57、机器、伦理与非圆形齿轮技术探索

机器、伦理与非圆形齿轮技术探索

在当今科技飞速发展的时代，机器与伦理的关系以及非圆形齿轮的创新制造技术成为了备受关注的话题。本文将深入探讨这两个领域的相关内容。

人工智能与伦理困境

传统的人工智能工程主要聚焦于替代人类行为，例如在游戏算法、模式识别和自然语言处理等方面。而以人为中心的人工智能（HCAI）则更注重通过增强人类的表现，使系统变得安全可靠。

深度学习与传统算法不同。传统算法对于专家而言相对透明，并且有方法可以发现和纠正其中的错误。但深度学习在训练过程中算法会自我定义，训练完成后投入使用。例如2017年，谷歌训练的软件曾将乌龟识别为枪，这表明神经网络可能会被欺骗，存在一定危险。而且，目前并不清楚网络是如何进行识别的，其输出的确定方式不透明。如果让这样的人工智能系统做出重要决策，那么这些决策将难以解释。

在软件中应该构建何种伦理呢？对于某些应用，功利主义视角可能适用；而与人协作的机器人，基于义务论伦理可能会表现得更好。此外，美德伦理的应用也被考虑在内，通过榜样学习可以使机器人成为“好人”。

自动驾驶汽车的伦理挑战

汽车工程师协会将驾驶自动化分为六个等级，从0级（完全手动）到5级（完全自动驾驶）。目前已经存在4级汽车，它们大部分时间可以全自动运行，但在未绘制地图的区域或恶劣天气下，人类驾驶员仍可手动接管。5级自动驾驶汽车正在测试中，它是一种高度复杂的产物，具备基于定位系统的汽车导航系统、基于电子地图的路径规划系统、用于扫描周围环境的感知系统（通常使用激光导航、视觉导航和雷达导航）以及完全控制车辆的车辆控制系统。

自动驾驶汽车显然应该尽快安全地到达目的地并避免碰撞。谷歌获得的关于控制系统的专利显