克里斯托弗·里夫。克里斯托弗·里夫出生于纽约,但在新泽西州普林斯顿长大,他是一名演员、电影导演和作家,因饰演超人而广为人知。里夫从马上摔下来,脊髓受伤,导致颈部以下瘫痪。里夫仍然继续执导电影,并积极参与残疾人活动,倡导改变残疾人立法,并共同创办了里夫-欧文研究中心,该中心现已成为世界领先的脊髓研究中心之一。1999 年,里夫还创立了克里斯托弗·里夫基金会,旨在资助研究并使用赠款改善残疾人的生活质量,为该事业提供了超过 7000 万美元的资金。
近年来,人工智能的发展促进了交流并促进了信息流动。本综述试图报告对人工智能和人类交流的系统文献综述的结果。该综述重点关注了四个数据库——Elsevier、Google Scholar、Oxford 和 Sage。为了完善结果,定义了纳入和排除标准,目的是消除所有明显不相关的出版物。在应用协议和分析模型后,在 2023 年 5 月至 6 月期间获得了 21 篇论文的语料库。结果表明,随着监测数据的日益普及和计算平台的最新进展,人工智能已成为网络运营商实现通信自动化的工具。此外,机器学习、人机通信和计算机中介通信等基于人工智能的技术在解决一些现实世界问题方面表现出超人的能力。
参考文献:1. Finkbeiner S. 等人 (2004) 包涵体形成降低了突变亨廷顿蛋白的水平和神经元死亡的风险。Nature 431:805–810。2. Finkbeiner S. 等人 (2014) 自噬诱导增强神经元 ALS 模型中的 TDP43 周转和存活率。Nat. Chem. Biol. 10:677–685。3. Finkbeiner S. 等人 (2018) 计算机标记:预测未标记图像中的荧光标记。Cell 173:1–12。4. Finkbeiner S. 等人 (2021b) 使用生物标志物优化的神经网络进行超人细胞死亡检测。Sci. Adv. 7:eabf8142。
摘要。超人 AI 引擎的广泛使用正在改变我们玩围棋这项古老游戏的方式。AlphaGo 系列之后开发的开源软件包将重点从生产强大的游戏实体转移到提供分析游戏的工具。在这里,我们描述了第二代引擎的创新(例如分数估计、可变贴目)如何用于定义有助于加深我们对游戏理解的新指标的两种方式。首先,我们研究搜索组件除了原始神经网络策略输出之外还贡献了多少信息。这为神经网络提供了内在强度测量。其次,我们通过分数估计的差异来定义移动的影响。这为玩家提供了细粒度的、逐步表现评估。我们用它来应对检测在线作弊的新挑战。
完全自动驾驶汽车 (AV) 可以通过多种功能自行行驶:感知、传感器融合、高清地图定位、路径规划和驱动。摄像头、雷达和激光雷达传感器让车辆能够看到周围的 360 度世界,检测交通信号、行人、车辆、基础设施和其他重要信息。车载 AI 超级计算机实时解释这些数据,并将其与基于云的高清地图系统相结合,以安全地导航最佳路线。这种自动驾驶系统使车辆能够检测和预测其路径上的物体和人员的移动方式,然后自动控制车辆的转向、加速和制动系统。AI 系统具有超人的感知和性能水平。它们跟踪车辆周围的所有活动,永远不会疲倦、分心或受损。结果就是我们道路的安全性得到了提高。
几十年来,创造具有特定特征或超能力的人类一直是科幻小说的中心主题。一个“创造”超人的杰出例子来自一个标志性的故事,即 1940 年曼哈顿下东区一个瘦小的孩子如何变成美国队长。虽然改变身体的“超级血清”似乎不太可能,特别是在青霉素刚刚开始广泛使用的时期,但利用我们目前对人体的理解,有可能创造超人吗?70 多年来,人们已经知道我们每个细胞中存在的 DNA 是让我们成为人类的蓝图。2003 年,蓝图(即“人类基因组”)免费提供给全世界。蓝图中包含了制造人体每个部分并控制其运作的说明。随着人类基因组的公布,理论上可以修改蓝图的特定部分以生成具有特定特征的人类(即“设计人类”)。但我们应该这样做吗?
绿巨人、超人、终结者:所有这些形象都是流行文化中对魔像的呼应,魔像就是犹太神秘主义中的人造人。魔像传统,即通过语言仪式用粘土制作人造人,最早起源于德语地区的中世纪犹太神秘主义。然而,今天围绕这一形象讲述的广泛故事却是世俗化的产物。在工业化时代的风口浪尖,德国浪漫主义作家回顾看似古雅的中世纪的理想化形象,将魔像塑造为假定的犹太本质的标志,将中世纪神秘的犹太人形象与他们对正在兴起的新时代的怪异感知融合在一起。今天的魔像体现了这些复杂而多样的含义——既特殊又普遍——一方面是犹太人和非犹太人之间文化互动的矛盾标志,另一方面是人工智能 (AI) 时代人类的状态。1
情景规划是一种极好的方法,适用于像人工智能这样的主题,因为未来几年人工智能的发展存在巨大的不确定性。目前,生成式人工智能正受到广泛关注和关注,而机器学习和预测方法在过去十年中也得到了广泛应用。人工智能技术经常嵌入具有更广泛功能的系统中,例如聊天机器人或推荐系统。为了确保充分解决未来的可能性,我们设计了各种情景,涵盖了各种可能的未来,包括人工智能应用失败和对社会造成的危险后果,人工智能导致超人能力的未来,一直到目前尚处于概念阶段的通用人工智能 (AGI),其目的是在广泛领域匹敌或大大超越人类的分析、推理、规划和创造能力,有些人认为这对人类的生存构成了威胁。
