24、具身人工智能能否成为道德主体?

具身人工智能能否成为道德主体?

1. 意识在人工道德主体中的作用

有一种观点认为,机器缺乏生物主体所拥有的意识,因此不能成为道德主体。目前,我们难以描述意识究竟是什么,也无法明确宇宙中哪些实体具有意识,甚至无法衡量人类自身意识的程度。所以,即便机器表现得如同有意识一般精准,也很难让怀疑者相信它真的具有意识。

Steve Torrance在2008年的研究中探讨了这一问题。他认为,创造具有意识的人工智能会带来诸多伦理问题,这将要求我们扩展道德范畴以涵盖这些实体。而我们在扩展道德范畴以涵盖所有人类方面进展缓慢,对于动物和环境的道德地位也尚未达成共识,因此增加人工主体可能会挑战我们尚不发达的道德直觉。

Torrance指出,人类通常认为共享意识是彼此视为道德平等的关键。例如,如果我们认为一个人没有感受痛苦的意识能力,只是表现出痛苦的外在行为,我们可能就不太会对其产生道德关怀;如果认为一个人是没有意识的“僵尸”,我们也不太会判定其负有道德责任。这表明道德地位与定性的意识状态之间可能存在内在联系。

由于缺乏机器具有意识的证据,Torrance放弃了意识是人工道德主体(AMA)必要条件的观点,转而试图在不涉及意识的情况下论证机器的道德地位。

2. 人工主体的道德地位:有无意识之分

2.1 有机观点

Torrance提出了“有机观点”,该观点包含以下五个主张:
1. 具有有机或生物特征的存在与“单纯”的机器之间存在关键的二分法。
2. 只有真正的有机体(无论是人类还是动物,无论是自然产生还是人工合成)才适合被视为具有内在道德地位的候选者,而明显属于机器范畴的实体不能被合理地认为具有内在道

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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