4、探索有意识机器的世界:技术、伦理与未来展望

探索有意识机器的世界:技术、伦理与未来展望

1. 意识与机器的基本概念

意识,简单来说,是对物体的察觉并按计划达成预期结果的能力。需要明确的是,这种意识依赖于其他因素,并非独立存在。它与识别不同,识别是特定功能的体现;也和感觉有别,感觉属于另一层面的概念。

在机器的范畴中,存在有意识机器(CM)、算法式人工智能(AAI)和有意识生命(CL)这三个类别。有意识机器指的是那些设计出来的系统,其不仅要明确意识的定义,还需关注如何变得有意识、持续发展意识体验以及用户如何与机器的意识进行交互。这种学习并非当前机器学习中识别系统的一部分,而是吸收并拥有体验的表征,在感知和思考过程中都发挥作用。算法式人工智能是设计者的计算努力,旨在让系统表现得像被认可的智能实体,理想情况下,其主要目标是与有意识生命的智能相结合并提供支持。有意识生命则是指生物内部对过去经历、当前感知和未来规划的一种感觉。

2. 人工意识智能(ACI)的研究进展

2.1 ACI的研究方向

Reggia对人工意识(AC)概念与主流人工智能思想之间的联系进行了探讨。他认为将这两个领域结合起来,有助于更深入地理解意识和智能的本质,从而推动人工意识智能(ACI)这一新学科的发展。

Reggia提出了一个关键问题:通过计算模型在AC中发展出的概念,如何能促进更有效的智能体(即ACI)的创建,使其超越当前人工智能技术的水平?为了解决这个问题,他回顾了以往关于意识生物功能的假设,其中大部分都聚焦于信息处理。不过,他提出了一个新的假设:短期工作记忆以及与之相关的工作记忆内容的快速学习和遗忘,也可被视为意识的一种功能,并且能补充和统一之前提出的功能。

2.2

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 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分析的工程技术人员;具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效率,为后续的电能治理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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