摘要：智能体，即使它的最终目标似乎无害，但仍可能因工具趋同而引发意想不到的有害后果。例如，一个最终目标为解决某数学难题（如黎曼猜想）的超智能系统，它可能会将整个地球转化为支撑其运作的资源，从而增加达成最终目标的可能性。 驱使人工智能脱离人类控制的基础因素包括：人工智能。...智能体，即使它的最终目标似乎无害，但仍可能因工具趋同而引发意想不到的有害后果。例如，一个最终目标为解决某数学难题（如黎曼猜想）的超智能系统，它可能会将整个地球转化为支撑其运作的资源，从而增加达成最终目标的可能性。 驱使人工智能脱离人类控制的基础因素包括：人工智能。
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人工智能战略目标，其中表示英国政府将“严肃考虑未对齐的人工通用智能的长期风险，及其对世界不可预见的改变。”该战略也包含了针对人工智能长期风险（包括末日危机）将会采取的行动。2021年3月，美国人工智能国家安全委员会发表声明称“人工智能。
ren gong zhi neng zhan lve mu biao ， qi zhong biao shi ying guo zheng fu jiang “ yan su kao lv wei dui qi de ren gong tong yong zhi neng de chang qi feng xian ， ji qi dui shi jie bu ke yu jian de gai bian 。 ” gai zhan lve ye bao han le zhen dui ren gong zhi neng chang qi feng xian （ bao kuo mo ri wei ji ） jiang hui cai qu de xing dong 。 2 0 2 1 nian 3 yue ， mei guo ren gong zhi neng guo jia an quan wei yuan hui fa biao sheng ming cheng “ ren gong zhi neng 。
李未（1943年6月8日—），男，北京人，中国计算机专家，中国科学院院士，北京航空航天大学原校长。他主要从事计算机软件与科学理论以及因特网应用研究，研究领域包括并发程序设计语言语义理论、软件开发方法、人工智能基础及超大规模集成电路辅助设计技术。 1966年毕业于北京大学数学与力学系，1983年在英国爱丁堡大学计算机科。
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前馈神经网络（英文：Feedforward Neural Network），为人工智能领域中，最早发明的简单人工神经网络类型。在它内部，参数从输入层向输出层单向传播。有异於循环神经网络，它的内部不会构成有向环。 戴葵. 译.（机械工业出版社）《神经网络设计》。
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（页面存档备份，存于互联网档案馆） 计算机科学主题 信息技术主题 统计学主题 人工智能 生成式人工智能 深度学习 迁移学习 微调 (深度学习) 强化学习 贝叶斯学习 随机森林 决策树 计算学习理论 提示工程 计算智能 数据挖掘 模式识别 机器学习方面重要出版物（计算机科学） 机器学习方面重要出版物（统计学）。
马斯克说作为碳基生物的人类，其存在的价值是为了激活人工智能这种硅基智能体。一如既往的大开脑洞的想法，于是有了一场与最先进人工智能体的对话。 谷歌可能制造出邪恶的东西！马斯克：AI追杀人类，搭火箭也逃不掉. 天下杂誌. 佩吉担心对人工智慧有如偏执狂的忧虑会阻碍数位乌托邦的实现，尽管人工。
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PL）发明者之一，并写了该语言最早的两个AI程序，合作开发了逻辑理论家（Logic Theorist 1956年）和一般问题解决器General Problem Solver。1975年他和赫伯特·西蒙（司马贺）一起因人工智能方面的基础贡献而被授予图灵奖。 Oral history interview。
人造脑（也称人工大脑）是一种类似人类和动物大脑的计算机硬件或软件，对人造脑研究在科学界拥有三个重要的作用： 神经系统科学家研究人类大脑运作的方式，也可以被称之为神经系统学； 一种人工智能在哲学领域的思想实验，证明至少在理论上来讲发明类人类机器人是完全有可能的；。
作为一门科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取「信息」的人工智能系统。这里所指的信息指香农定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 作为一个工程学科，计算机视觉寻求基于相关理论。
理论实验室主任。2018年调入广州大学工作，现任广州大学计算机科学与网络工程学院院长，教授，博士生导师。 主要从事程序理论、计算复杂性、人工智能基础领域研究工作。主持国家863计划项目1项、国家自然科学基金5项，主持参与国家重点基础研究发展规划（973计划）项目子课题3项，发表论文90余篇。。
这些可调节的权重可以被看做神经元之间的连接强度。 人工神经网络与生物神经网络的相似之处在于，它可以集体地、并行地计算函数的各个部分，而不需要描述每一个单元的特定任务。神经网络这个词一般指统计学、认知心理学和人工智能领域使用的模型，而控制中央神经系统的神经网络属于理论神经科学和计算神经科学。。
计算机科学基础领域 计算机科学（英语：Computer science，有时缩写为CS）是系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何实现与应用的实用技术的学科。 它通常被形容为对那些创造、描述以及转换信息的算法处理的系统研究。计算机科学包含很多分支领域；有些强调特定结果的计算，比如计。
支持向量机 蚁群算法 类免疫演算法 演化策略 差分进化算法 现代的计算机科学技术和人工智能科学把最优化作为一个重要的领域来研究。我们也可以认为人工智能的一些算法，就是模拟了人类寻求实际问题最优解的过程。例如，利用人工智能方法设计软件，配合外部的电子设备例如摄像头识别人脸；利用数据挖掘和神经网络算法来寻找投资的最佳时机等。。
框架（英语：frame）是人工智能研究中一种用于知识表示的数据结构，由马文·闵斯基于1974年在其论文《表示知识的框架》（A Framework for Representing Knowledge）中最早提出。闵斯基将框架定义为表示常规情景（stereotyped situation）的信息结构。框架理论。
基础科学研究中心常务副主任，2003年7月至2014年10月任西安交通大学副校长。2011年当选为中国科学院院士。 主要从事智能信息处理、机器学习、数据建模基础理论研究。提出了稀疏信息处理的L（1/2）正则化理论，为稀疏微波成像新体制提供了重要基础。
人工智能 （AI）的进步可能会导致缺乏人类认知局限性的一般推理系统。其他人认为，人类会进化或直接修改他们的生物学，从而获得更大的智力。许多未来学方案结合了这两种可能性的元素，表明人类可能与计算机接口 ，或者以一种能够实现大量智能放大的方式将他们的思想上传到计算机 。 一些研究人员认为，在强人工。
人工智能逻辑是指用逻辑方法（如数理逻辑）和逻辑成果研究智能主体（intelligent agent）如何处理知识的理论。人工智能逻辑的研究对象与人工智能研究的对象不同，人工智能逻辑不研究智能主体如何从外部获得知识。 人工智能逻辑的产生来源于人们在计算机中实现（implementation）知识处理的。
人工智能的历史源远流长。在古代的神话传说中，技艺高超的工匠可以制作人造人，并为其赋予智能或意识。现代意义上的AI始于古典哲学家试图将人类的思维过程描述为对符号的机械操作。20世纪40年代，基于抽象数学推理的可编程数字电脑的发明使一批科学家开始严肃地探讨构造一个电子大脑的可能性。。
智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能必要元素的瞭解也很有限，所以就很难定义甚么是「人工」制造的「智能」。因此人工智能的研究往往涉及对人智能本身的研究。其它关於动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工。
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ANI）只处理特定的问题。弱人工智慧不需要具有人类完整的认知能力，甚至是完全不具有人类所拥有的感官认知能力，只要设计得看起来像有智慧就可以了。由於过去的智能程式多是弱人工智慧，发现这个具有领域的侷限性，人们一度觉得强人工智慧是不可能的。而强人工智慧也指通用人工智能（artificial general。
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