人类智能、意识和认知计算如何影响人工智能发展的研究

创客导师

人类智能、意识和认知计算如何影响人工智能发展的研究

一、简介
        “人工智能”一词最早由约翰·麦卡锡于 1956 年在达特茅斯会议上使用。此后，人工智能 (AI) 在数十年的科技发展中经历了三次繁荣。第一次繁荣是在 1956 年到 1976 年。 1950 年代以来，人类先后发明了第一个感知神经网络软件和聊天软件，并证明了一些数学定理，惊呼“人工智能时代来临”，“机器人将在10年。” 在第二次繁荣时期（1976-2006 年），Hopfield 神经网络 [ 1]和1980年代提出的BT训练算法让AI再次流行起来，从而导致了语音识别、语音翻译计划、日本第五代计算机思想的出现。然而，这些想法落空了，第二次繁荣再次破裂。数据积累到一定程度后，有些结果会在一定程度上停止上升。在第三次繁荣时期（2006 年至今），随着 2006 年 Hinton 提出深度学习技术，2012 年 ImageNet 大赛在图像识别方面取得突破，AI 再次爆发。2016 年，AlphaGo 击败了曾经的围棋世界冠军李世石，那被认为是人工智能发展的顶峰。
        现在，人类在认知心理学、神经科学、量子物理学、脑科学等各个领域都取得了长足的进步，与人工智能相关的理论层出不穷。如果没有计算机科学与脑科学、神经心理学、语言学等学科的融合发展，人工智能的研发就不会取得如此巨大的成就。人工智能研究也呈现了一些研究亮点，如机器学习、神经网络（NN）、专家系统、遗传算法（GA）、模糊推理系统（FIS）、支持向量机（SVM）和粒子群优化（PSO）。2 ]，如图1. 人工智能已经广泛应用于人类生活的方方面面，甚至在某些领域超越了人类智能。AI在一定程度上可以替代人类完成识别、决策和控制的任务。在识别方面，人工智能可以对信息进行区分、分类和检索。在决策方面，人工智能可以进行数值对象的评估和匹配。在控制方面，人工智能可以完成性能生成、设计和动作优化以及操作自动化。
然而，人工智能发展带来的科学、技术和社会问题越来越受到公众的关注。在推动社会进步的同时，人工智能的广泛应用也产生了一些突出的负面影响。例如，机器人的应用导致失业[ 3 ]；人工智能的应用扩大了贫富差距；AI算法造成偏见；大数据导致隐私泄露和人类精神生活退化。这些都是人工智能技术应用带来的社会问题。在他的书中AI Future，李开复分析了人工智能带来的体力劳动和脑力劳动的就业风险。对于体力劳动者来说，社会交往弱、技能低的结构化工作面临更高的风险，例如卡车司机、快餐厨师和缝纫工人。对于脑力劳动者来说，从事社会薄弱和创造性低的工作的人面临更大的失业危险，例如放射科医生和电话推销员。因此，在人工智能时代，一些职业或工作被取代是不可避免的。如果你的工作不需要太多的天赋和技能可以通过培训获得，如果你需要做的是大量重复性的工作而没有太多思考，如果你在一个狭窄的社交网络中工作，很少与人交流，那么你很有可能被人工智能取代。
       职业结构的解构和重构只是人工智能带来的一方面。甚至有人提出了“机器威胁论”。了解人工智能是应用它的前提。AI本质上是对人类智能的模拟，其发展依赖于算法的突破。考虑到这种关系以及人类对人工智能理解的困惑和担忧，本文首先分析了人工智能的本质、人工智能和意识，以及认知计算的特点和优势，并进一步预测了人工智能的未来发展。
二、人工智能的本质和特点
人工智能与普通计算机的区别在于人工智能的新形式和技术手段，但它们具有相同的性质。AI 仍然是人类的工具 [ 4]。准确把握人工智能，可以从硬件和软件两个方面进行分析。从硬件的角度来看，计算机和机器人等智能机器是与人脑分离的物理和化学实体。虽然它们不是人体反射和控制系统的生理结构，但它们是从系统的硬件发展而来的。人脑也是硬件，但它是一个生理实体，而不是物理或化学实体。人脑提供了反射和控制功能的物质基础。从这个意义上说，大脑实体提供结构，思维提供功能。智能机器具有物理和化学结构，电子在其中进行物理运动。这种结构是人工智能的先决条件。人脑的生理结构不同于智能机器的结构，因此它们没有生理或固定的硬件连接。因此，虽然智能机器是从人的反射和控制系统的硬件发展而来的，但它们的发展是相对独立的。然而，这并不意味着智能机器的硬件永远无法与人脑耦合。相反，它表明加强人脑与智能机器之间的硬件连接是智能发展的一个有吸引力的方向。他们的发展是相对独立的。然而，这并不意味着智能机器的硬件永远无法与人脑耦合。相反，它表明加强人脑与智能机器之间的硬件连接是智能发展的一个有吸引力的方向。他们的发展是相对独立的。然而，这并不意味着智能机器的硬件永远无法与人脑耦合。相反，它表明加强人脑与智能机器之间的硬件连接是智能发展的一个有吸引力的方向。
       AI 的智能在于它的软件。为什么人工智能可能？它与人脑智能有什么关系？要回答这些问题，我们需要进行软件分析。思考是人脑的功能。思维分析可以通过功能结构法、层次法或两者结合的方法进行。从层次上看，思维有几个层次：第一层是形式层，即语言；第二层是内容层，即意识概念。这两层是对思维本身的内在分析。从它与其应用对象的交互作用来看，还有一层思维，即它的外在功能层。当按照功能结构划分这三层时，语言和意识概念是内部结构，而功能层则具有思维和意识的外部功能，即智能。意识概念作为思维的内部结构，是指意识的结构。根据内部结构的不同，反思和控制活动在思维的各个内部层次上都有相应的表现。在内容层面表现为各种意识的活动，在形式层面表现为相应的语言活动。如果没有所有内部思维层的活动，就不会有整体的智能或活动。语言层的活动是人脑内部的编码活动，可以通过生物电运动直接进行。因此，当人们想到特定的词时，
       思维活动在语言层面有具体表现，说明思维可以通过语言形式化。语言不是有意识或概念的东西。相反，它在大脑中具有相应的电信号运动，表现出身体运动的特点。就语言和电信号而言，语言是内容，电信号是形式。脑外语言是指可以听到的声音和可以看到的文字。大脑外语言的内化是由大脑的思维语言完成的，思维语言的存在取决于大脑的生理、化学和物理运动。解剖人脑时，里面没有语言实体。相反，只能找到相应的大脑结构和运动。因此，大脑内部语言的作用被强调为电子运动的编码规则。只有当大脑中有特定的电信号运动时，才会有语言运动和进一步的意识活动。这些序列关系为思维活动的形式化奠定了基础，即语言化，然后是电子运动。这是电子计算机能够模拟人脑智能的最根本原因。即语言化，然后是电子运动。这是电子计算机能够模拟人脑智能的最根本原因。即语言化，然后是电子运动。这是电子计算机能够模拟人脑智能的最根本原因。
       简而言之，人工智能不是独立的。它属于人类智能的范围，也是其中的一部分。AI之所以属于人类智能，是因为它是人类智能发展到一定历史阶段的产物，是人类大脑的工具，是人类智能的扩展[ 5]。]。所有的人工智能都在沿着人类智能的方向延伸，其在社会生活各个领域的所有功能都在反思和控制的范围内。随着人类的发展，当今社会生活的方方面面越来越复杂，人脑的直接调节和控制越来越困难，人类在量级和精度上越来越不能满足要求。因此，社会许多领域的活动不能仅靠人类智慧来调节和控制。当然，这不是人脑在质量上的限制，而是在数量上的限制。因此，人类智力的发展可以通过某种方式的大脑扩张来实现，以满足社会生活的需要。
3.人工智能与人类意识
      未来几年，机器将变得更加智能。如果我们不能区分机器和人，那么我们就有理由认为这台机器是智能的[ 6 ]。因此，我们将面临的问题是：智能机器是否可以被认为是有意识的？这就需要我们理解人工智能与人类意识的关系。
3.1. AI推动人类智能发展
人工智能作为人类智能的必要补充，有效地扩展了人的大脑，扩大了人的智能。人工智能和人脑是相互关联的，并且一直相互支持。这些都使人类的认知范围不断向微观和宏观扩展，使人们间接地对事物的本质有了更深入的认识，极大地丰富了意识的内容。
      模拟人类操作智能的人工智能，在计算速度、容量和准确性上都远远优于人类。确实可以解放脑力劳动。在互联网和大数据技术的支持下，人工智能将在更多领域、更深入地帮助人类，甚至在极端环境下进行救援行动。在医疗实践领域，脑刺激有助于恢复受损的脑神经。在交通方面，随着数据、连接、实时感知和交通预测的应用，人类将首次体验共享骑行和自动驾驶。以人工智能为代表的第三代文化载体的革命，将推动人类记忆和学习方式的巨大变革。AI是我们的大脑辅助设备，它以完整的方式存储了大量信息。记忆和思维的承担者逐渐脱离人体，趋于客观化。便携式计算机复制了我们所谓的认知，甚至我们人类的理性也面临挑战。然而，人类可以利用他们的动态直觉，发挥他们的创新能力[5 ]。印刷载体一度迎来了人类文化的繁荣时期。现在，我们应该对人工智能在人类意识中的促进作用保持开放的态度。AI技术对人类数据的观察和处理能力提出了新的要求。接受信息技术（IT）职业培训的工人将更好地适应变化，从而在向智能密集型社会的转变中迈出一大步。在智能机器的帮助下，人类可以成为新型的、有创造力的、可靠的认知主体。
3.2. 人类意识制约人工智能发展
       意识的本质影响着人工智能的发展。意识可以是内省的，它揭示了对意识的客观研究所不能达到的。人类意识不是现实的被动或消极反映；相反，它是一种积极的和积极的。在决定主体的行为时，必须通过主体的内在世界以及思维和感觉系统来反映外部经验。所谓动物意识是一种未经检验的说法，因为动物无法将自己与自己的活动区分开来。它们是不可或缺的。人工意识也是如此。AI虽然可以完成部分人类的思维活动，但它并不理解这样做的意义。它机械地、漫无目的地运行。即使人工智能有目的，这一切都是人类灌输的，以实现自己的目标。70年后，逻辑功能主义运动以惨淡的方式结束，而意识结构主义则为人工智能指明了新的方向。结构主义先后经历了语义网络和神经网络。后者认为世界上事物之间的联系都是相同的，不同之处在于它们发生的频率。神经网络无法区分“白色”作为名称和“白色”作为颜色。这种人工智能本质上是一个程序或功能，对特定刺激做出类似的反射反应。AlphaGo 是弱人工智能，编程不是实现机器意识的有效途径。而意识结构主义则为人工智能指明了新的方向。结构主义先后经历了语义网络和神经网络。后者认为世界上事物之间的联系都是相同的，不同之处在于它们发生的频率。神经网络无法区分“白色”作为名称和“白色”作为颜色。这种人工智能本质上是一个程序或功能，对特定刺激做出类似的反射反应。AlphaGo 是弱人工智能，编程不是实现机器意识的有效途径。而意识结构主义则为人工智能指明了新的方向。结构主义先后经历了语义网络和神经网络。后者认为世界上事物之间的联系都是相同的，不同之处在于它们发生的频率。神经网络无法区分“白色”作为名称和“白色”作为颜色。这种人工智能本质上是一个程序或功能，对特定刺激做出类似的反射反应。AlphaGo 是弱人工智能，编程不是实现机器意识的有效途径。而不同之处在于它们的出现频率。神经网络无法区分“白色”作为名称和“白色”作为颜色。这种人工智能本质上是一个程序或功能，对特定刺激做出类似的反射反应。AlphaGo 是弱人工智能，编程不是实现机器意识的有效途径。而不同之处在于它们的出现频率。神经网络无法区分“白色”作为名称和“白色”作为颜色。这种人工智能本质上是一个程序或功能，对特定刺激做出类似的反射反应。AlphaGo 是弱人工智能，编程不是实现机器意识的有效途径。
       意识的变化和发展带来人工智能的相应变化。在主客二分的意识理论体系下，抽象的运算规则推动了算法的研发。该理论认为，人类意识可以简单地概括为大脑的符号操作，而忽略了直觉、常识和外部环境中的意识特征。事实上，人工智能发展水平的变化确实与人类意识的发展有关。行为主义和结构主义与人脑神经网络类似，是对人类适应机制的模拟，不受形式的限制。主客融合这一关注与现实世界交互的哲学趋势，为人工智能提供了思想启示。人类意识理论批评形式原则。以AlphaGo为代表的深度学习，通过学习人类的经验，摆脱了结构限制，获得了解决问题的策略。2016 年，DeepMind 开发的程序 AlphaGo 通过采用蒙特卡罗树搜索（MCTS）和深度学习（DL）从全局思考并做出最优选择，赢得了围棋比赛，摆脱了围棋的限制。蛮力法[7 ]。当具身哲学出现时，人工智能开始模仿人体的运动和手势，比如模拟面部运动的规则。从某种程度上说，人工智能开始将注意力转向人体和外部环境，这与现象学家对意识的阐述是分不开的[ 8 ]。可以说，意识哲学理论虽然不能直接提升人工智能的技术本质，但其发展变化将为人工智能的探索提供前瞻。
4.人工智能与认知计算技术
人工智能是一个广泛的概念。从最终目标来看，认知计算是实现人工智能的重要途径。认知计算是对客观世界的内在意义以及目前可以观察和测量的各种信息和数据的认知和有效表达。它是人工智能对要解决的特定问题的表达。
4.1. 认知计算的概念
      认知计算是一种使人类能够与机器合作的技术。这个术语来自认知科学和人工智能。它以认知科学的理论构建算法，模拟人的客观认知和心理认知过程，使机器达到一定程度的“类脑”认知智能[ 9]。]。认知计算使用技术和算法自动从数据中提取概念和关系，理解它们的含义，从数据模式和先前的经验中独立学习，并最终扩展人或机器可以自己做的事情。基于此，Roma进一步提出了认知计算的三大主要应用：机器人和认知自动化，使可重复的任务自动化，以提高效率、质量和准确性；发现隐藏模式和关系的认知洞察力，从而发现新的创新机会；和认知参与，通过大规模提供超个性化来推动客户行动 [ 10]。认知计算是技术的综合，其中每种技术都贡献了一种独特的方法来解决其领域中的问题。人工神经网络 (ANN) 使用生物神经元的相互作用作为模式识别、决策、建模和预测的模型。模糊逻辑以类似于人类决策过程的方式使用近似信息，并且在控制和决策应用中很有用。进化计算采用自然选择和进化理论，在优化中很有用。认知计算提供了一种分析技术过程和人类活动的有效方法 [ 11 ]。
       基于上述概念，认知计算可以简单地理解为融合多种技术，旨在利用基于计算技术的人工机制来实现人类认知功能的技术领域。它是认知科学的核心技术领域。从本质上讲，认知计算是通过人工智能、模式识别、机器学习等技术来理解现实世界中各种数据和现象之间的内在联系，并进一步开发工具和系统来提高生产力，保护环境，并为社会治理做出贡献。
4.2. 认知计算的特点和优势
       在表格计算和编程计算之后，现在认知计算时代即将到来。一般来说，认知计算具有广泛的应用，包括参与、决策、发现等方面，以提高人的“认知”能力为核心。哈佛大学的 Leslie G. Valiant 认为，与其他方法相比，认知计算具有三个主要特征：记忆、学习或回忆的每一个行为都是在充满先前获取的信息的网络上执行的简单算法过程；系统作为后台活动不断学习；在分析复杂场景或推理等更复杂的认知过程中，内部计算具有重要的时域，需要保留状态信息[ 12]]。认知计算系统具有很强的理解能力。通过自然语言理解技术及其对结构化和非结构化数据的超强处理能力，可以与各行业的用户进行交互，进而理解和响应他们的问题。认知计算系统具有智能的逻辑思维能力。它可以通过数据和假设揭示洞察力、模式和关系，将分散的知识连接起来，进行推理、分析、比较、归纳、总结、论证，获得深刻的洞察力和决策证据。认知计算系统具有优秀的学习能力。通过循证学习能力，可以快速从大数据中提取关键信息，像人一样学习。它可以通过专家培训和交互中的经验学习获得反馈，以优化模型并进行改进。此外，认知计算系统还具备完善的个性化分析能力。利用文本分析和心理语言学模型，对海量社交媒体数据和商业数据进行深度分析，把握用户个性，全方位刻画个人。该系统不是所有这些技术的简单集合。相反，它以前所未有的方式集成了这些技术，深刻改变了解决业务问题的方式和效率。可对海量社交媒体数据和商业数据进行深度分析，把握用户个性，全方位刻画个人。该系统不是所有这些技术的简单集合。相反，它以前所未有的方式集成了这些技术，深刻改变了解决业务问题的方式和效率。可对海量社交媒体数据和商业数据进行深度分析，把握用户个性，全方位刻画个人。该系统不是所有这些技术的简单集合。相反，它以前所未有的方式集成了这些技术，深刻改变了解决业务问题的方式和效率。
       与以往的计算范式相比，认知计算在适应性、交互性、迭代性和上下文感知等方面具有显着的特点。它可以感知周围的环境和语境，并做出相应的自适应。认知计算需要动态编程，必须理解、识别和提取上下文元素，例如内涵、语法、时间、位置、规则、用户画像、过程、任务和目标。他们可能使用多种信息源，包括结构化和非结构化数字信息，以及感官输入，如视觉、手势、听觉或传感器信息。认知计算还具有“记忆”功能，能够进行迭代运算。认知计算系统必须能够记住之前的交互信息，通过信息和语义的叠加进行理性推理和辅助决策。例如，作为数字化医疗救护，当用户在凌晨1:00与其交流“胸闷或失眠”的个人情况时，医疗救护必须“识别”当前时间和用户情况，做出综合判断结合用户以往的情况，提出合理的建议。
目前，研究人员认可的认知计算有四项关键技术：
第一是处于顶层的机器学习、自然语言理解和人机交互技术；
第二，大数据技术，包括如何存储、组织、管理和分析大数据；
第三，计算机体系结构（认知系统所需的计算能力远远超过我们今天所能提供的，因此如何实现以数据为中心的系统设计也是我们今天面临的挑战）；
第四，在底层需要原子和纳米技术的突破[ 13]]。
认知计算的主要任务有两个：
一是通过计算机研究和模拟人类对客观世界的理解；
二是以信息和数据的认知和价值发现为主要目标。与人工智能相比，认知计算的研究更深入、更具体。“更深”是指不仅研究人脑行为的模拟，更注重对客观世界运行规律的理解，以及对世界产生的数据的内在规律和外在表现的理解；“更具体”是指在应用业务领域有更直接的表达，可以为企业领导提供直接的决策建议。
五、人工智能未来发展预测
AI在未来会扮演什么样的角色？斯坦福大学的蒋教授说：“我希望年轻人能够理解人工智能和人类工作模式的区别，然后培养出能够将他们与人工智能区分开来的能力。” [ 14 ]。从核心技术来看，三个层面的突破有望推动人工智能的进一步发展。平台、算法、接口的突破将推动人工智能实现跨越式发展。构建能够服务于各类企业、满足不同需求的智能平台，将是未来科技发展的一大趋势。
5.1. 创新智能技术，实现人的个性化智能再现
目前，人工智能仍处于“弱人工智能”阶段，只能模拟、延伸和扩展低端的人类智能，即人类的感觉、感知以及常规和程序化的逻辑推理。至于人类的高端创造智能、想象力、直觉、潜力，以及只能通过行为表达的隐性知识、经验、技能等非常规和非程序化的个性化智能，“弱人工智能”是无法模拟的，让单独扩展或扩展。这种高端的、非常规的智能，只有在我们进入“强人工智能”阶段后，才能被模拟、延伸和扩展。
人工智能的发展在不同程度上建立在脑科学研究的基础上。其运行的莫名“黑匣子”特征与脑科学尚未完全掌握人脑智能的运行规律和机制密切相关。AI“黑匣子”特性的破解取决于脑科学的进一步发展。未来人工智能会超越人类的生物智能吗？这种判断实际上预设了机器智能具有巨大的发展潜力，却忽略了一个事实，脑科学已经揭示，人脑智能还远未得到充分开发和释放，也具有巨大潜力。在人工智能方面，可以模拟或扩展的人类智能的比例只是水面的冰山一角，只包括常规的、逻辑的、外显的、普遍的意识和智能。隐藏在水中的大量非常规的、不合逻辑的、个性化的意识仍然难以模拟或延伸。正如精神分析学家弗洛伊德的“冰山理论”所指出的，人的心理结构由意识、前意识和潜意识组成。意识只是水面上的冰山一角，而潜意识占据了大部分的心理结构，隐藏在水面之下[ 隐藏在水中的个性化意识仍然难以模拟或延伸。正如精神分析学家弗洛伊德的“冰山理论”所指出的，人的心理结构由意识、前意识和潜意识组成。意识只是水面上的冰山一角，而潜意识占据了大部分的心理结构，隐藏在水面之下[ 隐藏在水中的个性化意识仍然难以模拟或延伸。正如精神分析学家弗洛伊德的“冰山理论”所指出的，人的心理结构由意识、前意识和潜意识组成。意识只是水面上的冰山一角，而潜意识占据了大部分的心理结构，隐藏在水面之下[15 ]。这主要是因为人类对这部分意识和智能的认知和发展很少，更不用说它的人工智能了。当然，随着大脑、人类潜能和人工智能本身的不断发展，人工智能模拟和延伸人类的个性化和模糊意识和智能是可能的。美国未来学家雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）曾预言，2045 年将是一个深刻而分裂的变革时期，“这一年的非生物智能将是当今全人类智慧的 10 亿倍”[ 16 ]。
如何实现强人工智能？这需要“脑机接口”（BCI）这一前沿研究领域。它研究在人或动物的大脑与外部设备之间建立直接连接以实时转换意识并最终在人与人之间或人与机器之间自由传输和下载思想的方法。令人惊讶的是，Elon Musk 创立的脑机接口研究公司 Neuralink 发布了突破性的“脑机接口”技术，该技术利用了 4 到 6 μ 的线程 米厚，不到头发的十分之一，用于传输芯片获取的大脑信号。微小的电子设备被植入大脑，这样思想就可以通过无线设备传输，甚至可以与 iPhone 应用程序进行交互。脑机接口技术可以实现四种功能。通过大脑操纵机器，机器可以代替人体的某些功能，修复残疾人的身体缺陷。任何事情都可以通过头脑来控制。通过脑机接口可以改善大脑运作，让我们感觉自己刚刚睡了一个好觉，精力充沛，注意力集中，快速触发，从而能够清醒高效地工作。2014年，美国ABM公司通过EEG脑机接口训练测试人员，让新手学习速度比以前快2.3倍。通过脑机接口，我们可以在短时间内获得大量的知识和技能，甚至可以获得常人无法拥有的超能力。有了脑机接口，人与人之间可以不用语言，只依靠大脑中的神经信号进行交流，从而实现“无损”的大脑信息传输。马斯克疯狂地设想，人机结合可以帮助实现更快更准确的交流，而这种非语言交流更好。但是，我们认为沟通是人类的基本行为，也是人类合作的基础。在虚拟数字空间中，人类语言将进化而不是完全被取代。AI未来的发展是增强，而不是取代，
5.2. 突破专业算法，构建智能服务空间
人工智能有望很快获得近乎无限的信息存储空间、比人类100倍甚至10000倍的量子计算能力，以及各种专门算法的突破。一个人工智能系统即使配备了目前最先进的计算平台，如果没有有效的算法，也只能是四肢发达的人，白痴的脑袋，不能算是真正的智能。算法能力的提升将进一步推动人工智能的不断突破。在生活的诸多消费场景中，人们对个性化体验的需求越来越大，个性化、场景化的服务将逐渐成为人工智能驱动创新的主攻方向。在互联网的帮助下，专业水平的知识库和程序设置有望在不久的将来“回答”大多数专业或科学问题。他们的专业能力相当于高级医生、建筑师、工程师、数学教授等。
       在教育领域，人工智能可以成为学生教育的重要驱动力。在打造大规模个性化学习环境、建设智慧校园等方面具有独特优势。随着教育与云计算、大数据、VR/AR等技术的深度融合，未来人工智能在教育领域的应用具有无限潜力和可能性[ 17 ]。目前，BCI 技术被应用于测量学生的隐性数据，包括他们的学习状态、注意力水平、认知负荷和学习风格[ 18 , 19 ]。大脑测量可以揭示学生大脑差异，增强我们对学习的理解[ 20]]。根据不同学习者在看、听、读、写或操作学习资料时收集的注意力数据，采用SVM学习算法识别他们的学习风格。其平均识别率为75.8%，单次最高准确率为83.3%[ 21]]。未来，认知计算将主要用于为学生定制个性化学习助手，提升整体学习体验。AI通过收集和分析学生的学习数据，逐步勾勒出每个学生的学习风格和特点，然后自动调整教学内容、方法和节奏，让学生接触到最适合自己的教育。智能学习系统不仅可以轻松为学生提供个性化教学，而且实时数据和自动分析为教师提供了大量信息，以便他们更深入地了解每个学生。同时，数据可以指导教师根据每个学生的问题，不断改进教学内容，做出更准确的教学规划，让他们的教学更有针对性。但是，需要注意的是，未来一切都会变得不同。只有解决新问题的能力不变[21]。我们 98% 的基因构成与黑猩猩相同，但我们的语言、价值观、艺术表达、对科学的理解和技术研究使我们与众不同。这是创造力的结果，大多数有趣、重要和人性化的东西都归功于创造力。有创造力的人在思考和操作上往往更加独立。他们往往富有想象力、好奇心，并愿意尝试和冒险。在与围棋天才杰科的较量中，AlphaGo就像是一个可以吸收对手力量的武林高手。每个手册和游戏都可以成为推动其力量增长的有效来源。它是如此强大，以至于即使是最聪明的人类之一也会感到“冷”。而且，机器人永远不会生气或疲倦，因此人类不可能在与机器的竞争中获胜。所以，22 ]。”
       在医疗保健领域，许多公司正在开发可用于医疗领域的人工智能技术。分类和识别能力是这些设备的主要目标。它对识别致癌物非常有帮助，因为它可以帮助检查员在更短的时间内解释无数文件。此外，它还可以评估患者的相关信息，彻底查看所有病历，找出可能导致患者出现问题的线索，辅助诊断。通过大量医学教科书和相关数据对患者病史的分析，人工智能可以为医生提供一些诊断依据。有时，他们可能会提供医生从未考虑过甚至不知道的疾病诊断。在业务领域，结合能够满足客户需求的大数据和算法，人工智能可以在经济决策过程中发挥重要作用。企业可以使用人工智能将各种风险因素纳入决策过程，然后为投资或分支机构选址提供有效建议。在金融领域，人工智能推动了人性化金融科技的兴起，被银行和金融机构广泛采用，更有效地服务于越来越多的客户。除了自动执行后端和管理任务外，它还可以主动开展面向客户的活动。在制造业中，人工智能可以辅助设计师完成产品的设计。理想情况下，可以很大程度上弥补中高端设计师的短缺，从而大大提高了行业的产品设计能力。同时，通过对大量生产和供应链数据的挖掘和研究，人工智能有望帮助优化资源配置，提高企业效率。在理想情况下，人工智能可以为企业提供产品设计、原材料采购计划与配送、生产制造、用户反馈数据收集与分析等全流程支持，推动中国制造业转型升级。
5.3. 彰显价值理性，规避道德风险
了解人工智能的技术和伦理风险趋势是人工智能发展趋势研究的一部分。而如何有效规避这些风险也是人工智能领域一个非常热门的研究课题。
在数据分析、内容推荐、人脸识别等各种人工智能应用场景中，人的身份和行为都直接受到牵连和影响。滥用相关技术的危害和负面影响将远大于传统网络和数字技术[ 23]]。具体来说，人工智能应用存在算法偏差。算法本质上是客观的数学表达式，但建模和数据输入是由人来完成的。在这个过程中，人类固有的偏见和歧视会影响算法的决策，进而导致算法偏见等伦理问题。人工智能存在社会伦理问题。人工智能在人类生活中的应用，使得人与机器的关系越来越复杂，进而引发一系列社会伦理问题。其中，最首要的就是AI能否代替人类工作？从运营效益和经济效益来看，未来大量白领或蓝领工作将被人工智能占据，这将不可避免地导致大规模的技术失业，并在一定程度上导致人类与人工智能的对立。人工智能存在责任和情感伦理问题。人工智能的广泛应用带来了许多事件或案件中主体判断的困难。例如，无人驾驶汽车在紧急情况下突然刹车时，人工智能采取的每一步都是由算法规定的，算法是由人类设定的。因此，在这样的场景下，责任主体的判断必然会出现伦理问题。如果我们不反省地坚持乐观务实的立场，人工智能对社会和个人的潜在威胁将被忽视或忽视，伦理风险将无法提前预防或事后纠正。
       为了规范人工智能的发展，英国政府科学办公室于 2015 年发表了《人工智能：未来决策的机遇和影响》报告，指出算法偏见、不透明和问责不当的严重后果并强调人工智能的进一步发展应建立在支持创新、建立公民之间的信任、建立稳定的环境以及促进对必要数据的适当访问的前提下[ 24]]。2016 年 12 月，电气和电子工程师协会发布了“符合伦理的设计：人工智能和自主系统优先考虑人类福祉的愿景，第一版”，其中提出“人类利益”、“责任”、“透明度”而“教育和意识”应该是产品研发过程中的一般原则[ 25 ]。2019年6月，G20贸易与数字经济部长级会议公报发布《G20人工智能原则》，明确人工智能系统全生命周期“稳定安全”，提出五项原则负责任地管理可信赖的人工智能 [ 26]。同月，国家新一代人工智能治理委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，提出“和谐、人性化”八项原则。公平与正义”、“包容与共享”、“尊重隐私”、“安全可控”、“责任共担”、“开放与协作”、“敏捷治理”[ 27 ]。
       上述文件大多从国家发展战略的角度考虑人工智能技术应用对社会可能产生的影响。科学是一种强大的工具。如何使用，对人类来说是福还是祸，取决于人，而不是工具[ 28]]。一般来说，人工智能的伦理规范旨在为人工智能配备一个“良心（尽责）”。这意味着，与其他技术不同，人工智能的伦理研究应该围绕“机器核心”和“人的良心”展开。“机器核”主要是指人工智能的道德算法，旨在将“良好的道德”灌输到人工智能中，从而产生道德的人工智能或机器。“人的良心”主要是指人工智能的设计和应用伦理，旨在让人工智能的开发者和用户具有“良心”，确保人工智能的设计符合道德，避免恶意设计，确保人工智能是合理利用，造福人类社会。人工智能对人类来说是“福”还是“祸”，取决于人类拥有什么样的价值。
六、结论
基于以上分析，得出以下结论：
(1)        未来，人机结合可以帮助实现更快更准确的交流，这种非语言交流效果更好。但是，我们认为沟通是人类的基本行为，也是人类合作的基础。在虚拟数字空间中，人类语言将进化而不是完全被取代。人工智能未来的发展是提升而非取代人类的整体智能，促进人工智能与人类智能的互补，发挥各自优势，实现人与人工智能机器的“协同进化”。以认知计算为代表的算法突破，推动人工智能不断向教育、商业、医疗等领域渗透，构建人工智能服务空间。至于人的关心，即
(2)        如果我们从人类发明、制造、使用工具的历史过程来看人工智能的出现，我们会发现人工智能是一种智能工具。虽然它与以前的物理工具有质的不同，但基于它们作为工具的性质，它们具有一些相同的特征。在人与人工智能的较量中，AlphaGo的胜利，其实并不是智能机器人的胜利，而是众多现在和过去的围棋高手的胜利。因此，我们不能简单地得出机器人的智能高于人类或机器人可以取代或支配人类的结论。我们应该从人类发明和使用工具的历史以及人与工具之间的关系来看待人工智能。从工具论的角度来看，人类最早的工具是原始祖先制作的石器。进入农业文明后，农民发明、制造、使用各种农具。进入工业文明后，工程师发明并制造了各种自动化机器。石器、农具、机器都是人的身体能力的更替、延伸和扩展。物理工具的每一次质的飞跃，都是对人类身体素质的巨大解放，提高生产力，促进社会发展进步。在后工业文明时代，大部分原有的人工健身已经被人工智能改造和取代。人工智能的诞生是人类工具历史上的又一次革命。人工智能不仅是自动化的，而且是智能的。它可以替代、扩展、不仅扩展了大部分人的身体素质，而且扩展了部分人的智力。它使人类不仅从繁重繁琐的体力劳动中解放出来，而且还解放了部分脑力劳动，再次迅速提高了生产力，促进了人类发展和社会进步
(3)        无论是从技术的成熟度，还是从人类智能的发展来看，智能化都是未来的必然趋势。正如库兹韦尔所说，我们既不能阻止变革的加速，也不能阻止人工智能在各个领域超越人类[ 17 ]。AI技术最大的特点就是可以赋予​​“机器”“智能”。技术以前是由“人类智能”发明的。但是，从现在开始，技术也可以通过“机器的智能”来发明。AI奇点来临的一个重要标志是“用机器的智能生产智能”[ 29]。到2050年，人工智能将无限接近人类智能。然而，人类“仍然拥有决定未来技术和生活的权利”。换句话说，人类的许多高级能力是人工智能无法替代的。人工智能只能是人类的服务提供者。虽然从分数和个体层面来看，人工智能可以取代、扩展、超越人类；它的主体地位强于人，即可以支配和控制个人，人为人工智能服务。但是，从整体和人类的角度来看，人工智能是一个电子机器，而不是一个有生命的个体，没有生命形式，没有运动。它没有像人类那样独立的需要、属性、天性、意识或社会行为。因此，人工智能不可能像人类一样成为主体。相反，它只能是人们使用的机器，是人类生产生活中的工具和配件。如果我们过度依赖人工智能，就会产生依赖倾向，而这种倾向（例如，我们认为先进仪器提供的数据是最完美、最可靠的）不仅会让人失去批判性思维能力，还会导致不可逆转的错误或灾难。因此，对于人类和社会而言，许多关键能力，例如推动社会和人类进步的能力，只能靠我们自己。我们认为先进仪器提供的数据是最完善和可靠的）不仅会让人失去批判性思维能力，还会造成不可逆转的错误或灾难。因此，对于人类和社会而言，许多关键能力，例如推动社会和人类进步的能力，只能靠我们自己。我们认为先进仪器提供的数据是最完善和可靠的）不仅会让人失去批判性思维能力，还会造成不可逆转的错误或灾难。因此，对于人类和社会而言，许多关键能力，例如推动社会和人类进步的能力，只能靠我们自己。
       在人类历史上，所有重大的技术革命都给人类乃至整个社会带来了冲击。铁器的发明和传统农业社会的开始，引发了冷兵器时代的战争。在中国，这场战争从春秋战国时期一直持续到汉朝。电力的发明和工业社会的兴起引发了第一次世界大战和第二次世界大战，使 20 世纪上半叶染上了鲜血。现在，在带来技术效益的同时，人工智能、纳米技术、脑机接口、生物技术等技术的进步也将掀起新的社会变革风暴。正如查尔斯狄更斯在两座城市的故事中所说的那样“那是最好的时代，这是最坏的时代，这是智慧的时代，这是愚蠢的时代，这是信仰的时代，这是怀疑的时代，这是光明的时代那是黑暗的季节，那是希望的春天，那是绝望的冬天，我们拥有一切，我们面前一无所有，我们都直奔天堂，我们都直奔相反的方向”。
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