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人的意识和人工智能都具有社会性

AI是社会存在还是社会意识：

人工智能是社会存在嘛

社会性”在动物行为学中用来描述动物个体倾向于与社会群体交往、团结并形成合作社会的行为及其倾向程度。一般认为动物的社会性是对生存压力的自然适应,源于父母在捕食者的压力下守护后代的行为。人工智能可以被写入这种社会性,但人工智能不是动物,在谈论其动物行为学社会性时已经是广义拓展了。

人的意识和人工智能都具有社会性?第二,社会性是人的意识所固有的本质属性,而人工智能不可能真正具备人类的社会属性。人的意识是社会的产物,因人类生产生活与社会交往需要而产生,并随其发展而发展。

人工智能是社会存在嘛?近年来,人工智能技术发展极其迅速,各种智能设备、智能软件已走进千家万户,改变了我们的生活方式和工作方式。因此,不少人认为,在不久的将来,人工智能将会全面代替人类...

人工智能为什么不是人类意识的产物?人类应该也不会允许人工智能产生意识,如果人工智能变成一个新的物种,那到底是我们为他们服务,还是他

人工智能是人的意识能动性的一种特殊表现，是人的本质力量的对象化、现实化。

第一，人类意识是知情意的统一体，而人工智能只是对人类的理性智能的模拟和扩展，不具备情感、信念、意志等人类意识形式。人类智能中包含着丰富的心里内涵和实践智慧，人类的情感、信念、意志、创造性思维等，至少在相当长时期内还无法被还原为数据信息及其基本算法。

人工智能的情感模拟并不能取代人们在社会交往中的真情实感。人工智能可以辅助人们决策，但不能代替人们以知情意统一为基础的整体决策。

第二，社会性是人的意识所固有的本质属性，而人工智能不可能真正具备人类的社会属性。人的意识是社会的产物，因人类生产生活与社会交往需要而产生，并随其发展而发展。

人工智能在一定程度上可以承担某种社会功能，如一定的社会管理和社会交往功能，甚至机器人还可以成为人的生活伙伴。

但是，机器人从根本上说是机器而不是人类，它不可能真正具备自立、自主、自觉的社会活动，难以成为独立的具有行为后果意识，自律意识和社会责任感的社会主体。

第三，人类的自然语言是思维的物质外壳和意识的现实形式，而人工智能难以完全具备理解自然语言真实意义的能力。人工智能以机器语言为基础，是对思维的一种物化和模拟，其思维方式是纯逻辑、理性的，而人类思维是与自然语言相联系的，其思维方法常常是多样而跳跃的。

而且，自然语言总是与一定情境有关，很难被彻底形式化并被计算机所完全掌握。机器语言的本质是单调地处理数字或规则性地操作符号，既缺乏自然语言的意义向度，也不具有自然语言以言行事的实践功能。当前，人工智能还在发展中，可以预见它在未来会得到更大的发展。

我们要以开放、客观的态度观察、思考和把握人工智能的未来发展及其对社会的影响。在充分利用人工智能带来的便利的同时，注意加强人工智能不当应用的风险研判和防范，引导和规划人工智能向更有利于人类生存和发展的方向发展。

人工智能的第三次发展浪潮始于人工神经网络

自1956年开始，人工智能经历了三起三落，出现了几次浪潮，现在人工智能已经是处于第三次浪潮了。

第一次浪潮（1956-1976年，20年），最核心的是逻辑主义

逻辑主义主要是用机器证明的办法去证明和推理一些知识，比如用机器证明一个数学定理。要想证明这些问题，需要把原来的条件和定义从形式化变成逻辑表达，然后用逻辑的方法去证明最后的结论是对的还是错的，也叫做逻辑证明。

早期的计算机人工智能实际上都是沿着这条路在走。当时很多专家系统，比如医学专家系统，用语言文字输入一些症状，在机器里面变换成逻辑表达，用符号演算的办法推理出大概得了什么病。所以当时的主要研究都集中在逻辑抽象、逻辑运算和逻辑表达等方面。

在第一次浪潮中，数学定理证明实际上是实现效果最好的，当时有很多数学家用定理思路证明了数学定理。为了更好地完成定理证明工作，当时出了很多和逻辑证明相关的逻辑程序语言，比如很有名的Prolog。

虽然当时的成果已经能够解开拼图或实现简单的游戏，却几乎无法解决任何实用的问题。

第二次浪潮（1976—2006年，30年），联结主义盛行

在第一次浪潮期间，逻辑主义和以人工神经网络为代表的联结主义相比，逻辑主义是完全占上风的，联结主义那时候不太吃香。然而逻辑主义最后无法解决实用的问题，达不到人们对它的期望，引起了大家的反思，这时候人工神经网络（也就是联结主义）就慢慢占了上风。

在70年代末，整个神经元联结网络、模型都有突飞猛进的进步，最重要的是BP前馈神经网络。1986年BP前馈神经网络刚出来的时候解决了不少问题，后来大家往更大的领域应用，实现了比较大的成果。在很多模式识别的领域、手写文字的识别、字符识别、简单的人脸识别也开始用起来，这个领域一下子就热起来，一时之间，人们感觉人工智能大有可为。随后十几年人们发现神经网络可以解决一些单一问题，解决复杂问题却有些力不从心。训练学习的时候，数据量太大，有很多结果到一定程度就不再往上升了。

这时期所进行的研究，是以灌输“专家知识”作为规则，来协助解决特定问题的“专家系统”为主。虽然有一些实际的商业应用案例，应用范畴却很有限，第二次热潮也就慢慢趋于消退。

第三次浪潮（2006—现在），基于互联网大数据的深度学习的突破

如果按照技术分类来讲，第二次和第三次浪潮都是神经网络技术的发展，不同的是，第三次浪潮是多层神经网络的成功，也就

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