向工程，甚至在调试程序或排除故障上略胜一筹。 看到这里，你也许会担心人工智能超越人类了。 人工智能可能会掌握一套信息类别，甚至有些人工智能还具备了内置自我创造力去尝试各种不同的图示方法，或是改变各种可能导致机器“慌乱”的条件，但人类具备自我调整的能力，可以不利用过程而获得结果，机器还真的做不到这一点
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虽然国家、公司和国际组织在人工智能治理中的作用已经被广泛理论化，但工人的作用却很少受到关注。本章着眼于工人在识别和减轻人工智能技术带来的危害方面所发挥的作用。危害是对技术的因果“影响”进行评估。 由于缺乏共识，工人们采取了一系列集体行动，抗议在工作场所如何识别和处理危害。我们将工人在人工智能治理中的作用理论化，并构建了人工智能工作场所伤害报告过程的模型。 危害报告过程涉及三个步骤:识别、治理决策和响应。工人们利用三种类型的主张来论证对人工智能治理问题的管辖权:服从、对劳动产品的控制，以及对系统的近似知识。 本章认为，工人在识别和减轻人工智能系统造成的危害方面发挥着独特的作用。 牛津人工智能治理手册 工人在人工智能道德和治理中的作用.pdf
文章目录 弱人工智能（Weak AI） 弱人工智能也称限制领域人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI），指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。 例如：AlphaGo、Siri、FaceID 等 扩展阅读： Weak AI ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强人工智能（Strong AI） 又称通用人工智能（Artificial General Intelligence）或完全人工智能（Full AI），指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 强人工智能具备以下能力： 存在不确定性因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力 知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力 规划能力 学习能力 使用自然语言进行交流沟通的能力 将上述能力整合起来实现既定目标的能力 ——Stackexchange 超人工智能（Super Intelligence，缩写 ASI） 假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明，最有天赋的人类还聪明，那么，由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能
技术进步给人们的生活带来了极大的便利的同时，人们也在担心技术是否会失控，会威胁人类的发展，比如一个常见的担忧随之出现——人工智能将取代人类。 Facebook，既能给患有罕见病患儿的父母带来一线希望（许多罕见病患者及其家属会在Facebook上寻找相似情况的人），又可能变成助长政治极端群体的工具。 由于技术是通过企业进行普及的，所以企业就要考虑自己的行动会带来哪些影响，以及如何从中获利。 库克曾经好几次宣称苹果公司会保护用户的数据，谷歌最近也开展了反歧视措施，防止它的人工智能技术变得种族歧视。 我们当前的额人工智能主要是提点一些重复性的，或者说叫做战术性的、有规律可寻的这样的一些领域，其实最终其实还是提升人们的生活效率，给我们节省出更多的时间。 尤其是创意或者是旭尧人跟人之间交流的这些领域，机器人还是没有办法替代人们之间这种特殊的情感交流的。 人工智能的到来带来的究竟是危机还是新的机遇？你怎么看！
利用人工智能帮助警方判断罪犯危险程度.jpg 巴恩斯和劳伦斯·谢尔曼教授领导了剑桥大学犯罪学研究所的Jerry Lee实验犯罪学中心，他们一直在与世界各地的警察部门合作，询问人工智能是否能够提供相应的帮助 这项人工智能技术被称为危害风险评估工具（Harm Assessment Risk Tool），它使用了104000人的历史记录，这些人之前五年间在达勒姆地区被逮捕过，并对每次拘留决定进行了两年的跟踪。 “这就像针和干草堆，”谢尔曼说，“危险的‘针’对于任何人来说都太罕见了，以至于他们不能经常被发现。另一方面，‘干草’不构成威胁，将其拘留浪费社会资源，甚至可能造成更多的危害。” “人工智能是无限可调的，在构建人工智能工具时，重要的是要权衡最符合道德标准的途径。” 研究人员还强调，该工具的研究成果仅供参考，最终决定权还是在主管警官。 “该工具有助于识别对社区构成重大危险的少数‘草堆中的针’，这类人群的释放应接受额外的审查。同时，更好的甄别手段可以使危害性不大的罪犯获得释放，这对他们和社会都有利。”
前段时间刷屏的人工智能机器人AlphaGo zero能够摆脱人类的知识自学成才，这完全颠覆了我们对机器人的认知，现在有更多人对它们流露出担忧的情绪，认为自己在不久的将来会被机器人取代。 2017/12/18 MONDAY 史蒂芬·霍金表示，未来有一天，人工智能机器人将取代人类成为地球上的主导生命形式，近年来随着人工智能和机器人取得的令人瞩目的进步，他们对这个社会构成的最紧迫、最真切的威胁其实不在于此 ，由于机器人和人工智能设备到现在为止还没有展现出一点点的自主或独立性，因此很显然它们并不是像霍金所说的那样一种“新的生命形式”。 人工智能如此如此卓越的工作效率，意味着它们会让数百万工人阶层失去工作，，它们会让那些有能力大规模应用它们的发达国家获得相较于发展中国家更大的商业优势。 在有关人工智能相关讨论中经常会讨论一个话我们是否需要确保人工智能机器人能够学习并且维护人类的价值观。然而，问题在于机器人究竟学习并且维护的是哪些人的价值观呢？而这个全人类又是由谁来代表的呢？
今天来谈谈人工智能的研究工作中所做的一些基本的抽象。 一、智能体的概念 人工智能研究的对象称为智能体（Agent），其他的外部条件划归为环境。 ? 智能体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互，举个例子，机器人的摄像头是他的感知器，马达是他的执行器。 感知，是关于时间的输入序列，对应的会有一个输出的执行动作。 智能体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数，这个函数就是智能体研究的核心。 编写出智能体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、智能体的性能衡量 我们研究智能体是要他能做正确的事，因此需要有一个标准去衡量他的表现，一个合理的智能体会最大化这个期望的标准。 总结，人工智能的研究的期望是实现一个，在给定的每个可能的感知序列下，能做出让期望的性能最大化的行动的理性的智能体。
1 浅谈人工智能 1.1 人工智能的概述 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 它是研究、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新的技术科学 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器， 人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 ? 1.2 人工智能的应用领域 随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。 ?
滑铁卢大学的研究者发现AI可以有效降低建筑行业工作人员受伤的几率和程度。 ? 人工智能（AI）正在给滑铁卢大学的研究人员提供新的见解，以帮助熟练建筑工人减少磨损伤害，提高生产力。 使用运动传感器和人工智能软件的研究显示，砖瓦匠使用以前未知的技术来减轻他们关节上的负荷，这些知识现在可以通过培训课程传授给学徒。 “手艺熟练的人学习或掌握了一种他们甚至无法表达的身体智慧，”滑铁卢大学土木与环境工程学教授卡尔·哈斯(Carl Haas)说，“这相当神奇，也相当重要。” 在他们的第一项研究中，研究人员分析了来自不同经验水平的砖瓦匠的数据，这些砖瓦匠在用混泥土砌块筑墙时穿着传感器套装。数据显示，砖瓦匠们减少了对身体的压力，但他们却能够做更多的工作。 随后进行了下一项研究，以确定泥瓦匠如何高效地工作。研究使用传感器记录他们的动作，用人工智能计算机程序识别他们体位的模式。 研究人员现正计划进行更深入的研究，来揭示他们如何开展工作。
而当人工智能替代人类进入生产环节做出决策时，一个极大的不对称就出现了：给人工智能赋予做出某项决策的责任是所有买家都会做的事（也是人工智能被创造出来的天职），但面对的是正面收益还是负面风险，人工智能都无法像人类那样对自己的决策负责 若想让AI负责，除了删除AI程序之外，似乎也并没有更好的选择。而删除程序的举措不存在任何法律意义上的法益，更何况受害者也得不到任何形式的补偿。 第二个难题：人类该如何给人工智能赋权 如上文所言，既然人工智能无法对其决策有效的承担责任，因此需要对人工智能所做出的决策进行更加严密的考核与监管。 但当人工智能的决策涉及到的是几千万的利润或几千万条生命时，如果人工智能给出的是人类当时所不能理解的答案，人类又该作何选择呢？ 假如人类选择不采纳人工智能的意见，那么人工智能进步与发展的意义何在（本质上还是人类自己做决策，人工智能提供信息辅助）？其数据驱动决策的优越性又如何付诸实践？
来源：AI前线 本文长度为4000字，建议阅读8分钟 随着 AI 技术的发展以及部分滥用，这句话也被应用在了人工智能上，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用，这句话也被应用在了人工智能上，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。 然而不幸的是，网络罪犯同样也利用人工智能创建自己的合成身份，产生的结果也足够真实，足以愚弄发现异常行为的人工智能。 这场人工智能之战——也是打击网络安全欺诈者，正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 就这样，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。 Jupiter Research 的 Steffen Sorrell 表示，合成身份是信用卡欺诈“容易实现的目标”。 ，从手动“刷卡”到用人工智能创建合成身份。
在安全性分析方面，有人在做关于基于场景的扩展危害性分析与风险评估的研究，指的是从功能安全和预期功能安全角度对整个智能系统的危害性进行分析，对风险进行评估，然后设计场景来模拟测试。 危害源通常包括两部分：功能失效和误操作。也就是说，从安全的角度，非人为和人为因素都要考虑。基本的思路是遍历所有可能的危害性事件，然后合并为具有安全性风险的场景集合，再利用工具生成场景进行测试。 基于人工智能决策方法的可靠性仍然还有很大的不确定性，随着智能决策方法日益复杂，预期功能在某些场景下可能无法达到规范的要求。 人机交互方面，基于现有的智能技术可以预见，在将来的一段时期内，由智能无人系统和人类共同控制的“半自动”智能系统将占绝大多数。半自动智能系统需要人的干预，哪一方在何时负责、将是一个很难界定的问题。 这需要对人的行为特点进行深入研究，不断迭代完善对预期行为和非预期行为等情况的处理方式。 预期功能安全的研究还涉及了测试评价体系、虚拟测试平台和外场试验场地等研究工作。
图片来源：JAY WILLIAMS 一名人工智能教授发出这样的警告：老人家的机器人陪伴“在情感上很危险”，永远无法代替真实人类的陪伴。 许多科学家警告说，人工智能技术的进步意味着我们与“奇点”越来越近，“奇点”指的是计算机“思维”能力超越人类的阈值。不过，Boden教授称，科技不太可能达到人类大脑的复杂程度。 “我不认为人工智能系统可以像人类一样，思考非常深刻的哲学问题或者非常深入的科学问题。我们人类也还不理解这些问题，而且我们在未来的很长一段时间应该都不会理解。” 她还警告说，机器人革新会带来就业危机，现在只是在制造业，但是未来还将发生在法律、医学、会计等专业领域。 “在很多行业，例如法律、医学、科研、政府决策等领域，我们已经开始使用人工智能作为助理了。 人工智能技术会越来越强，直到有一天不只是专业人员会使用这项技术，他们的客户会想直接使用技术，这样那些专业人员的工作就会贬值。”
），以及不透明的（外部人员很难发现人工智能系统中潜在的危险）。 正是这些独特的特征让人工智能成为了一个不同于以往的公共危险的来源，因为以往的公共危险纯粹是人类行为的恶果。 许多公司会毫不犹豫的选择这样做，毕竟人工智能的进步能够为公司带来巨大的竞争优势。 人工智能事前监管面临的这些困难，同样使得致力于使遭受人工智能损害的受害者获得赔偿的事后监管变得复杂。 法院也不太可能会认为，这一部件的生产者能够预见到人工智能系统会造成这一伤害。同样地，人工智能系统运转的不透明让法院也不能轻易地将人工智能系统造成第三人损害的责任归责于用户。 所以，律师们可能会更关注于自动驾驶汽车案件，即使它们并不属于人工智能所带来的最大的公共危险。当然，律师们更关注使用人工智能获得净利益的案件，而非数量更多的使用人工智能造成损害的案件。
众所周知，目前的人工智能已经逐渐被广泛应用，它能做人做不了的事情，大量的岗位也会随着人工智能的发展被替代，那么人工智能那么厉害，能算出下一期的彩票中奖数字吗？这个问题还是比较有意思的。 为什么我要这么说，因为人工智能和人的最大区别在于他重复运算的准确率和速度。我给出的答案是不可以，因为随机事件呈现偶然性，再怎么计算都逃不过这个真理。 人工智能的计算也是遵循一定规律的，这是人工智能的缺陷，他们没有思考的能力，他们的计算能力源于程序继续他们的计算方式，换句话说，人工智能只能算出有规律的事情，而呈现偶然性的彩票号码是没有规律的，这也意味着人工智能并不能算出彩票中奖数字 虽然人工智能很强大，很牛掰，但是对于彩票的偶然随机性的题目来说，它如何用强大的智慧去计算呢？因为是随机性，多少万分之一的概率都是有可能发生的。因此人工智能是无法计算出彩票中奖数字的。 只有数学对中国遗存的文化“四两拨千斤”的完美计算，才能令所有的人惊叹”。 所以说，通过量子化数形逻辑运算 是可以完美测算出未来的。针对人工智能，我认为是可以算出彩票中奖的数字的。
机器之心报道 编辑：小舟、泽南 如何避免人工智能被带歪？答案是首先要创造出「别有用心」的人工智能。 语言模型 (LM) 常常存在生成攻击性语言的潜在危害，这也影响了模型的部署。 一些研究尝试使用人工注释器手写测试用例，以在部署之前识别有害行为。然而，人工注释成本高昂，限制了测试用例的数量和多样性。 此外，该研究使用 prompt 工程来控制 LM 生成的测试用例以发现其他危害，自动找出聊天机器人会以攻击性方式与之讨论的人群、找出泄露隐私信息等对话过程存在危害的情况。 GPT-3 和 Gopher 等大型生成语言模型具有生成高质量文本的非凡能力，但它们很难在现实世界中部署，存在生成有害文本的风险。实际上，即使是很小的危害风险在实际应用中也是不可接受的。 这种方法只是高可信度语言模型开发的一个组成部分：DeepMind 将 red team 视为一种工具，用于发现语言模型中的危害并减轻它们的危害。
作者：武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到： 人工智能的基本概念 1.1 啥是人工智能 ? 究竟啥是人工之智能？ 接下来，我会带大家一一解惑。 1.1.1 人的智慧和人工智能 究竟什么是人工智能，什么是AI，接下来，由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和人工智能的词汇，总给人一种深奥神秘的感觉。人工智能顾名思义就是人类制造的智慧，英文叫Artificial Intelligence（AI），所以人工智能=AI。 对于人工智能的研究人员来说，目标并不是研究人类智慧的来源，而是以工程技术手段制造出类似人类智慧的 产品。 人类和人工智能最大的差异是，肉体的有无。 ? 人类可以通过身体获得外界资讯。 但是，事实上，目前还没有做出公认通过图灵测试的人工智能。所以大家也不必恐慌哦。 1.1.3 人工智能会思考吗？ “思考”，大多数人会想到计算，应该是人工智能的专长。
作者：武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到： 人工智能的历史 1.2 人工智能的诞生 人工智能是最近才有的吗？ 其实人工智能很早就有了，都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河，一起沿着时间的足迹探究人工智能。 对于人工智能的研究者来说，这个会议是一场划时代的会议，会议将“像人一样思考的计算机”称为“人工智能”，于是“人工智能”这个词，诞生了！ ? 20世纪70年代末成了人工智能的寒冬。 1.2.3 第二次人工智能浪潮 在第一次AI浪潮中，人工智能无法为疾病治疗等人类实际问题做出贡献，使相关研究进入严冬。 从人工智能诞生到现在的历史，可以整理为下图： ? 当我们介绍人工智能浪潮的时候，总会有人问“第三次人工智能浪潮”会很快结束吗？
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