人工智能最终将超越人类,但不是反人类

本文探讨了人工智能在解决复杂问题如老龄化、能源危机、气候变化等方面的潜力,同时强调了伦理道德的重要性,提醒人们在发展AI技术时必须考虑其潜在的负面影响,并确保对其有充分的理解和监管。
    如果你是非常聪明的,只能在三四个科学领域做得比较好,而不是所有领域都做得非常好。我们把所有的学科集合在一起。对于任何一个人来说,是不可能做到的。但是,AI可以跟人一起做。我们可以用超级的显示,让AI跟人一起合作,比如NASA的(hap wor)系统。我们会用AI智能来了解地球上各种各样的传感器,以及我们身上的各种各样的传感器,从而让我们了解自己是不是健康、环境是不是健康、业务是怎样的,从而进行预测。这样使得我们的未来会变得更好。

如果我们真的创造了超级智能,会怎么样呢?可能会解决一些难题,比如老龄化、能源危机、气候变化。这个新的系统不会像人类一样思考,它会有意、无意的出现一些负面后果。我也提醒大家,如果我们没有不对AI完全了解,就像你的孩子一样,他对很多情况都不知道,我们需要对他进行监护。如果你发现你的孩子,或者是AI,有一些邪恶的想法或者是做法,你需要阻止。因此,如果我们发现AI有一些邪恶的做法,就必须把它停止下来。

如果这些技术出现问题,大部分的问题并不是黑天鹅事件,我们已经预测到很多情况,我们一定要对这些可能发生的风险做足够的准备。

有些人可能认识这几个人物,他们是在纽伦堡法庭上受审的纳粹军官。问题不是他们不够聪明,而是他们是道德上的罪犯。所以我们一定要让人们具有道德素质,否则他们做的事情就会伤害别人,也伤害自己。

Gary Hargun曾经写过一篇文章《公地的悲剧》。他发现海洋属于所有人,也不属于任何人,这个就是公地的悲剧。我们不能把地球作为一个公地,所有人都有风险,应该把风险分配给所有人,共同保护它。

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值