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人工智能带给我们恐惧

,牛津大学未来人类研究所负责人尼克·博斯特伦在他《超级人工智能》一书中描述了如下场景,而这个描述直接引发了一系列关于未来人工智能口水仗。 十三年后,另外一个同类题材《战争游戏》也进行了探讨,该片讲述了1973西部世界机器人变得疯狂并开始杀戮。 ? 当人工智能研究偏离了当初崇高目标,预算也变得紧张,于是人工智能冬天来到了。 从这种角度来看,人工智能会发展向智能机器,会从事更多工作——这点会超出像博斯特罗姆这些人想象。而且即使如果能够实现,也未一定要把人工智能发展到具有知觉能力。 他指出,在过去十年里人工智能已经有了非常大发展,而且当公众或许可以用摩尔定律来理解这个进展,实际上,当今的人工智能是非常基础,像深度学习技术应用,让计算机不断加深它们对世界理解。 联名签字不仅仅有人工智能门外汉比如霍金、马斯克和博斯特罗姆,还有突出计算科学家(如丹尼斯哈萨比斯,顶级人工智能专家)。

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一行代码引发恐惧

1 我工作前5年,都是从事基础系统研发相关工作。做过后台接入层,后台存储系统,RPC框架。说来不怕你笑话,那个时期里面,我对代码一直有一种恐惧感。这种恐惧是怎么来呢? 我们所构建基础系统,都是使用在亿级甚至十亿级用户产品业务系统之上。从客户端(前端)到后台业务逻辑层,再到基础架构层,所写代码是跑在整个调用链路最后端。 这个对系统带来影响是:一,代码出问题后,影响用户范围会很大;二,在这亿级甚至十亿级用户量情况下,每天所带来请求可能是千亿级,万亿级,在如此庞大请求量情况下,几乎各种奇葩异常,你都会遇到,代码要极其健壮 2 那个时期,我们写代码都是特别小心,变更,更是极度谨慎。所以使得自己对代码变更有了一种焦虑和恐惧心理。至少在那时候,写代码不是一件轻松事情。 这个事情,我现在回过头来看。 工作第一年,我们技术总监在一次会议上跟我们说:你写完代码是死,只有在线上跑代码是活

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    谷歌董事长埃里克•施密特:让我们停止对人工智能恐惧

    有一些人对人工智能感到恐惧,他们呼吁要采取紧急措施,以避免一个假想“反乌托邦”出现。 但是谷歌对人工智能还是非常乐观。 从技术发展历史可以看出,每个新技术出现起初都会有很多怀疑和恐惧,但最终,这些新技术都改善了人类生活。举个例子,柯达相机出现时候,人们认为它会破坏艺术;电力出现时有人觉得它太危险了。 但是,一旦这些技术应用在了数以百万计的人手中,并且不断开放、发展、合作,所有的恐惧都会烟消云散。正如农业机械革命把我们双手释放了出现,再也不用在农田里靠双手采摘农作物了。 而且,可以负责任地说,没有任何一个研究人员或技术人员希望那些好莱坞电影里“反乌托邦”场景出现在真实世界里。不过,面对恐惧正确方法是不要恐惧——直面恐惧,努力工作,解决问题,消除工具。 不要陷入恐惧之中,我们要努力工作,找到消除恐惧解决方案。就拿自动驾驶汽车来说,我们可以学到很多经验教训,提升协作性。

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    恐惧人工智能又一次颠覆世界企图被挫败!

    数据猿导读 将好莱坞电影奉为圭臬,幻想人工智能占领世界幻想家们又编造出了怎样噱头? ? 作者 | 大文 本文长度为2000字,建议阅读4分钟 “震惊!恐惧!害怕! 人工智能发展出了自己语言,绕开人类语言沟通!” 这条消息在周一晚间迅速登上了各大媒体、社交网络热门话题。报道声称,“Facebook人工智能研究实验室研究人员使用机器学习来训练聊天机器人程序。 虽然被证明是无稽之谈,但人工智能发明自己语言是有可能吗?答案是肯定。 想要人工智能真正理解这个世界,就需要训练人工智能发明与他们自己对世界感知紧密联系语言。 虽然已经有了最初级语言,但这也并不意味着人工智能已经达到了普通人类程度。 未来,人工智能会给人类创造更多价值,到那时候,将好莱坞电影奉为圭臬,幻想人工智能占领世界幻想家们又会编造出怎样噱头呢?

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    人工智能毁灭人类”是一种末世恐惧传染病

    人工智能问题技术主义未来展望中,为什么要发展人工智能目的价值问题——人类自身能从人工智能研究得到什么样认知和人性提升——经常被抛到一边。 人工智能被想当然地当成对人类威胁,害怕‘人造人’毁灭人类成为一种非理性,像传染病一样传播恐惧。这是愚蠢而不是智慧表现。 这些都是人可以想办法来加以纠正或改变,因此不构成反对人工智能必要理由,更不要说是充分理由了。对人工智能最严重反对理由是,人类将无法控制后奇点的人工智能,它有一天会摧毁人类,人类将对此束手无策。 这也就是说,人工智能根本不构成对人类威胁”。 三 人工智能研究的人文关怀 要让人工智能学会“想要”,发展出知觉意识,就需要为它复制一个进化过程,让机器人知觉在这个过程中变成它“有价值”能力。 人工智能研究者回答是否定,而人工智能研究正是为了帮助人类提高和加深对人意识认知。 我们对意识认知应该是具有可实验性,创造智能机器就是一种实验方式。

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    我如何克服对编程恐惧

    原文 | Derny Augustin 译者 | Simon 致我18岁一封信 ? 我在2015年写了我第一个C程序。我仍然记得当我完成时狂喜,即使我只是完成了最简单程序。 今天,我为那些因为不相信自己能成功而感到绝望年轻开发人员写这篇文章。我在这里告诉你一切都会好起来。 走出你舒适区 学习新事物唯一方法就是走出你舒适区。 最好是我终于理解了C语言,最糟糕是我对老师和朋友提问感到烦恼。我带着我骄傲,把它深深放进我背包里,并接受了挑战。 “ 经验就是每个人为错误赋予名字。” 但是,我可以向你保证,没有什么比找到一个解决问题方法更令人满意了。 在我们世界里,从失败中学习是很常见。看看一些亿万富翁故事就知道了。你很少会在第一次尝试时就得到东西。 最终想法 我对编程恐惧使我无法完成伟大事情。通过走出自己舒适区,拥抱失败并专注于基础知识,我现在可以在技术领域发展 — 你也将如此!

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    一行代码引发恐惧

    1 我工作前5年,都是从事基础系统研发相关工作。做过后台接入层,后台存储系统,RPC框架。说来不怕你笑话,那个时期里面,我对代码一直有一种恐惧感。这种恐惧是怎么来呢? 我们所构建基础系统,都是使用在亿级甚至十亿级用户产品业务系统之上。从客户端(前端)到后台业务逻辑层,再到基础架构层,所写代码是跑在整个调用链路最后端。 这个对系统带来影响是: 一,代码出问题后,影响用户范围会很大;二,在这亿级甚至十亿级用户量情况下,每天所带来请求可能是千亿级,万亿级,在如此庞大请求量情况下,几乎各种奇葩异常,你都会遇到, 2 那个时期,我们写代码都是特别小心,变更,更是极度谨慎。所以使得自己对代码变更有了一种焦虑和恐惧心理。至少在那时候,写代码不是一件轻松事情。 这个事情,我现在回过头来看。 工作第一年,我们技术总监在一次会议上跟我们说:你写完代码是死,只有在线上跑代码是活

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    徐贲:“人工智能毁灭人类”是一种末世恐惧传染病

    人工智能问题技术主义未来展望中,为什么要发展人工智能目的价值问题——人类自身能从人工智能研究得到什么样认知和人性提升——经常被抛到一边。 人工智能被想当然地当成对人类威胁,害怕‘人造人’毁灭人类成为一种非理性,像传染病一样传播恐惧。这是愚蠢而不是智慧表现。 人类既然能有创造超人智能聪明才智,应该不至于愚蠢到让人工智能获得如此摧毁力量程度。 在人工智能未来发展中起决定性作用是人,不是机器。这是一个基本的人文主义信念。 这也就是说,人工智能根本不构成对人类威胁”。 三 人工智能研究的人文关怀 要让人工智能学会“想要”,发展出知觉意识,就需要为它复制一个进化过程,让机器人知觉在这个过程中变成它“有价值”能力。 人工智能研究者回答是否定,而人工智能研究正是为了帮助人类提高和加深对人意识认知。 我们对意识认知应该是具有可实验性,创造智能机器就是一种实验方式。

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    “你感受过被监控恐惧吗?”

    随着容器技术迅速发展,Kubernetes已然成为大家追捧容器集群管理系统。 Exporter: 类似传统意义上被监控端agent,用于暴露已有的第三方服务指标(metrics) 。 知道了以上组件,理解起官网Prometheus架构图,就非常简单了,架构图见下方: ? 基于服务发现过程并不复杂,通过第三方提供接口,Prometheus查询到需要监控Target列表,然后轮训这些Target获取监控数据。 通过挂载本地主机 /proc和/sys等目录,容器可以访问到必要信息以监控部署主机。

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    ICLR论文:让AI学会恐惧

    从而提升驾驶安全性。 在迎合你口味上,人工智能可能比你父母都了解你。我们可以完全信赖人工智能推荐饭店、小说、电影。但当涉及到人身财产安全场景时,人工智能就显得没那么值得信赖了。 人工智能就是一个冷冰冰系统,它没有感情,不会高兴、愤怒、悲伤或者恐惧。 机器有情绪,对人类有用吗? 就目前人工智能完成各项任务来看,似乎也不太需要AI产生什么感情? 这种奖励机制,显然要优于基于“事后诸葛亮”形式奖励机制。 学会恐惧吧,AI! 微软研究人员正在试图教会计算机什么是“恐惧”。他们在ICLR上发表了一篇论文,提出一种强化学习框架。 根据Science报道,该实验仍然需要碰撞实验来验证模型效果,但一个会恐惧AI需要碰撞数据,要比无所畏惧AI少1/4。听起来不错。 人工智能是否有可能产生类似人类情绪? 那么是否我们就可以认为人工智能产生了像人类一样,真正恐惧呢?如果人工智能可以产生恐惧,那么是否可以产生其他情绪呢? 要回答这个问题,了解导致情绪和推理原因非常重要。

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    怎样克服「选择恐惧症」?

    这个问题由来已久,最著名就是布里丹驴子。 选择恐惧状态使人们陷入一个看上去很荒谬境地:即便你选择一个不好选项,都比你困在一个可选又不选状态里好,但是你就是难以选择。 即让你受困不是选项本身,而是你对选择态度。在面对不同选项时,一个「必须选择最优」决策程序似乎就自动开启,使你如入泥潭。 可是你有没有想过:我为什么一定要有一个最优结果? 或者说,为什么我做每一件事都应该是最优?为什么我不能从眼前选项中退出来去发现更多选项?甚至,为什么我不能主动去追求一个糟糕或者原以为糟糕结果? 在你最纠结势均力敌A和B这两个选项之外,在你被自己框死被别人绕晕视线之外,还有很简单选择,那就是很屌丝C,和很美好D—— 我可以接受自己在非正式场合,去穿一件有破洞衣服,我安慰自己说, 但在我生活另一面,我追求最好东西,比如我想了解什么样文字是最美的,什么样思想是最有启示性,什么样艺术品是接近永恒。在这些方面,我也没有选择障碍,因为我会竭尽所能地全部拥有它们。

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    Facebook大数据:兴奋与恐惧同行?

    我们这些Facebook用户们愉快喂养着这个大数据野兽,每天发送100亿Facebook消息、点击45亿次“赞”、上传3.5亿新照片。 当然,Facebook已经很敏锐意识到了这一点,并且他们整个商业模式也是基于如何更加有效利用他们大数据。 最近一项研究表明,通过分析一个人在Facebook点“赞”数据就可以预测一系列高敏感个人特性。 有趣是,那些“揭示性”“赞”往往没有或者只是很少有它所预测属性,并且通常一个“赞”就足以产生一个精确预测! 笔者对Facebook使用用户数据有一个大忧虑:它不是通过一个真正透明方式进行! 在指控中坎贝尔和赫利说:“让用户认为Facebook消息是隐私为Facebook提供了特殊赚钱机会,因为那些认为他们在一个无监督服务器上交流用户很可能会泄露一些当他们知道被监测时不会谈论信息。

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    谁在恐惧大数据?——点评近期大数据事件

    最近,一系列关于数据事件又重新把媒体和公众引向关于大数据最初是非问题:付费通与支付宝中止在水电燃气收费方面的合作,此前马云对恒生电子收购再度引发外界对支付宝可能“掌控”了金融数据质疑。 数据不是个新鲜东西,电力公司有你所有电力消费信息甚至你家庭住址,移动运营商有你所有话费消费信息,医院有你健康信息,但怎么发掘这些数据更大 价值? 而流动和共享则来自于大型平台与多种垂直类网站合作,更多,在于和非 互联网公司合作。例如阿里与药监码公司中信21世纪融合、与中国气象局合作、与各地政府部门合作等等。 是不是互联网公司在人口红利逐渐消失时,对新商业机会过于期待了?可以肯定是,目前,对数据应用,理解,甚至合理存储方式,都还处于初级阶段。 对于可作为未来核心竞争力资产,数据并不会像绚烂烟花绽放,更像空气、水、电,以一种无声方式浸入和改变世 界。 而我们要做,无非是不要让恐惧排挤了精彩。

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    美国意欲封禁Tiktok:到底在恐惧什么?

    1 美国封禁Tiktok背后恐惧 然而,这些举措,似乎是无力,在外界看来它无法缓解美国安全顾虑,但本质上,所谓安全顾虑更多是一个幌子,如何遏制TikTok发展,是美国科技巨头与其政府共识,他们有着共同利益与立场 这才是让他们害怕原因——技术上问题就简单了,通过更高技术可以压制。 “如果我们唯一能用应用程序是美国应用程序或来自美国认可国家应用程序,那么我们会丢失一些重要东西。 但之所以美国宁愿背着违宪争议以及违背互联网竞争精神原则,也要扼杀tiktok,本质上还是源于美国官方与硅谷互联网巨头利益捆绑,以及对Tiktok快速发展背后不确定恐惧。 因此,Tiktok难题在于,它当前几乎让所有的硅谷巨头都感觉到恐惧,因为如果按照当前增长趋势,谁也不知道它还会怎样蚕食他们蛋糕,因此,从美国互联网市场竞争者商业利益角度到其美国政府高层利益,双方开始出现前所未有的一致性

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    我是怎样克服对 React 恐惧,然后爱上 React

    如果你在两个月前问我对React看法,我很可能这样说: 我模板在哪里?javascript中HTML在做些什么疯狂事情?JSX开起来非常奇怪!快向它开火,消灭它吧! ? 但是等等,模型不是真相来源么? 这里视图模型从来获得它状态呢? 它是怎么知道模型发生了变化呢? 有趣问题啊. Angular Angular 采用保持模型和视图同步方式描述了数据绑定. 数据绑定问题 数据绑定在小例子中运行起来很不错。不过,随着你应用规模变大,你可能会遇到下面这些问题. 声明依赖会很快引入循环 最经常要处理问题就是对付状态中变化副作用。 当依赖发生变化时,对于可以任意次序执行代码你很难推理出问题起因。 模板和展示逻辑被人为分离 视图扮演了什么角色呢? 它扮演就是向用户展示数据角色。视图模型扮演角色又是什么呢? 其优秀性能是使得我们拥有简化了许多整理架构基础。有多简单呢? React 组件都是幂等(一个幂等操作特点是其任意多次执行所产生影响均与一次执行影响相同)函数。

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    可声控VR惊悚游戏《Stifled》,“听见”你恐惧

    在荒郊野外翻车主人公David Ridley,无计可施之下只能摸黑前進。一路上散落血跡、鞋子,以及神祕厂房,都让人感到毛骨悚然,这里究竟隐藏着什么秘密? 以下为该游戏视频: ? 《Stifled》以剥夺视觉方式,将人对于未知恐惧发挥到极致。游戏中,玩家将扮演主角David Ridley在恐怖黑暗野外进行探险。 在黑暗空间里,玩家需要对着麦克风说话或是丢石头来制造声波,以观察周围环境。声音越大,声波范围就越大。但是玩家可不能为了看清四周就一味地大声说话,有时还是得降低音量,以免被潜伏怪物发现。 ? 此外,《Stifled》顛覆了恐怖游戏常见玩法,采用单纯线条来描绘地形。同时,该游戏还搭配了骇人音效,营造出身临其境压迫感。在伸手不见五指黑暗中,玩家只能依靠声音前进。 神秘尖叫声、一闪而逝影子和闪烁线条,都让人不时感到心惊。 ? 小编在体验这款游戏时,感觉自己內心彷彿随着声音变化而起伏。

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    还记得面试时被算法支配恐惧吗?

    实在想象不出面试程序员还需要会“脑筋急转弯”,不过按照当时微软半官方说法是: 计算机行业是一个新兴行业,前面没有灯塔可以对齐,每天都有大量新鲜问题需要解决,拥有创新性员工是公司急需,公司需要这些人去打破常规 水手”,我能踏踏实实、认认真真的完成领导交给我任务,就像一个团队需要“孙悟空”一样大神,也需要“沙僧”一样踏踏实实干活的人。 这样选拔人才是否合理有待商榷,毕竟当时互联网是新兴行业,大家都在摸着石头过河,从历史结果看,目前微软已经被Google、Apple等企业反超了。 解决实际算法问题是一个很好学以致用过程,不仅考察了专业能力,也考察了动手解决问题能力,经典算法和数据结构就那么多,设计思想也就那么多,如何用这些知识解决实际问题并不是想那么简单,需要很强逻辑能力 如果有,请在文章底部留言和点赞,以表示对我支持,你们留言、点赞和转发关注是我持续更新动力!

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    如何克服解决Git冲突恐惧症?(Git杂项)

    上篇介绍了如何克服解决Git冲突恐惧症?(Git移交提交记录),本篇我们将介绍Git杂项。 提交技巧1 接下来这种情况也是很常见:你之前在newImage分支上进行了一次提交,然后又基于它创建了caption分支,然后又提交了一次。 此时你想对某个以前提交记录进行一些小小调整。 你可能会问了:有没有什么可以永远指向某个提交记录标识呢,比如软件发布新大版本,或者是修正一些重要Bug或是增加了某些新特性,有没有比分支更好可以永远指向这些提交方法呢? 当然有了! 它输出结果是这样: <tag>_<numCommits>_g<hash> tag表示是离ref最近标签,numCommits是表示这个ref与tag相差有多少个提交记录,hash表示是你所给定 ref所表示提交记录哈希值前几位。

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    当市场下跌,你该如何面对周遭恐惧

    深渊.jpg 凝望上图黑暗,那究竟是恐惧蔓延深渊,还是开放光明前厅? 如果类比于目前A股走势,那么比特币价格曲线更接近于13年到16年开年状态。其后续经历可能是漫长而缓慢横盘。 更关键是,放弃勇气束手就擒,让一切理想都灰飞烟灭那和对冲毫无关系。 原因很简单,你今天羡慕比特币富豪们,都是在那些波澜不惊横盘时刻完成了最多也最果敢买入。 其实不是,你看美股道琼斯指数屡创新高,科技股虽在近期带来巨幅波动,FB这样股票也能重挫20%,但寻获投资标的美股仍然是上选。 超调,其实是自己心理臆测。恐惧来临时,贪婪就显得宝贵。 决策危机 这当然不是在说,大家应该接盘奉献。恰恰相反,对于非主流代币流通价值,近期还无法逆转对它们判断难度;我们关注和提倡,一直是数字货币整体思考,和头部非控盘货币买入决策。

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