《人工智能通识课》读书笔记（节选）_机械_人类

2024-11-10 14:40:47 智能助手

编者按：《人工智能通识课》直通人工智能技能在环球 70 多年的发展历史，综合逻辑学派和神经网络学派的主流不雅观点，系统先容了人工智能各种算法的起源与演进过程，以及人工智能技能在消费者行为剖析、机器人、自动驾驶、医疗等方面的运用实践，使读者可以全面理解人工智能领域的真实现状，及其给人类社会带来的技能、哲学乃至艺术层面的影响。
大江学术特殊编发武汉市社会科学院史亚源师长西席阅读该书所做的部分条记，以期启示更多思考互换。

《人工智能通识课》读书笔记（节选）_机械_人类智能助手

《人工智能通识课》读书条记

（与无人驾驶干系内容及其它）

第二章智能的定义与实质

开拓一个在发达国家乘坐公交车的机器人绝非难事，而开拓一个可以在欠发达国家乘坐公交车的机器人则难上加难。
难易程度的分水岭在于机器人运行的环境：

环境的构造化程度越高，机器人越随意马虎适应。
在构造化环境中无须过多的“思考”，只须要遵守规则。
在凌乱无章、不可预知的环境中运行，与在高度构造化环境中的运行，完备不是一回事儿。

天下秩序越是井然，笨人和机器越随意马虎生存壮大。

机器人工业的哀求每每与构造化环境有关，而非机器人本身。
如果高速公路具有明确的车道标志、清晰的出口标志、有序的交通、详细预报前面路况的舆图等条件，制造一辆在这样的高速公路上行驶的无人驾驶汽车相对随意马虎。
相较而言，制造一辆能够穿越欠发达国家城市的无人驾驶汽车的难度就非常大。

无人驾驶不一定是自动驾驶汽车。
自动驾驶意味着机器要去做人类能做的事：在分外的情形下，在任何韶光和地点做出精确的判断。

环境的构造化程度越高，制造在个中运行的机器就越随意马虎。
真正“做到的”不是机器，而是构造化的环境。
使许多机器的运用得以实现的不是更加前辈的AI技能，而是构造化程度更高的环境。
它的规则和章法使机器可以自由运行个中。

在建立高度构造化的环境过程中，大多数规则与制度的引进最早是为了降落本钱（有利于自动化）。
雇佣机器是未来降落本钱的可行性方案，引进机器是降落本钱和提高生产率进程中的主要一步。
创造超人类智能并不是目标，提高利润才是目标。

从某种意义上来说，人类正努力开拓像人类一样思考的机器，而人类已经被机器同化得像机器一样思考。

环境构造化确实包含两个平行的过程：一方面，它意味着去除天然环境的凌乱无章、不可预知的（常日是难以搪塞的）行为；另一方面，它还意味着去除人类混乱和不可预知的行为。

机器没有变得特殊聪明，反倒是人类，通过构造化环境与规范化行为，变得越来越像机器，因此机器才能取代人类。

第四章人工智能的算法进化

设计机器与设计人类

唐·诺曼认为，车祸是由设计汽车的设计师造成的，“这种设计‘迫使人们按照机器的须要和机器的利用须知行事’。
由于人们不善于像机器那样行动，以是人们会做得不足好，这导致了车祸。
”

问题并不是出在自动驾驶汽车本身，而是出在让自动驾驶编程变得困难无比的人类身上，由于他们的行踪难以预测。

我对我朋友所预见的未来深感忧虑：社会同等赞许对人们履行规则和条例牵制，以便让生活中的这项或哪项功能更随意马虎自动化，无论是客户做事、水电费支付还是在邮局排队。
我预测，城市将“一刀切”地禁止行人进入街道——纵然你只是要穿过街道也弗成，由于城市逼迫利用自动驾驶汽车。
问题办理了：如果街上没有行人，自动驾驶汽车和行人之间就不会发生事件。

花絮：2006年，Twitter 引入了140个字符的发帖限定，深度学习提高了机器的智能。

有三种办法可以制造出“傻瓜”，这三者都与技能干系，但办法相反：

首先，新技能的涌现使一些传统技能变得无足轻重，这些技能可能会在这一代人的韶光里消逝。

其次，社会为了让我们更安全、更有效率，而引入的规则和条例，终极会禁锢我们的思维，也便是说，让我们的行为越来越像（非智能的）机器。

末了，当代人满负荷的生活极大缩短了他们专注的韶光，从长期角度来看，这可能导致他们难以进行严明的思考，而处于肤浅的“智力”层面，即生活在较低形式的有限认知的体验之中。

遗传算法的复兴

优化问题是指在给定的约束条件下，从多维空间中探求目标函数的最小或最大值，这是方案中的一个范例问题。

如果目标函数和约束条件是线性的，那么可以用线性方案方法进行优化。

而当目标函数或约束条件（或两者都是）呈非线性时，则不能利用线性方案方法。
遗传算法是受达尔文进化论影响所产生的非线性优化方法。

算法官僚系统反乌托邦引发的推测：利维坦、圆形监狱与生命权利

我将人类文明的历史分为三个阶段：

第一阶段，紧张是宗教逼迫人们的行为习气，形成僵硬的社会行为老例。
宗教的影响力常日要经由几代人才能显现。