本篇文章百科互动给大家谈谈一千多名业界人士签署了一封联名信，呼吁暂停先进人工智能技术的进一步发展，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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AI实验被叫停？百度：别怕有我在
撰文 / 吴 静
编辑 / 张 南
设计 / 师 超
热火朝天的人工智能赛道，被泼了一盆冷水。
3月29日，未来生命研究所（Future of Life Institute）公布了一封题为“暂停巨型AI实验”的公开信，呼吁所有AI实验室立即暂停训练比GPT-4更强大的AI系统，暂停时间至少6个月。马斯克、苹果联合创始人Steve Wozniak、Stability AI创始人Emad Mostaque等上千名科技届知名人物和AI专家已经签署公开信。
该公开信写道，广泛的研究表明，具有与人类竞争智能的人工智能系统可能对社会和人类构成深远的风险。这一观点得到了顶级人工智能实验室的承认。
这和360集团创始人周鸿祎在3月25日2023中国发展高层论坛上的发言如出一辙。
“当人工智能自己修改自己的代码，自我升级、自我进化时，这种进化速度恐怕用指数级都很难描述。我觉得，留给人类的时间不多了，我认为GPT一定会产生意识，只是差别是在GPT-6还是GPT-8还是GPT-10。”
周鸿祎表示，随着大脑、神经元数目的增加，大脑与神经网络连接的数目的增加，到一定时候系统就出现了一种功能叫涌现。就是很多智能功能就出现了，那么意识也随之出现。所以现在大语言模型的所谓的参数，你就可以看成是脑容量里的神经网络的连接数，这个参数现在是千亿万亿，可能人脑至少有100万亿，可能人工智能到达10万亿，可能这个时候意识就会自动产生。
在AI热潮涌动之时，猝不及防，却遭遇伦理的挑战。
ChatGPT于2022年11月30日发布。2023年1月末，ChatGPT的月活用户已突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用。
3月15日，OpenAI正式推出GPT-4。GPT-4是多模态大模型，即支持图像和文本输入以及文本输出，拥有强大的识图能力，文字输入限制提升到了2.5万字。GPT-4的特点在于它的训练数量更大、支持多元的输出输入形式、在专业领域的学习能力更强。
次日，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏携百度文心一言亮相。发布会现场，李彦宏坦言，“不能说我们完全准备好了，文心一言对标ChatGPT、甚至是对标GPT-4，门槛是很高的，全球大厂还没有一个做出来的，百度是第一个。我自己测试感觉还是有很多不完美的地方。”
此言一出，当天，百度港股盘中跌幅一度超过10%。但次日，百度股票再度拉升，涨幅超13%。
作为国内第一家公开对标ChatGPT产品的企业，百度近日备受外界争议，但这丝毫不影响其商业化变现。
据不完全统计，截至目前，集度、东风日产、红旗、海马、长城、岚图、长安等多家车企宣布已成为百度文心一言首批生态合作伙伴。后续，这些车企将全面体验并在汽车生态领域接入文心一言的能力，推进智能汽车交互的再升级。
汽车x文心一言，到底有多大的想象空间？
文心一言 VS ChatGPT
“文心一言确实不如现在最好的ChatGPT版本，但差距也不是很大，可能就是一两个月的差别。目前差不多是ChatGPT今年1月份的水平。但大家早就忘了1月份它是什么样子，今天大家已经习惯GPT-4，GPT-4的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术。”
近日，面对外界对文心一言的一些负面评价，李彦宏在一场极客公园的直播中如是表示。
诚然，如李彦宏所言，无论是哪家公司，都不可能靠突击几个月就能做出这样的大语言模型。深度学习、自然语言处理，需要多年的坚持和积累，没法速成。
深耕AI领域十余年，百度确实是全球为数不多、在芯片层、框架层、模型层和应用层这四层进行全栈布局的人工智能公司，从高端芯片昆仑芯，到飞桨深度学习框架，再到文心预训练大模型，到搜索、智能云、自动驾驶、小度等应用，各个层面都有自研技术。
但和ChatGPT仅仅只是有一两个月的差距，部分业内人士并不能同意这一观点。
3月25日，2023中国发展高层论坛开幕，360集团创始人周鸿祎在演讲中表示，中国大语言模型技术水平和GPT-4的差距在2到3年时间，目前GPT的技术方向已经明确，不存在难以逾越的技术障碍，中国应当坚持长期主义精神，迎头赶上。
十月怀胎，一朝分娩。但在部分业内人士看来，文心一言还属于半成品，还没到能推出的程度，甚至将其定义为“早产儿”。“但好在通过迭代进步也会很快，只要知道原理并且有事实证明能行之有效的时候，在应用领域很快就能追上去，甚至在规模应用这块比国外走得更快。”业内人士对汽车商业评论如是说，
“文心一言被迅速推出，是因为市场有需求，大家都有需要，更重要的是我们的客户需要，合作伙伴需要。”在发布会上，李彦宏透露，从我们承认文心一言的存在，短短一个月的时间，就有超过650家合作伙伴宣布加入文心一言生态。
这一数字目前还在持续攀升。
汽车X文心一言
车企x文心一言，到底能给车本身带来怎样的变化？两者的结合，到底有多大可能性和空间，文心一言之于汽车，将带来“量”的变化，还是“质”的改变？
如果你把上述提问给到文心一言，你会得到以下回答：
文心一言在汽车上使用，可能会带来以下改变：
更高的安全性能：文心一言可以通过语言理解和生成，帮助汽车识别和预测道路上的危险情况，从而提高驾驶安全性能。
更好的语音交互：文心一言可以通过语音交互，让驾驶者更加方便地控制车内系统，例如播放音乐、调节空调温度等。
更准确的导航系统：文心一言可以通过语音识别和自然语言处理技术，更准确地理解驾驶者的指令，从而更好地导航到目的地。
更高效的能源利用：文心一言可以通过人工智能技术，优化车载系统的能源利用，例如自动启停、智能空调控制等，从而更加高效地使用汽车能源。
更好的车载娱乐体验：文心一言可以通过语音识别和自然语言处理技术，为驾驶者提供更好的车载娱乐体验，例如音乐、电台、天气等信息的实时推送。
总之，文心一言在汽车上的使用，将会带来更高的安全性能、更好的语音交互、更准确的导航系统、更高效的能源利用和更好的车载娱乐体验。
我们还可以参考通用车企对引入ChatGPT之后，对汽车的期许。
作为国外第一家正式宣布引入ChatGPT的车企，据外媒报道，通用正在使用微软的Azure云服务和OpenAI的技术来开发一款新的虚拟汽车助手。OpenAI的ChatGPT背后的人工智能语言模型可能很快就会为通用汽车的虚拟助手提供技术支持。
通用汽车副总裁 Scott Miller 表示，一旦ChatGPT 正式上车，通用汽车的智能化水平或将提升至另一个台阶。
在他的预想中，ChatGPT不仅可以帮助车主获取车辆使用的相关信息，还可以从日历中整合日程安排提醒车主待办事项。例如，聊天机器人可以在仪表板上出现诊断灯时建议驾驶员采取什么行动，或在车辆信息娱乐系统上通过视频演示来指导用户如何更换爆胎。这样便比目前车辆中使用的机械语音命令功能更优化。
另外，ChatGPT不仅可以极大地改善汽车本身的语音命令功能，而且还可用于汽车功能以外的语音控制。当ChatGPT与家庭智能系统和手机集成使用时，它还可以执行更广泛的命令。从“打开我的车库门”到“计划一条去医生办公室的路”，再到“为我预留一个充电点”，诸如此类语音控制都可以实现。
虽然通用汽车的ChatGPT集成计划目前还没有发布时间表，也还没有具体说明ChatGPT可以为汽车增加哪些功能，但从目前来看，ChatGPT上车几乎已经成为必然趋势。
由于目前文心一言还未真正实现“上车”，处于内测阶段。如果参照通用和ChatGPT的合作方式，综合此前车企官宣与文心一言合作的方向，重点仍然集中在智能座舱的人机交互领域。
当外界都对文心一言云服务及应用产品发布会翘首以待时，3月27日，传闻原定于当天下午举行的文心一言云服务及应用产品发布会临时取消，当天，百度股价一度下跌超4%。
当天，百度智能云公众号便澄清消息，称文心一言云服务受到了企业伙伴的广泛关注，已经收到12万家企业的申请测试。为更好地满足现有客户的旺盛需求，百度智能云原定于3月27日举办的发布会改为面向首批邀约测试企业的闭门沟通会，进行深度充分的技术交流互动。3月27日之后，百度智能云将于多地启动客户闭门沟通会议。
最早宣布加入文心一言生态圈的车企是集度。2月14日，集度宣布，将融合百度文心一言的全面能力，打造全球首个针对智能汽车场景的大模型人工智能交互体验，支持汽车实现自然交流的再进阶，打响车企与类ChatGPT技术合作第一枪。
虽然诸多车企都纷纷表示与百度“文心一言”合作，但长安汽车动作最为迅速。3月18日，长安汽车官宣“质美智省新家轿”——逸达，将成为国内首款搭载“文心一言”的量产车型，后续将通过软件升级的形式搭载到新车上。
也有业内人士表示，对于车企而言，汽车X文心一言是噱头大过实际功能。截至目前，汽车X文心一言，最为频繁提到的就是能提升车机的智能化水平，就目前来看，这些都属于量的变化，短期内文心一言能否给汽车智能化体验本身带来质的改变，还有待进一步观察。
但笔者认为，如果人工智能都能发展到自己有意识的程度，汽车X 最先进的人工智能应用后，其发展前景也或许将远超大家想象。
被点燃的大模型竞赛
遭疯抢的不仅仅是文心一言，还有百度文心一言员工。
ChatGPT带动人工智能领域再度爆火，百度文心一言发布后，将 AI 浪潮推向高峰。而与之相关的人工智能人才也备受追捧。
最近，谷歌主要AI团队——谷歌大脑的研究人员，纷纷跳槽到了OpenAI，谷歌大脑至少失去4名核心成员。有消息称，国内，部分科技公司也把目光投向了百度，盯上了文心一言的内部开发人员。
人才争夺的背后是人工智能的争夺战，而这最后还是大模型之争。IDC（国际数据公司）中国副总裁兼首席分析师武连峰曾表示，“大模型的背后蕴藏着一场人工智能落地模式的变革。如今火爆全球的ChatGPT背后的技术支撑正是大模型。没有对大模型的长期投入，就不会诞生ChatGPT这样的应用。”
德邦在一份研究报告中称，自ChatGPT推出以来，国内学术界和科技企业相继宣布或将推出类似机器人对话模型，有望推动大模型发展，而国产大模型也有望在这一波浪潮中迎来爆发式成长。
国内科技企业巨头在人才储备、集成能力、数据领域都遥遥领先。“最核心的是数据，到了一定程度高校的研究只能是做做算法然后发几篇论文，因为像ChatGPT这类后续的验证阶段必须要通过海量的数据来证明，这也是大型商业化科技企业的核心优势。”一位智能网联电动汽车领域专家对汽车商业评论表示。
（图片来源：德邦证券）
目前，国内大模型厂商主要包括百度（文心大模型）、腾讯（HunYuan大模型）、阿里（通义大模型）、华为（盘古大模型）等企业。在德邦的一份关于国内大模型概览的研究报告中，其称文心大模型在市场格局中处于第一梯队。
其中，百度以文心大模型+飞桨PaddlePaddle深度学习平台；腾讯以HunYuan大模型+太极机器学习平台；阿里以通义大模型+M6-OFA；华为以盘古大模型+ModelArts，都打造了自然语言处理大模型、计算机视觉大模型以及多模态大模型方面。
2019年3月，百度率先在发布预训练模型ERNIE1.0，文心大模型构建了“基础+任务+行业”的三级模型体系，基础大模型支撑任务与行业大模型的建设，任务和行业大模型结合真实场景与数据反哺基础大模型优化，目前已有36个大模型。
此前，IDC评估结果显示，百度文心大模型处于第一梯队，产品能力、生态能力达到L4水平，应用能力达到L3水平。
2022年4月，腾讯首次对外披露HunYuan大模型，协同了腾讯预训练研发力量，完整覆盖NLP大模型、CV大模型、多模态大模型及众多行业/领域任务模型。
HunYuan先后支持了包括微信、QQ、游戏、腾讯广告、腾讯云等众多产品和业务，降本增效。依靠HunYuan的多模态理解能力，在广告内容理解、行业特征挖掘、文案创意生成等方面的应用，在为腾讯广告带来大幅GMV提升的同时，也初步验证了大模型的商业化潜力。
2022年9月，在阿里巴巴达摩院主办的世界人工智能大会“大规模预训练模型”主题论坛上，发布 “通义”大模型系列，并宣布相关核心模型向全球开发者开源开放。目前，主要应用方向是为下游任务提质增效，例如在淘宝服饰类搜索场景中实现了以文搜图的跨模态搜索。
华为云团队于2020年立项AI大模型，并且于2021 年4 月发布“盘古大模型”。目前，盘古语音语义与视觉大模型广泛应用到金融、电商、物流等多个行业。华为云官网近期显示，盘古大模型“即将上线”。
天风证券研报表示，盘古大模型是业界首个千亿参数中文语言预训练模型，在预训练阶段学习了40TB中文文本数据，被视为最接近人类中文理解能力的AI大模型。
显然，大模型竞赛是属于巨头间的比拼，较量才刚刚开始。
参考研究报告：AIGC专题：国内大模型概览 德邦证券
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你好，我在百度上看到你回答了这个问题，能把答案发给我吗
学习信息技术是为了使我们更好的适应未来社会的发展。
随着信息时代的到来，拥有信息得多少成为一个人成功的决定性因素。学习信息技术就是让我们学会更好地去获得信息，筛选对我们有用的信息，并对其加以整理利用。最后成为我们自己的知识。
什么是信息技术？
信息技术（Information Technology，简称IT），是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。它主要是应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件。它也常被称为信息和通信技术（Information and Communications Technology, ICT）。
信息技术的研究包括科学，技术，工程以及管理等学科，这些学科在信息的管理，传递和处理中的应用，相关的软件和设备及其相互作用。
信息技术的应用包括计算机硬件和软件，网络和通讯技术，应用软件开发工具等。计算机和互联网的普及以来，人们日益普遍的使用计算机来生产、处理、交换和传播各种形式的信息（如书籍、商业文件、报刊、唱片、电影、电视节目、语音、图形、影像等）。
在企业，学校和其它组织中，信息技术体系结构是一个为达成战略目标而采用和发展信息技术的综合结构。它包括管理和技术的成分。其管理成分包括使命、职能与信息需求、系统配置、和信息流程；技术成分包括用于实现管理体系结构的信息技术标准、规则等。由于计算机是信息管理的中心，计算机部门通常被称为“信息技术部门”。有些公司称这个部门为“信息服务”（IS）或“管理信息服务”（MIS）。另一些企业选择外包信息技术部门，以获得更好的效益。
具体来讲，信息技术主要包括以下几方面技术：
1、感测与识别技术 它的作用是扩展人获取信息的感觉器官功能。
它包括信息识别、信息提取、信息检测等技术。这类技术的总称是“传感技术”。它几乎可以扩展人类所有感觉器官的传感功能。传感技术、测量技术与通信技术相结合而产生的遥感技术，更使人感知信息的能力得到进一步的加强。
信息识别包括文字识别、语音识别和图形识别等。通常是采用一种叫做“模式识别”的方法。
2、信息传递技术 它的主要功能是实现信息快速、可靠、安全的转移。
各种通信技术都属于这个范畴。广播技术也是一种传递信息的技术。由于存储、记录可以看成是从“现在”向“未来”或从“过去”向“现在”传递信息的一种活动，因而也可将它看作是信息传递技术的一种。
3、信息处理与再生技术 信息处理包括对信息的编码、压缩、加密等。
在对信息进行处理的基础上，还可形成一些新的更深层次的决策信息，这称为信息的“再生”。信息的处理与再生都有赖于现代电子计算机的超凡功能。
4、信息施用技术 是信息过程的最后环节。它包括控制技术、显示技术等。
信息技术是人们用来获取信息，传输信息，保存信息和分析，处理信息的技术。信息就在我们身边：春暖花开，是春天到来的信息，五谷丰登，是秋天的信息……
【资格认证】
国际信息化人才资格认证证书
国际信息化人才资格认证证书是由国际信息化认证协会颁发的资格认证证书，此项目融合社会上国际知名厂商的认证项目与一体，创立的国家认可的厂商中立的认证培训体系，打造的一艘聚万家之长，容百川之势的培训行业的航空母舰，是国内首次也是唯一厂商中立的普及型国际认证证书，具有极高的权威性及国家政府认可度。
国际信息化人才资格认证大纲共分两大类：
一.信息化商务管理类；
二.信息化技术工程类；
其中：
商务管理类包括：物流管理师、营销师、职业经理人、电子商务师、电子政务师、信息行政管理师、项目管理师、人力资源师、项目数据分析师
21世纪商务管理类信息技术人才: 不仅要有深厚广泛的技术基础，还要有各行业的信息及商务分析处理能力，能够让技术来适应市场，让传统行业应用好信息技术。但目前这方面的人才还是相当缺泛的。因为技术人群主要是80后占多，页这类人群商务知识少，商业分析能力低，而80年前的正好相反。
技术工程类包括：计算机维修师、现代信息网络办公师、平面设计师、网页设计制作师、3D设计师、AutoCAD建筑建模设计师、PRO/E专业模具设计师、软件开发工程师、网络管理工程师、数据库开发工程师、网络安全工程师、网络综合布线工程师
计算机技术还在不断发展中,目前已出现人工智能(AI)
AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。
常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。
问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。
搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。
机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。
知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。
一、人工智能的历史
人工智能（AI）是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。这可是不是一个容易的事情。 如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知识什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧，它的表现是什么，你可以说科学
家有智慧，可你决不会说一个路人什么也不会，没有知识，你同样不敢说一个孩子没有智慧，可对于机器你就不敢说它有智慧了吧，那么智慧是如何分辨的呢？我们说的话，我们做的事情，我们的想法如同泉水一样从大脑中流出，如此自然，可是机器能够吗，那么什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。
在定义智慧时，英国科学家图灵做出了贡献，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验，那它就是智慧的，图灵实验的本质 就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智慧的。不要以为图灵只做出这一点贡献就会名垂表史，如果你是学计算机的就会知道，对于计算机人士而言，获得图灵奖就等于物理学家获得诺贝尔奖一样，图灵在理论上奠定了计算机产生的基础，没有他的杰出贡献世界上根本不可能有这个东西，更不用说什么网络了。
科学家早在计算机出现之前就已经希望能够制造出可能模拟人类思维的机器了，在这方面我希望提到另外一个杰出的数学家，哲学家布尔，通过对人类思维进行数学化精确地刻画，他和其它杰出的科学家一起奠定了智慧机器的思维结构与方法，今天我们的计算机内使用的逻辑基础正是他所创立的。
我想任何学过计算机的人对布尔一定不会陌生，我们所学的布尔代数，就是由它开创的。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具了，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着，现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了，刚刚结束的国际象棋大赛中，计算机把人给胜了，这是人们都知道的，大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
现在人类已经把计算机的计算能力提高到了前所未有的地步，而人工智能也在下世纪领导计算机发展的潮头，现在人工智能的发展因为受到理论上的限制不是很明显，但它必将象今天的网络一样深远地影响我们的生活。
在世界各地对人工智能的研究很早就开始了，但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起，这时人类才有可能以机器的实现人类的智能。AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的，在此以后，因此一些科学的努力它得以发展。人工智能的进展并不象我们期待的那样迅速，因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活。
让我们顺着人工智能的发展来回顾一下计算机的发展，在1941年由美国和德国两国共同研制的第一台计算机诞生了，从此以后人类存储和处理信息的方法开始发生革命性的变化。第一台计算机的体型可不算太好，它比较胖，还比较娇气，需要工作在有空调的房间里，如果希望它处理什么事情，需要大家把线路重新接一次，这可不是一件省力气的活儿，把成千上万的线重新焊一下我想现在的程序员已经是生活在天堂中了。
终于在1949发明了可以存储程序的计算机，这样，编程程序总算可以不用焊了，好多了。因为编程变得十分简单，计算机理论的发展终于导致了人工智能理论的产生。人们总算可以找到一个存储信息和自动处理信息的方法了。
虽然现在看来这种新机器已经可以实现部分人类的智力，但是直到50年代人们才把人类智力和这种新机器联系起来。我们注意到旁边这位大肚子的老先生了，他在反馈理论上的研究最终让他提出了一个论断，所有
人类智力的结果都是一种反馈的结果，通过不断地将结果反馈给机体而产生的动作，进而产生了智能。我们家的抽水马桶就是一个十分好的例子，水之所以不会常流不断，正是因为有一个装置在检测水位的变化，如果水太多了，就把水管给关了，这就实现了反馈，是一种负反馈。如果连我们厕所里的装置都可以实现反馈了，那我们应该可以用一种机器实现反馈，进而实现人类智力的机器形式重现。这种想法对于人工智能早期的有着重大的影响。
在1955的时候，香农与人一起开发了The Logic TheoriST程序，它是一种采用树形结构的程序，在程序运行时，它在树中搜索，寻找与可能答案最接近的树的分枝进行探索，以得到正确的答案。这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的，它在学术上和社会上带来的巨大的影响，以至于我们现在所采用的方法思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序。
1956年，作为人工智能领域另一位著名科学家的麦卡希（就是右图的那个人）召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展方向。从那时起，人工智能的名字才正式确立，这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功，但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会，并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用。在此以后，工人智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统，并要求系统有自学习能力。在1957年，香农和另一些人又开发了一个程序称为General Problem Solver(GPS)，它对Wiener的反馈理论有一个扩展，并能够解决一些比较普遍的问题。别的科学家在努力开发系统时，右图这位科学家作出了一项重大的贡献，他创建了表处理语言LISP，直到现在许多人工智能程序还在使用这种语言，它几乎成了人工智能的代名词，到了今天，LISP仍然在发展。
在1963年，麻省理工学院受到了美国政府和国防部的支持进行人工智能的研究，美国政府不是为了别的，而是为了在冷战中保持与苏联的均衡，虽然这个目的是带点火药味的，但是它的结果却使人工智能得到了巨大的发展。其后发展出的许多程序十分引人注目，麻省理工大学开发出了SHRDLU。在这个大发展的60年代，STUDENT系统可以解决代数问题，而SIR系统则开始理解简单的英文句子了，SIR的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步，他头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行一些工作了，由于计算机硬件性能的提高，人工智能得以进行一系列重要的活动，如统计分析数据，参与医疗诊断等等，它作为生活的重要方面开始改变人类生活了。在理论方面，70年代也是大发展的一个时期，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是在70年代，另一个人工智能语言Prolog语言诞生了，它和LISP一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。不要以为人工智能离我们很远，它已经在进入我们的生活，模糊控制，决策支持等等方面都有人工智能的影子。让计算机这个机器代替人类进行简单的智力活动，把人类解放用于其它更有益的工作，这是人工智能的目的，但我想对科学真理的无尽追求才是最终的动力吧。
二、人工智能的应用领域
1、问题求解。
人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中应用的某些技术，如向前看几步，把困难的问题分解成一些较容易的子问题，发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是，尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。如国际象棋大师们洞察棋局的能力。另一个问题是涉及问题的原概念，在人工智能中叫问题表示的选择，人们常能找到某种思考问题的方法，从而使求解变易而解决该问题。到目前为止，人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题，即搜索解答空间，寻找较优解答。
2、逻辑推理与定理证明。
逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的题。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。
3、自然语言处理。
自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人注目的成果。目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识——世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。
4、智能信息检索技术。
受"()*+ (*) 技术迅猛发展的影响，信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。
5、专家系统。
专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“ 专家系统”或“ 知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。成功的例子如：PROSPECTOR系统发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平，可供数百人在化学结构分析方面的使用。MY CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见。经正式鉴定结果，对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。
三、人工智能理论的数学化趋势越来越突出
在现代科技高速发展的今天，许多科技理论都有赖于数学提供证明，有赖于数学对其的仿真。人工智能的发展也不例外，如何把人们的思维活动形式化、符号化，使其得以在计算机上实现，就成为人工智能研究的重要课题。在这方面，逻辑的有关理论、方法、技术起着十分重要的作用，它不仅为人工智能提供了有力的工具，而且也为知识的推理奠定了理论基础。人工智能中用到的逻辑可概括地分为两大类。一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑，其特点是任何一个命题的真值或者是“真”，或者是“假”，二者必居其一。这一类问题可以用数学里的经典逻辑理论来解决。世界上事物千差万别，形形色色，除了确定性的事物或概念外，更广泛存在的是不确定性的事物或概念。这些不确定的事物是无法用经典逻辑理论来解决的。因此我们需要发展新的数学工具来表示这些问题。目前在人工智能中对不确定性的事物或概念是通过运用多值逻辑、模糊理论及概率来描述、处理的。多值逻辑、模糊理论及概率虽然都是通过在〔!，"〕上取值来刻画不确定性，但三者之间又存在着很大区别。多值逻辑是通过在真（"）与假（!）之间增加了若干中介真值来描述事物为真的程度的，但它把各个中介真值看作是彼此完全分立的，界限分明。而模糊理论认为不同的中介真值之间没有明确的界限，表现了不同中介值相互贯通、渗透的特征，从而更好地反映了不确定性的本质。概率用来度量事件发生的可能性，而事件本身的含义是明确的，只是在一定的条件下它可能不发生，它与模糊理论是从两个不同的角度来描述不确定性的，因而有人称模糊理论描述了事物内在的不确定性，而概率描述的是事物外在的不确定性。由上可以看出，数学使得人工智能能很好的模拟人类智能，大大推动了人工智能的向前发展。现在人工智能中还有一些问题用现在的数学很难表示出来，相信在数学知识不断发展之后，这些问题能很快得到解决。
五、人工智能的发展现状及前景
目前绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统假设之上的。在尚未出现能与物理符号系统假设相抗衡的新的人工智能理论之前,无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看,SOAr 在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征的艰难征途上都取得了有特色的进展或成就,处在人工智能研究的前沿。
80 年代,以Newell A 为代表的研究学者总结了专家系统的成功经验,吸收了认知科学研究的最新成果,提出了作为通用智能基础的体系结构Soar。目前的Soar 已经显示出强大的问题求解能力。在Soar中已实现了30 多种搜索方法,实现了若干知识密集型任务(专家系统) ,如RI 等。rOOks 提出了人工智能的一种新的途径。它认为无需概念或者说无需符号表示,智能系统的能力可以逐步进化。在它的研究中突出4 个概念:(1) 所处的境遇 机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。(2) 具体化 机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后立即会有反馈。(3) 智能 智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定。(4) 浮现 从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。
五、结语
人工智能不单单需要逻辑思维与模仿,科学家们对人类大脑和神经系统研究得越多,他们越加肯定:情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的。因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予计算机更多的逻辑推理能力,而且还要赋予它情感能力。许多科学家断言,机器的智能会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和霍金的智能之和。到下世纪中叶,人类生命的本质也会发生变化。神经植入将增强人类的知识和思考能力,并且开始向一种复合的人/机关系过渡,这种复合关系将使人类逐渐停止对生物机体的需求。大量非常微小的机器人将在大脑的感觉区里占据一席之地,并且创造出真假难辨的虚拟现实的仿真效果。
人工智能的实现，不是天方夜谭。虽然会很辛苦，但是没有人规定只有人类可以思考。就像是生命的不同表现形式，动物，植物，微生物，是不同的生命的形式。人类可以以未知的方式思考，计算机也可以以另一种（并非一定要和人相同的）形式思考。
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AI （ Artificial Intelligence ）：人工智能。就是指计算机模仿真实世界的行为方式与人类思维与游戏的方式的运算能力。那是一整套极为复杂的运算系统与运算规则。
骗子利用 AI 声音冒充亲人诈骗，该如何提高防范意识避免被骗？
随着科技的不断发展，人工智能（AI）技术也越来越成熟和应用广泛。然而，这也给骗子提供了新的机会。最近，有报道称一些骗子利用AI技术模仿他人声音，冒充亲人或朋友进行诈骗活动，造成了一定的社会问题。为了提高防范意识，本文将探讨如何避免被这种骗局所伤害。什么是AI声音诈骗？AI声音诈骗是指骗子使用人工智能技术来模拟某个人的声音，然后通过电话、短信等方式冒充亲人、朋友或其他身份进行诈骗行为。这种骗局往往涉及到金钱、个人信息等敏感内容，容易使受害者产生恐慌和混淆，并最终导致受害者的损失。如何预防AI声音诈骗？为了避免被AI声音诈骗所伤害，以下是一些预防措施：1. 确认对方身份：当接到陌生人的电话或短信时，应该先确认对方的身份。可以通过询问一些个人信息、回忆过去的经历等方式来确认对方身份是否真实。2. 避免泄露个人信息：不要轻易泄露个人敏感信息，如银行卡号、密码、身份证号码等。如果必须在电话或短信中提供这些信息，应该先确认对方的身份，并尽量避免使用公共场所的电话或无线网络。3. 熟悉常见骗局：了解常见的诈骗手段和方法可以帮助人们更好地识别和避免这种骗局。例如，一些常见的骗局包括假冒公检法、假扮亲戚朋友、虚假中奖信息等。4. 不要相信紧急情况：骗子往往会利用“紧急情况”来促使受害者立即采取行动，如转账、汇款等。因此，当接到这种电话或短信时，应该保持冷静，核实真伪后再采取行动。5. 更新安全软件：随着技术的发展，安全软件也在不断更新和升级。因此，为了保护个人信息和财产安全，应该定期更新自己的安全软件并进行相关设置。
6. 增强自身意识：切勿以小搏大，警惕因贪心和侥幸心理而被骗的情况。要保持警觉，增强自身意识和防范意识，时刻注意个人信息和财产安全。结论AI声音诈骗是一种新型的骗局，但我们可以采取一些措施来避免受到损失。通过确认对方身份、不泄露个人信息、了解常见骗局等方式，我们可以更好地预防这种骗局带来的危害。同时，增强自身意识也是非常重要的，时刻保持警觉，保护自己的个人信息和财产安全。
关于一千多名业界人士签署了一封联名信，呼吁暂停先进人工智能技术的进一步发展和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
