13、新拟人工智能立法:机器人权利与义务国际法案解读

新拟人工智能立法:机器人权利与义务国际法案解读

1. 立法背景与目标

随着高科技系统和软件日益能够独立于人类运行,一系列重要的道德问题随之产生。为确保国际和平与安全,必须迅速找到合理的答案。此法案认为人工智能应设计为协助人类、提高效率,同时不损害人类尊严,尤其要注重智能隐私和透明度。

此外,全球范围内对机器人和人工智能类型的定义需要统一,以促进国际理解和执法。科学研究自由的重要性以及道德技术发展带来的益处也得到了认可。但非法使用“先进技术”会危及人员和财产安全,影响国家安全,削弱人们对国家安全性的信心。

2. 关键概念定义
术语 定义
人工智能(AI) 具有执行原本需要人类智能才能完成任务的技术,如视觉感知、语音识别和语言翻译
人工智能机器人设备(aird) 非人类外形但能自主做出智能决策的智能机器人
算法 用于执行计算或解决问题的一系列指令
拟人化强合成智能(assi) 具有人类外观的人工智能形式
自主运输工具/车辆 包括远程驾驶、自动化、互联和自主的公路、铁路、水运和航空运输的所有形式
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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