这篇文章给大家聊聊关于超级人工智能灾难，以及人工智能灾难拯救对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。
本文目录
ai人工智能有什么危险
一、安全隐患：人工智能系统有可能被恶意软件病毒攻击，使系统失控，引发灾难。
二、没有社会责任感：人工智能系统没有道德意识和社会责任感，有可能处理相关决策时缺乏人性，产生不合理的结果。
三、缺乏主观思考和创新能力：全自动的人工智能系统没有主观思考和创新能力，也就无法发现潜在的威胁，从而容易面临新的潜在风险。
四、价值导向偏差：人工智能系统通常缺乏价值导向，不能很好区分人们所定义的价值，从而导致偏差出现。
五、技术依赖性：人工智能系统的运行依赖于计算机硬件，如果出现计算机硬件故障，则可能影响系统运行，降低其可靠性。
六、就业冲击：人工智能的大量发展对传统的劳动力市场造成冲击，大量的低技能岗位可能被取代，导致大量人失去就业机会。
七、侵犯隐私：随着大数据和云计算的大规模使用，人工智能可以大量收集用户信息，从而侵犯用户隐私。
如果生物科技给人类带来灾难，那么人工智能将来会不会危害人类？
答案是肯定的，人工智能既能造福于人类，同时也能给人类带来危害。因为凡事皆有利有弊，这是避免不了的。
人工智能利大于弊例子
人工智能的发展给我们的生活带来了诸多益处，以下是一些例子：
1.医疗保健：人工智能可以帮助医生更准确地诊断疾病，预测病情发展趋势，帮助医生更好地指导治疗方案，从而提高治疗效果和患者生存率。
2.自动驾驶：人工智能技术可以使汽车变得更加智能化，实现自动驾驶，提高交通效率，减少交通事故的发生，从而保障人们的安全。
3.环境保护：人工智能可以通过分析大量数据来监测和预测自然灾害，提前采取预防措施，减少灾害损失。此外，人工智能还可以帮助监测环境污染，提高环境保护效果。
4.教育：人工智能可以帮助教师更好地管理学生，提供更加个性化的教育服务，使学生能够更好地掌握知识和技能。
总的来说，人工智能的利大于弊，它可以帮助我们解决许多现实问题，提高生产力，提高生活质量。
超级人工智能计算机是否有可能使“计划经济”成为完美现实？
超级人工智能计算机可能非常智能，但要使“计划经济”成为完美实现，还是不太现实的。为什么要这么说呢？原因主要有三个：
1、人工智能原理我们经常看到的人工智能项目，原理基本都是通过采集大量的样本数据，交给AI深度学习算法去学习。学习过程都是通过人类自己判断对错，来告诉机器这个样本是对还是错。机器通过比对这些样本，逐渐总结出人类的判断依据，也就是决策模型。有了决策模型，人工智能就可以开始自己决策。当然中途有错误，人类会进行纠正，纠正后人工智能会继续纳入学习。直到错误率降低到一定水平（比如：95%），我们认为人工智能就算可以真正使用了。
2、人工智能存在错误率面对曾经发生过的样本或者类似的样本事件，人工智能可以处理得非常完美。比如：人脸识别，声音识别，行为识别这些都是可以很好商用的。但是面对未来发生的未知样本，人工智能依然存在的错误率会放大。这对“计划经济”来说，就是致命的问题。只要出现一次错误，经济走向就会出大问题。
3、人工智能基于历史，而非基于未来从人工智能的原理我们可以看到，目前人工智能的决策模型都是通过历史样本学习而来，它的决策也更偏向于可重复性的事件或者简单逻辑关系的事件。而计划经济都是计划未来五年或者十年的事情。这里不仅要避免曾经发生的错误，也要考虑各种未知情况、突发情况。这些对于人工智能来说就无法完美实现了。
4、面对复杂逻辑，人工智能也无法完美人工智能虽然可以通过深度学习掌握决策模型。但是，现实中有很多复杂逻辑，人类都很难抉择，人工智能就更加难以抉择。比如：
一列来不及刹车的列车走A叉轨会冲下断桥坠毁，导致车毁人亡。走B叉轨会压死一群正在抢修的工人。如果你是这个变轨的操作工人，你该怎么办？恐怕有人会说，列车上的人多，自然选择让列车走B叉轨。但是，如果抢修的人群中有两位是不可多的技术专家，或者是某高层领导呢？可能很多人又会说，那就选A叉轨呗。但是，如果列车上的人又有什么特殊性呢？总之，面对复杂逻辑时，人类都需要通过头脑风暴来做不完美的决策。而人工智能的计算机自然也是无法完美做出决策的。
总结总之，超级人工智能计算机虽然可以快速学习大量的样本，做出很好的决策模型。在面对同类或者简单逻辑的事情时，是可以很好应对的。如果面对逻辑又大又复杂的“计划经济”，人工智能恐怕还难以完美实现。
关于超级人工智能灾难到此分享完毕，希望能帮助到您。
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