16、人工智能奇点:未来是天堂还是末日?(上)

人工智能奇点:未来是天堂还是末日?(上)

奇点预测与争议

有人称赞早在1986年就预测到自动驾驶汽车的出现,但其实早在20世纪70年代末,在纽比贝格的联邦国防军基地就已经出现无需驾驶员干预的巴士,所以这并非多么惊人的先见之明。而他预测的到2045年实现“强人工智能”,即“奇点”是否会成真,其实并不是最关键的。关键在于,几乎所有从技术层面研究人工智能的专家都认为,到本世纪末“奇点”必将到来。

奇点的到来可能并非是突然的飞跃,而是一个渐进的发展过程。人文主义者和自然科学家会争论这个重大事件何时发生以及是否真的发生,因为“超级人工智能”(ASI)的定义本身就存在争议。像“思考”“智能”“意识”或“奇点”这些概念,就像“万能箱”,不同人有不同的理解。例如,泰格马克认为会思考的机器的出现将是“人类历史上最重要的事件”,而伊达尔戈则认为会思考的机器和会思考的人类一样荒谬。

还有像迪·布拉塞嘲笑奇点和超人类主义是不可能的,理由是计算机没有亲属,也不会爱和排尿。但这种将人类特征简单归结为爱和排尿的观点过于简单粗暴。梅青格会批评他,指出其固化的自我认知模式阻碍了对未来的展望。

推动进化的力量

推动未来进化的力量包括基因组学、纳米技术、分子生物学、量子物理学以及正处于蓬勃发展期的人工智能。这些力量不仅会让人类更具机能、延长寿命甚至实现永生,还会极大地改变我们的生活方式和微生物群落。

永生会消除人类的繁殖义务,但在那之前的几十年里,有能力的人可以在“培育实验室”定制“设计婴儿”,无需经历9个月的孕期就能得到完美的孩子。超人类主义者通常也不再食用动物肉或农作物,3D打印机可以根据个人生物数据和审美偏好为我们提供“珍贵”的分子糊状物,现在已经

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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