人工智能如何践行科技向善，如何让人工智能造福人类

1，如何让人工智能造福人类

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

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，

如何让人工智能造福人类

2，现代科学技术给我们带来的是麻烦还是方便

由于身心健康（特别是视力健康）、网络游戏和有害教育App等话题日益受到关注，国家对青少年接触、使用手机等智能终端行为出具越来越多的监管性政策文件，如2021年2月教育部发布《关于加强中小学生手机管理工作的通知》，按照“有限带入校园、禁止带入课堂”的要求，希望学校、广大家长加强对孩子使用手机的监督管理，形成家校协同育人合力，在这一背景下，社会舆论环境和家庭日益对青少年使用手机等智能终端持“保守”意识。处于这样的社会环境下，我们该如何理解科学技术对于社会以及人的价值？我想可从三个方面进行思考： 1、从历史视角看科学技术发展，理解技术发展的生命性力量回看遥远的过去，从人类社会诞生以来，技术就一直作为一种生命性力量成长着，人类历史出现过种种重大技术革命，包括语言、文字、印刷术、大众媒体、互联网等，互联网正推动人类社会进入网络文明时代，其作用与影响远远大于蒸汽机或电气，由此带给人类的不只是一次技术革命，也是行业和领域的革新，进而带来一次新的世界观革命，深深触及社会价值系统的方方面面。这种科技生命性力量成长没有任何停止的可能。 2、从科学技术的作用看技术赋能下的社会发展形态，对人生活、生存及成长的意义在历史上，每次重大的技术革命的出现，都会面临同样的问题：技术到底是解放了人类，还是异化了人类？技术到底是善还是恶？在远古，当文字和书写刚刚被发明时，有人认为人们会因不再需要背诵而丧失记忆力；在19世纪英国工业革命中，机器替代了人力，造成了大量拥有传统技艺的工人失业，他们组织起来进行抗议，甚至打砸工厂和机器。如果仅仅被这些现象所迷惑，我们可能会迷失方向，实际上，技术的意义在于为人类带来了更多选择的自由，不断延伸了可能性空间，这是技术向善的意义。当前，互联网、新能源、太空探索、人工智能、基因工程等无不触及人类新的生存空间、生存体验和生存价值，新技术的发展将给人类带来更多向善的空间。 3、发挥科学技术正向作用，推动科技向善意愿下我们自身素养提升技术本身是中性的，无所谓善恶，如核能技术的研究，既带来了如日本广岛、长崎原子弹爆炸类社会灾难，也带来了新的能源渠道，核电站的建造与应用给人类社会带来了新的动力之源，这也正是当年爱因斯坦从事与原子弹相关科学研究时所思考的问题：我们应如何驾驭科技，发展科技向善的力量。如在互联网时代，产品开发正变得越来越网络化，工业时代产品是设计制造出来的，而互联网时代的产品却更像是生长演化出来的，产品开发周期是自下而上地在用户对市场的反馈中不断快速迭代出来的，由此我们才能享受到如此丰富的产品与服务。本答案来自腾讯可持续社会价值事业部与中国儿童中心联合推出的系列科普图书《答案》，内容由领域科学家/专家校验通过。

现代科学技术给我们带来的是麻烦还是方便

3，ai人工智能如何学习

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等

人工智能的定义分为两部分，即人工和智能。人工比较好理解，争议性也不大。智能包括的问题就比较多了，涉及到诸如意识、自我、思维等等问题。这个意识与思维就包括提问中的这段内容，也就是人工智能的自我学习过程。

大多机器人仿真都用的混合编程模式，也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。Python是人工智能的首选语言，而C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出，MATLAB在数学模型计算方面比较突出。可以到这边看看的，互联网it

关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用－－机器视觉:指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统等。人工智能(artificial intelligence)是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。ai作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，它同原子能技术，空间技术一起被称为20世纪三大尖端科技。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有a*、ao*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。

人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。首先要看你的基础情况了，我弟弟是在积云教育那里报名学习的。专业的师资团队，教学质量好。

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