2、探索人工智能：技术、伦理与监管

探索人工智能：技术、伦理与监管

1. 人工智能的技术进展

1.1 深度学习的应用

深度学习在近年来取得了显著的进展，在多个领域展现出强大的能力。
- 语音搜索 ：2015 年，谷歌宣布将深度学习的神经网络方法融入谷歌语音搜索，大幅提升了其性能。
- 游戏领域 ：1996 - 1997 年，计算机程序“深蓝”成为国际象棋世界冠军；2011 年，IBM 的“沃森”在美国智力竞赛节目《危险边缘》中赢得 100 万美元。此后，深度学习在游戏领域的应用愈发广泛，尤其是在攻克围棋这一极具挑战性的智力游戏方面。围棋起源于中国，规则简单但数学复杂度极高，有多达(10^{170})种可能的棋盘布局。AlphaGo 采用了强化学习，结合“策略”神经网络和“价值”神经网络进行训练，击败了多位围棋世界冠军，至今仍在不断更新。
- 蛋白质折叠问题 ：2020 年，DeepMind 的 AlphaFold 2 解决了困扰生物学家 50 多年的“蛋白质折叠问题”，能够根据氨基酸序列确定蛋白质的三维结构。这一突破不仅是人工智能的里程碑，也对科学研究产生了深远影响，加速了对细胞信号传递的理解，有助于药物研发。2021 年 7 月，AlphaFold 被发布到互联网上供全球使用。

1.2 强化学习

强化学习是深度学习领域的重要组成部分，它使程序能够在交互式环境中自主学习，通过自身行动和经验的试错反馈来优化行为。强化学习使用“奖励”和“惩罚”作为正负行为的信号。
- 应用场景 ：在围棋和自动驾驶等场景