如何使人工智能科技向善，如何让人工智能造福人类

1，如何让人工智能造福人类

确保人工智能在不会带来一些意想不到的后果的情况下造福人类，是很困难的。拉塞尔教授说，人类社会无法界定自身想要什么，因此通过编程让机器为最多数量的人谋求最大幸福是存在问题的。这就是人工智能所谓的“控制问题”：智能机器将一心追逐武断的目标，甚至当这些目标并不可取的时候也是如此。“机器必须考虑到人类真正想要的东西具有不确定性，

the purpose of artificial intelligence is to benefit mankind.人工智能的目的就是造福人类

如何让人工智能造福人类

2，怎么样才能学好人工智能

举例如下：电动车辆不用电池，从地下的平面取得电源，没有轨道，车辆上方没有“辫子”辅助供电，不拖带供电电缆，在二维平面上自由活动，在中国专利网站上已经公开。同时公开的还有机器人、电动车辆新的竞赛方法。这是很复杂的数学分析的结果下的应用。如有向少年宫和科学技术普及教育机构提供的，可以免费指导，无偿使用，附加条件是同时要将下一代键盘乐器在德国法兰克福乐器展览会上展出，和在德国汉诺威举行的CeBIT展览会上展出下一代计算机键盘，免费提供详细指导。

前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：c/c++)必须得很好，微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去，你就是这个领域的专家甚至大师。

人工智能前景广阔，大家都知道。但问什么现在不成气候？说到底还是没有系统的理论。在这种情况下，你说怎么学呢？踏入这一行从入门开始就要以研究的心态来学，务必刨根问底才能有所建树。早期的思想可以被以尼尔森为代表的符号主义概括。比如他的人工智能一书值得一读。近代研究以神经网路，遗传算法为主，也被称为连接主义派。MIT人工智能学院院长布鲁克斯的适应机理论也取得了一定成就。这门学科涵盖面相当广泛，对数学，哲学，物理，逻辑，都有一定要求。研究领域包括神经网路，遗传算法，知识表示，自动学习，模式识别，问题处理等等。具体应用的方向比如语言处理，图像处理，数据挖掘，专家系统，自适应系统等等。这门科学正在不断完善中。

怎么样才能学好人工智能

3，人工智能怎么做

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering，approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling，approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。本书介绍的遗传算法（Generic，Algorithm，简称GA）和人工神经网络（ArtificialNeural，Network，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。

这个说很简单，做很复杂，所以不好说

人工智能分传统的编程技术和模拟法，遗传算法和人工神经网络均属于模拟发，人工智能是以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。有兴趣可以到学校参观学习。

能者为师。

人工智能怎么做