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演进中的伦危机

桎梏:效率水面下的数据伦  技术进一步的成熟无疑将极大的提升类总体的生产效率。但们现在就纷纷开始“欢庆”时代的到来还为时过早。 不同于一般的技术革新,正如文字、货币一般将深刻的改变类分与协作的方式。而类生产协同模式的改变也必然将催生新的秩序与伦导向。 第一方面:大量将被替代  就像上文对无驾驶AI做出的设想,谈及将给世界带来的变化,其对的替代作用是目前被各界所讨的焦点。 但笔者认为,基于当今的结构,随着技术的进一步兴起,之间的关系绝对不像共产主义预言那般的温情脉脉。 史蒂芬霍金曾经预言造成类的毁灭,依笔者的解,未来不太可出现机器对抗类的战争,但是根据基本的经济规律,我们可以预判出的兴起加剧马太效应,最终给整个的阶层之间撕开一道无法弥合的创口

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微软新书讨及其角色

“ 微软公司发表新书《未来计算:及其角色》。在序言中,微软回顾了过去20多年来,科技对生活的改变,并思考了未来20年,科技即将对生活带来的影响。 为了确保我们实现这一未来,各国政府、企业、学术界和民间必须共同努力,创建值得信赖的系统,并使够为不断变化的世界做好准备,在这个世界上,我们需要的技将不断变化。 (AI)的进步催生了够看到、听到、学习和推的计算机系统,为改善教育和医疗、解决贫困问题和实现更可持续的未来创造了新的机。 最后,为了使值得信赖,我们认为它必须以“以为中心”–以增强类创造力和力的方式进行设计–并且其开发和部署必须遵循植根于永恒价值的道德伦原则。 政府、企业、民间和学术研究员之间的持续合作,对于塑造以为中心的的发展和部署来说,将是至关重要的,这样才值得信赖。

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    Decolonial AI:技术预见的Decolonial(CS Computers and Society)

    本文探讨了批判性科学,特别是后殖民和非殖民解和塑造不断进步方面的重要作用。(AI)被视为将重塑现代及其关系的技术进步之一。 非宗族使用历史事后的观点来解释塑造我们知识,政治,经济和世界的权力模式。 我们强调了殖民主义的问题应用,并使用非殖民化的视角,提出了三种策略,可以形成的非殖民化领域:创建的关键技术实践,寻求反向辅导和逆向教学,以及情感和政治区的更新。 未来几年将迎来由研究推动的新的科学突破和技术浪潮,使区义不容辞地通过伦远见和多元化的力视角来加强契约;最终支持未来的技术,实现更大的福祉,以造福和正义为目标。 原文作者:Shakir Mohamed, Marie-Therese Png, William Isaac原文地址:https:arxiv.orgabs2007.04068 Decolonial AI:技术预见的

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    【Nature威胁绝非耸听闻

    【新元导读】Nature日前发表,认为威胁并非无稽之谈。 指出,的发展有可威胁隐私权和异议权,过于依赖将产生网络安全隐患,目前无机等自主进攻武器尚存伦问题,最重要的是机械取代之后生产力提高的收益不一定共享,因此可导致不平等现象加深 最后强调,技术发展应当与科学研究同步,这样技术才不走偏道路。 这可导致机器应用激增,包括那些机器将与密切配合的应用。就连学界对的讨都倾向于呈两极分化:怀疑者和异想天开的未来学家。 不过,最近也出现了一种中立的共识,那就是有望对产生深远影响。

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    Nature|结构生物学中的继续

    2021年7月27日,Nature发表,对近期AlphaFold的热点报道进行了点评。?以下是全文内容。----机器学习将改变我们对蛋白质折叠的解。所有的数据开放至关重要。 但具可以在几分钟到几小时内准确地预测蛋白质结构。相比之下,过去确定一两个蛋白质的结构需要几个月,甚至几年的时间。这为应用提供了可性,例如在分解环境污染物(如微塑料)的酶程中。 在过去的一周里,《自然》杂志采访了该领域的近十位研究员。大家的共识是,现在预测在生命科学领域的应用到底产生什么影响还为时过早,除非任何影响都将是变革性的。 准确预测将如何改变生物学需要良好的训练数据,而我们现在还没有这种数据。但是,结构生物学研究界以及它在其他领域的合作者拥有大量的新鲜数据。 除了研究和数据之外,还为研究组织和管模式(大学应该研究的)提供了一个窗口。对于今天的研究员,以及未来的研究员来说,有很多作需要跟进。

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    --- 绪

    20 世纪三大科学技术成就:空间技术原子技术1.1的基本概念1.1.1 的概念自然界的四大奥秘:物质的本质宇宙的起源生命的本质的发生对还没有确切的定义, 主要流派有:思维的核心是思维知识取决于知识的数量以及一般化程度 。 5) 机器行为计算机的表达力,即 说,写,画等行为。1.1.4 的主要研究领域自动定证明 定证明的实质是证明由前提 P 得到结 Q 的永真性。 自然语言解 研究如何让计算机类语言,包括回答问题,生成摘要,翻译等。 1957年,在苏联造卫星成功发射的刺激下,美国国家研究大力支持对俄科技文的计算机翻译。 分布式 与 多控制 仿真 CAD CAI 决策 多媒体系统 操作系统 计算机系统 通信 网络系统 生命

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    面向计算的混合-研究

    随着现代计算技术和科学的发展,计算的研究和实际应用都在不断扩展。特别是随着(AI)的蓬勃发展,交计算受到AI的显着影响。 然而,的传统技术在处更复杂和动态的问题方面具有缺点。这种缺陷可以通过混合(H-AI)加以纠正,该技术将和AI整合为一个统一体,从而形成了一种新的增强型。 H-AI在处问题方面显示出AI无法超越的优势。本文首先介绍了H-AI的概念。是H-AI过渡阶段的,因此对AI在交计算领域的最新研究进展进行了综述。 其次,它总结了交计算中面临的典型挑战,并使得引入H-AI来解决这些挑战成为可。最后,本文提出了一种结合H-AI的交计算的整体框架,该框架由对象层,基础层,分析层和应用层四层组成。 它表示H-AI在解决问题方面比AI具有显着优势。 面向计算的混合-研究.pdf

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    李开复:的真正威胁

    我在《纽约时报》写的专栏,讨真正给世界带来的担忧:大量的失业、经济极端不平等,无是任何国内,或国际方面。中文翻译如下:?面对呼之欲出的时代,您最担心什么? 他们担心的发展带来所谓的“奇点”,即在类发展的某一特定历史时刻,完全超越慧,继而将带入一场无法想象的变革当中。 们甚至开始怀疑,是否最终控制类,使类沦为所谓的“机械”。这些问题值得探讨,但并非亟待解决。先不这些问题是否发生,即使哪天真的出现,也是数百年以后。 另一个方向则是弥补系统所欠缺的“际交往力”,发展出更多类似作者、酒保、按摩技师等需要际间微妙互动的岗位。即便如此,另一个问题随之出现:我们的对酒保或类似岗位又有多大需求呢? 依我个,为避免本国民陷入贫困,这些国家与提供最多软件的国家——中国或者美国——进行磋商和谈判,最后以特定企业在本地用户中的盈利来换取国家所需的福利补贴。

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    公益的:一项调查(CS CY)

    公益(AI4SG)是一个研究主题,旨在利用和促进来解决问题,改善世界的福祉。在过去的十年中,AI4SG得到了研究领域的广泛关注,并取得了一些成功的应用。 基于迄今为止最全面的AI4SG文献收集和超过1000篇文的贡献,我们提供了一个详细的帐户和分析的作下的主题如下。(1)定量分析了AI4SG文献在应用领域和AI技术方面的分布和趋势。 (4)我们讨了5个问题,希望够对AI4SG研究的未来发展有所启发。 原文作者:Zheyuan Ryan Shi, Claire Wang, Fei Fang原文地址:https:arxiv.orgabs2001.01818 公益的 一项调查(CS CY).pdf

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    自学交的有一天取类而代之?

    交媒体平台现在,活跃的交媒体用户数每天都在大幅度增加。目前,世界各地的交媒体用户数达24.5亿,预计2020年将增长到29亿。 目前,交网络的一些营销和管上已经起着重要作用,如系统的筛选和推荐、信息的抓取等功。机器学习十分复杂,它可以处自然语言并可以进行大量的训练和学习。 所以,如果我们的开发员基于神经网络来搭建未来交网络,将产生什么影响? 目前来看,利用开发的应用和平台并不类造成威胁,而它们的自主学习和改进的力,才是我们真正应该担忧的。 4.类可无法与机器竞争如果未来机器之间够以一种未知的语言进行通信,类可无法与机器竞争。对于,史蒂芬霍金、比尔盖茨等已经发出警告,的开展与推进过程中是存在风险的。

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    从互联网

    而在未来的20年中,对影响最深远的技术无疑将是,因为它将改变与机器的协作方式(参见本公众号前期“的本质”)。随着技术的演进,我们将慢慢从互联网步入。? 在投资财这个场景下,其实大多数缺的不是信息,而是专业的知识。通过技术,将专业的投资操作交给机器去做,未来将有广大的市场前景。除了金融,医疗也是典型的知识不对称行业。 未来,在金融、医疗、教育、法律等存在严重知识不对称的传统领域,都将爆发巨大的效益。 而面对大量的信息,可以使信息的吸收变得更高效、更、也更个性化,即让信息增值。也可以被看做是过量信息的漏斗,而这些经过过滤、提炼、加的信息,就是知识。? 未来的,富与穷的区别将不再仅仅是拥有金钱的多寡,而是利用先进技术掌握知识和认知的力。

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    公益的: 一项调查(Computer and Society)

    公益(AI4SG)是一个研究主题,旨在利用来解决问题,改善世界的福祉。在过去的十年中,AI4SG得到了研究领域的广泛关注,并取得了一些成功的应用。 基于迄今为止最全面的AI4SG文献收集和超过1000篇文的贡献,我们提供了一个详细的帐户和分析的作下的主题,如下:(1)我们定量分析了AI4SG文献在应用领域和AI技术方面的分布和趋势。 (4)我们讨了5个问题,希望够对AI4SG研究的未来发展有所启发。 development of the AI4SG research原文作者:Zheyuan Ryan Shi,Claire Wang,Fei Fang原文链接:https:arxiv.orgabs2001.01818 公益的

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    (一) - 绪1 简介2 的概念3 的发展史4 研究的基本内容

    2 的概念??3 的发展史???4 研究的基本内容?????

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    取代类吗?

    按照这个发展趋势,取代类吗??

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    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推,使用策略,解决问题,制定决策的力知识表示的力,包括常识性知识的表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——Stackexchange超(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,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    “抢”走作吗?

    有更多作被抢走,一些顺应潮流的将变得愈发富有和成功,而那些被时代甩在身后的越来越痛苦。”这是马云对于的见解和预想。?未来,抢走类的作吗? 很多事情由来做以后,做什么呢?未来一半作被取代?随着越来越多成果的出现,一些重复性高、繁琐枯燥、大量使用的不经济的作将被机器取代。 斯坦福大学与伦学教授卡普兰曾做了一项统计,美国注册在案的720个职业中,未来20年内将有47%被取代。 现在们要做的是为劳动力的教育和培训进行投资,以便当这些新机遇到来之时,类劳动者可以把握住。其次,类的生活品质极大提高。的进步将带来许多利益。 例如,无驾驶汽车减少90%的交通事故。总的来说,的发展属于不可逆转的好事,政府、、企业和个都应未雨绸缪,积极拥抱新变革。

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    全面超过类的慧?

    全面超过类的慧?1956年,“”一词诞生,也标志着这门新兴科学的诞生。直到40多年后,这项技术才开始在世界上引起巨大的轰动,让世产生深刻的印象。 很复杂,它是自然科学和科学的交叉学科,涉及到很多个领域的研究。 其实,的研究,就是一个解题的过程。去解答研究过程中的一个个数化自然科学问题和哲学、逻辑等科学问题。只有正确解答了每一个问题,研究才继续进行下去,一个问题没解答,就使科技停滞不前。 由此可见,必然是在类的可控范围内一步步进步的,不可突然变成了一个类无法解的事物。 而且,可以肯定的是,在类没有解意识、思维等力领域前,也不产生自我意识以及思维,不一样思考。

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    AI 入行那些事儿(9)的影响

    作的影响我们需要学共处,让它为我们服务,成为我们的具和帮手,改变我们的作方式,就像历史上出现过的那些生产力提升手段一样。? 类从早期的和简单具一起作,到业化和机器一起作,再到和机器一起作。无作为类本身情愿与否,都无法改变客观规律。?那么类和机器的竞争的优势又在何处呢? 对法律和道德的影响此外,的出现,还给现行的法律法规和道德观念带来了影响和冲击,这也一直是们争的话题。? 侵犯个隐私,因为每个的信息和数据都是最直接的数据来源,大量使用难免带来用户隐私被盗或被滥用的情况,到那时,我们该如何保护自己的隐私。 如果我们过度强调对隐私的保护,是不是也影响的发展?其中的矛盾如何调和,这都是我们需要面对的新难题。们一直在争这些话题,但始终没有定

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    、5G、物联网,哪些技术正在改变

    物联网是一种新兴的技术,可以连接虚拟和现实中的对象,无是手机,平板电脑还是可穿戴设备,虚拟助家电等。 正作为一种强大的分析具而出现,它可以比数据科学家团队更快,更准确地获取信息并在庞大的数据集中查找模式。将AI应用于IoT设备数据时,你将获得分析。 IoT设备就像神经系统的终端,而AI是控制神经系统,处来自终端的信息并做出决策的大脑。物联网+AI物联网正在引领更的未来。 可以在电动汽车上安装许多传感器以进行车队管,以优化使用率,最大程度地减少事故并提高燃油效率。安防作为产业刚需,是 AI 落地最主要的场景,成为必争之地。 总有一天,将被用来帮助们管所有这些物联网。

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    数博 | 高峰坛,杨明川总监谈当运营商遇上

    由国家发展改革委、业和信息化部,国家互联网信息办公室、贵州省民政府共同主办的2017中国国际大数据产业博览在贵阳市开幕。 5月27日下午,在“2017暨新一代信息技术创新高峰坛”上,中国电信北京研究院副总程师、云计算与大数据事业部总监杨明川,作“时代的发展思考”主题演讲。 他认为将迎来爆发期,将引发产业的变革,电信运营商需要从大数据、大计算、大算法、大应用四个关键要素发力。? 的重点行业主要集中在:消费升级、金融投资、网络信息安全、业4.0助产业转型、健康养老、慧城市、互联网+模式的产业升级。 中国电信北京研究院团队以云服务为基础,以、大数据、物联网技术为核心,接入公共治安数据+电信数据,打造面向新型慧城市的关联洞察平台,开发定制化功模块,助力公共治安管化进程

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