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认知研究能为人工智能做些什么：案例研究
从历史角度来看，人工智能研究以认知科学领域的计算机科学家、心理学家、工程师、哲学家和生物学家之间的密切合作为基础。这种合作受到控制论方法对自然和人工系统研究的影响，多年来，这种合作在仿生学、机器人学、生物和神经启发系统以及更普遍的认知人工智能系统和系统科学领域中形成了卓有成效的研究方向 [4][10]。然而，经过数十年的相互和开拓性合作，人工智能和认知科学已经产生了几个子学科，每个学科都有自己的目标、方法和评估标准。一方面，这种碎片化促进了一些能够在特定领域（如计算机视觉或国际象棋、Jeopardy、围棋等游戏）产生超人能力的人工智能系统的发展。但另一方面，它却建立在分而治之的方法之上，严重阻碍了跨领域合作和科学研究，这些研究旨在更全面地了解自然智能和人工智能是什么，以及如何通过考虑来自自然界的见解来设计智能制品。然而，近年来，认知启发式人工智能系统领域重新引起了学术界和工业界的关注，人们普遍意识到需要在这个跨学科领域开展更多研究。事实上，用 Aaron Sloman 的话来说，“自然智能和人工智能之间的差距仍然巨大”[21]，而这一领域的研究现在似乎对于开发更好的人工智能系统至关重要。特别是，认知研究可以对一系列似乎对人类来说特别容易完成的任务提供有用的见解（由于自动采用
人工智能和游戏（第二版）
我很高兴为这本出色而及时的书编写前言。游戏长期以来一直被视为人工智能（AI）方法的理想测试床，并且也已成为越来越重要的应用领域。游戏AI是一个广阔的领域，涵盖了从为GO或Starcraft等艰难游戏制作超人AI的挑战到诸如自动化一代新颖游戏之类的创意应用程序。游戏AI与AI本身一样古老，但是在过去的十年中，该领域的扩展和充实视频游戏的扩展和丰富了，现在占该地区所有已发表工作的50％以上，并使我们能够应对具有巨大的商业，经济，经济，经济，经济，经济和Scien-ticien-ticien-ticiac-ticiac-ticiac-ticiac-ticiac-ticiac-ticien-tice。2005年发生的研究输出激增，与我与Graham Kendall共同主持的第一次IEEE计算智能和游戏（会议）（会议）和第一次AAAI AIDERCORENCE（数字娱乐中的人工智能）。从那以后，这个丰富的研究领域得到了更加探索和更好地理解。游戏AI社区开创了许多研究的大部分研究，这些研究正在变得（或即将成为）更多主流AI，例如Monte Carlo Tree搜索，程序内容生成，基于屏幕截图的游戏以及自动化游戏设计。在过去的十年中，深度学习的进步对许多困难问题产生了深远而跨性的影响，包括语音识别，机器翻译，自然语言理解和计算机视觉。因此，现在可以在广泛的感知和识别任务中实现人类竞争性绩效。现在，这些系统中的许多系统都可以通过一系列所谓的认知服务提供给程序。最近，深厚的强化学习在许多困难的挑战中取得了突破性的成功，包括GO和学习直接从屏幕截图（从像素玩游戏）中玩游戏的惊人壮举。令人着迷的是，当我们偶然发现人类水平的智能中，这对游戏意味着什么
利用人工智能解码和可视化人类思维
2&3 B.Tech 学生 计算机科学与工程系 摘要 人脑是世界上已知的最复杂的智能独特结构，目前人们仍在以多种不同方式对其进行实验和探索。许多科学家和研究人员正在不断研究它，以解读它的复杂性并解开其中隐藏的许多奥秘。随着技术革命的到来，世界正通过采用人工智能（AI）、物联网（IOT）、区块链技术、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等新兴技术迅速发展成为一个智能技术驱动的社会。研究的重点是将先进的人工智能技术与人脑相结合，以解码大脑的电信号、对其进行分析并以视觉方式描绘大脑产生的想法。这项研究试图探索如何使用人工智能以最佳方式了解个人的思维过程和大脑活动。此外，它将成为研究罪犯心理的有用工具，特别是那些因精神不稳定而犯罪的罪犯，通过开发新的心理干预措施和培养更好的个体来理解和预防此类行为。关键词：人脑、人工智能、脑电信号、脑分析、思维可视化、心理干预。引言随着时间的推移，医学科学领域取得了许多技术进步，特别是在理解人脑并将其独特功能融入人工智能方面。这种整合旨在创造一种超人的人工智能，能够记忆和解释新知识，像人类一样思考和行动，并在人类可能挣扎的情况下做出理性的决定。此外，人们正在尝试让人工智能具有创造性，理解和回应人类的情感，表现出自然的本能，如战斗或逃跑反应，并带着好奇心提出问题。虽然其中一些已经以相当高的准确度实现，但许多科学家和研究人员仍在探索，以使人工智能每天都更加先进和高效。人们已经采用传统方法来开发记录大脑电活动的系统。这些系统借助大型语言模型将这些神经信号解释成具体的词语。神经数据与语言模型的这种结合不仅增强了我们对思维过程的理解，还为脑机接口开辟了新的可能性。
在人类主义时期的视觉aluo
过去几十年的文化状态的特征是西方人文主义和人类中心主义的一般危机，这些危机反映在一系列与社会日常生活和自然的现代全球化和技术相关的认识论寻。摇晃着致力于理性，经验科学，普遍真理的假设和尊严的伦理的假设以及共同的人类国家的价值，这促使人们对人类国家的新定义的传播在人类症理论的背景下，人类主义，跨性别，非洲主义，非洲主义，非洲主义或族裔义务。随着高科技，控制论，遗传学，生物技术和神经科学研究的发展，人类的传统概念已成为谴责，即使在人文科学中也受到关键的震动。虽然人类主义在技术先进的社会中考虑了人类国家（邮政）的基本假设，但超人类主义涉及一种经际性人工生物的愿景，该构想与人类和其他生物的技术升级的网络生物技术和技术愿景相对应。在艺术，设计，建筑，科学和人文科学中，创建了许多新的，跨学科的方法论以及混合艺术和科学研究方法，证明了社会范式全球变化期间人类的强烈和加速转变。这些变化不仅包括人类活动的技术，科学和人文主义领域，还包括存在，本体论和认识论领域。人类主义的基本批判性辩论发生在1980年代和1990年代（Donna Haraway，Francisco Varela和Humberto Maturana，Katherine Hayles等）。我们面临着不可抗拒的环境和气候变化的流动，几乎所有形式的社会互动，知识的生产和分布以及一般地缘政治和经济不稳定的数字化的完全优势。这种社会现象的这种变化鼓励基本建立科学，人文主义或艺术研究的方法和概念，以鼓励跨学科和跨文化融合。尝试（仅）对人文价值的批判性评估一直在监测人文主义。它们可以看作是现代哲学的基本举动，尼采宣告“上帝之死”以及对超人的观念，呼吁形而上学真理和人类中心的确定性和有价值的人文主义主题的基本问题。rosi braidotti指出，自从尼采“要点在哲学议程上：首先，在学习本体论不确定性的状态时，如何在震惊之后发展出批判性思想，其次，如何基于情感和道德责任来恢复社区意识，而不会陷入怀疑和怀疑的负面情绪和怀疑。” 7）
超越边界：对机器人技术的接受与抵制
例如，当非残疾人士利用机器人技术来增强他们的身体或智力能力并更好地在社会中生活时，他们可能不会感到自己被物化。但是，考虑到机器人技术所带来的超能力是外界赋予的机械能力或者物质能力，因此也可以理解为人是自愿物化的。 当我们考虑这种情况时，人类是否会抵制无休止地卷入对物质能力的竞争以及人类价值重心向物质能力转移的趋势？如果跨性别者或新人类的存在成为永久特征，那么基于精英统治或经济实力的社会差距是否会扩大？相反，如果建立一个基于社会共识的体系，让任何人都可以成为超人类，获得一定的身体和智力能力，甚至鼓励这种做法，是否会带来一个更加平等和包容的社会，社会差距是否会消失？当这一切发生时，成为一个符合自己性格的超人类，是否会成为一种可以被轻易接受和适应的事情，就像在虚拟空间中为自己的角色收集配饰的感觉一样？
v:iririf wa ,.u k: - eVols
' nu huiiremR tn nrim mand，并且经常必须带领如此庞大的军队。我问过他的许多朋友，他如何能同时成为这两种人。拥有，（我们想象中彼此之间会相互争斗的特质。“他确实拥有它们，仅此而已”是我得到的最好的答案；“我不知道他是怎么做到的，但他确实拥有。”“他拥有一切，以最正确的方式对待人们，”一位非常了解他的人说道。“他拥有记住每个人的皇家天赋；公正机智的人性品质；以及超越人类的正义天赋。好人——喜欢他是因为他好；亲切地，我们在他天性中找到了一个回应的和弦，那些严厉的人会觉得他，100，有时很严厉。”他称赞过一个“汤米”士兵精神，以赢得士兵的忠诚，直到他生命的尽头和投降，就在同一天，他命令一位将军回家，他知道，这个命令带着一个和他一样好的人的仇恨，但没有能力实现他的野心。他的军队会做任何让他疲惫的事情；行军更久，挨饿更严重，在没有帐篷、毯子和朗姆酒的情况下度过更多的天和星期，死亡的人数比任何其他活着的人都要多。他们会心甘情愿、高兴地做所有这些事情，而其他军队可能会抗议和抱怨，然后继续抱怨。他可以从军队中获得更多；从卫队到最野蛮的侦察部队，就像在莫德河和布洛尼夫河之间所做的那样：。?in( 比任何俄罗斯人或德国人用铁腕勒索的还要多，而且 dl .11 j 1 。.- ..fiioe nim auaiiiaiiiine auuioriiy。它是所谓的“伦敦宠物”，Ouaida 打破了所有欧洲纪录，并且是三人组”。marcti into, tne Fr.-- e Stte 他们没有抱怨，而是把它当作吹嘘的事情。每当其他私人谴责另一位领导人时，罗伯特的人就会简单地说：“鲍勃知道他在做什么；鲍勃会做好工作。”大多数人只需用一句话来概括罗伯茨勋爵：“他是一个男人。”他不会犯任何让军队认识到的错误。无论他下达什么命令或做什么，都被视为超人灵感的体现。即使他失败了，他最终也肯定会被认为是绝对可靠的。过去英国军队的首领可能有不止一个，但英国历史上从未有过像罗伯茨这样受人崇拜的人，也从未有过如此有魅力的领导者。当他访问莫德河时，他遇到了梅休因勋爵，他住在旅馆里，将军。一直在清理“建筑”的一部分。-.-？fnl 将其指定为陆军元帅的住所。但罗伯茨勋爵感谢他。注意到他已下令将他的帐篷放在草原上，他打算留在那里。当他军队在运动、行军和战斗时，用有篷马车和帐篷运送物资，第一层是他的房子，第二层是他的工作室。马车是一辆轻型货车
建立人工智能道德分析的标准
AI“指的是通过分析其环境并采取行动（并具有一定程度的自治）来实现特定目标来表现出智能行为的系统（欧洲委员会2018年）。由于此定义是正式的和足够的一般性，足以涵盖对该领域的最常见理解，因此它构成了一个有用的起点。的确，基于这种理解，欧盟委员会的高级专家小组将AI的更详细的定义开发为“由人类设计的系统，鉴于人类设计的系统，它通过一个复杂的目标来在体育或数字世界中发挥作用，通过对所收集的或不结构的数据来解释这些数据，并根据该数据衍生出最大的方法来启动（S），从而（S）来解释他们的环境，从而（S）提出了这些知识（S）（S）（S）目标AI系统还可以通过分析环境如何受到其先前的行动的影响来学习其行为”（Aihleg 2018）超出有关AI定义的现有争议，还可以将以下要素确定为其功能至关重要：通过传感器对环境的感知；对数据的推理/决策；并通过执行者进行动作。ai如此构想的构想在不同领域（从医学到军事）开设了几种可能性，从而引发了多个道德问题。为了说明不久的是，AI和自动化的进步可能会使人们及其活动及其活动以及全世界更快的信息分布，从而提高几种安全性和隐私挑战（Stahl and Wright 2018）。此外，AI在医学，军事和自动武器发展中的潜在促进作用引起了有关不可靠和问责制的问题（Hammond 2015； Hallaq等人。2017; HOROW- ITZ 2018）。与自动化一起，AI可能会带来遥远的经济和社会变革，从而对劳动力市场产生影响（Aicardi等人。2018）。仍在争论哪些工作可能受到影响；但是，有人同意AI将改变工作要求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic 2018）。它可能会通过创建新的并消除现有的其他人（EGE 2018），并通过例如预测分析对传统的招聘和招聘实践产生重大影响。迫切的道德问题也出现在最先进的AI研究类型之一中：自学AI。自我学习的AI在没有人类数据，指导或领域知识的情况下从强化中学习，超出了基本规则（Silver等2017）。根据其开发人员，没有任何以前的特定知识自我学习的AI可以实现“超人的熟练程度”（Silver等人2017）。到目前为止，这种AI已在有限的上下文中成功应用，尤其是在国际象棋，GO和扑克之类的游戏中，即使通过极其复杂的计算，也可以预测所有相关变量。这些系统在现实世界环境（例如自动驾驶汽车）中的应用提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除他们的解决方案只是时间问题（Sokol 2018）。没有猜测关注大规模潜在场景的“大道德”问题（例如，超级智能AI接管）（Muller 2016），很明显，很明显，
伪造 DNA 检测结果表
在进行亲子鉴定之前，请确保实验室或检测机构是经过认证且信誉良好的。通过查找不一致、意外匹配或与其他家庭成员不匹配来验证结果，并在必要时要求在其他机构重新检测。此外，请随时了解 DNA 技术的进步，以识别潜在的造假行为。DNA 检测报告通常包括有关遗传标记、家庭关系、方法和准确性的信息。在进行 DNA 检测时，请记住保持警惕并进行彻底的研究。亲子鉴定需要所有相关方的同意，结果通常可在法庭上采纳，对子女抚养和监护协议有影响。在进行测试之前，必须考虑对所有相关方的情感影响，并使用信誉良好的机构来确保结果准确。亲子鉴定的结果可能是排除（父亲不太可能是亲生父亲）、不确定或无法确定亲子关系。请记住，DNA 检测并非 100% 万无一失，并且存在很小的不准确性。在做出重大决定之前，考虑所有因素并咨询专业人士至关重要。对于接受亲子鉴定的孩子，没有固定的年龄限制，但必须考虑他们的情绪健康，确保他们了解检测过程并表示同意。如果孩子年龄太小，父母或监护人可以代表他们表示同意。最终，进行 DNA 检测的决定应该在仔细考虑所有相关因素后做出，诚实永远是最好的方法。期待明天在会议上见到大家并讨论我们的策略如果您最近想过做 DNA 测试，您可能很想知道结果。当您得到结果时，首先要考虑以下几点。首先，请记住，测试只能为您提供祖先的估计值，而不能确切地告诉您祖先来自哪里。其次，要为惊喜做好准备，因为它们可能与您的预期或家人告诉您的不符。最后，不要羞于与亲人分享结果，因为它们可能会填补您祖先的一些空白。在获得结果之前，请务必检查进行测试的公司是否合法。寻找诸如获得主要卫生组织认证、拥有最先进的设备和经验丰富的专业人员等标志。您也可以询问医生他们是否推荐任何值得信赖的公司。当您收到结果时，可能很难知道如何解释它们。但是，以下几件事会有所帮助。首先，请记住，每个人的 DNA 都是独一无二的，对结果的解释应该反映这一点。其次，请记住，结果只是一条信息，不应影响重大的人生决定。相反，将它们用作进一步研究的起点。如果您不确定如何处理结果或需要帮助解释结果，请不要害怕寻求帮助。许多公司提供支持服务，而在线论坛和聊天室可以让您与进行过类似测试的人联系起来。获得 DNA 测试结果的第二意见也是一个选择。您可以将结果发送给另一家公司进行分析或向遗传咨询师寻求建议。与您的医生交谈也可能提供有价值的见解或专家推荐。无论您选择哪种方式，获得第二意见都会让您感觉更能控制有关祖先的决定。网上和遗传咨询师提供许多资源，他们可以帮助您解释测试结果并提供有关如何进行的指导。给出文章文本这里然而，还有另一种答案假 DNA 测试结果可用于隐瞒生物学关系，在继承或移民案件等法律问题上造成严重后果。如果有欺诈嫌疑，务必核实真实性并寻求法律建议。并非所有实验室都一样；避免使用那些声誉可疑或测试流程不明确的实验室。发现假结果可能具有挑战性，但保持警惕并考虑实验室认证和结果呈现等因素可以增加发现的机会。DNA 专家 Andras Kovacs 使用尖端分析帮助数千人发现了他们的祖先遗产。恶作剧 DNA 测试结果旨在欺骗某人相信遗传联系或遗产，通常用作娱乐目的的笑话。虽然它们可能很有趣，但必须负责任地使用它们，不要将它们提供给可能会感到不安的敏感人士。在线解决方案可以帮助管理记录并简化工作流程。PDFfiller 是一款出色的在线编辑 PDF 工具。您可以通过电子邮件或传真发送它，将其打印出来或减小文件大小。PDF 编辑器可让您从连接互联网的设备更改文档，根据需要对其进行个性化设置，以电子方式签名并以各种方式共享它们。出色的功能包括易于使用、能够轻松导入和导出文件以及许多有用的功能！我们的组织使用 PDF Filler 与客户/供应商签订合同。它允许我们在文档中插入具有法律约束力的数字签名。这为双方节省了大量的时间和金钱。使用 PDFfiller 非常简单，因为您可以随时进行修改。但是，没有人喜欢花费宝贵的时间一遍又一遍地重做报告。为了避免这种情况，有一些简单的方法可以让您第一次就正确填写文件。打开您的文档，开始按照说明编写个人信息，不要试图凭记忆写细节；而是使用记录信息的文件。如有必要，再检查两次算术计算。如果申请材料很大，不要急着递交；休息一下，稍后再检查。所以，我的下一位嘉宾拉托亚对她的母亲维琪开了个大玩笑，伪造了 DNA 测试。她说她和父亲一起做了 DNA 测试，结果显示他不是她的亲生父亲，但这个玩笑实际上是在针对拉托亚，因为她妈妈承认，拉托亚认识的那个父亲可能根本不是她的亲生父亲。拉托亚的故事是一个 38 年来一直在酝酿的 DNA 之谜。我们将深入探讨这个问题，欢迎拉托亚参加节目。嗨，你好吗？很好，谢谢。四年前的这个圣诞节，你做了这个恶作剧，这让我回想起了当时的情景。我和妻子谈论这件事很多年了，因为我们不认为约翰是我爸爸。所以，我们决定告诉我妈妈我们做了 DNA 测试，但她不相信我们。她一直说我拿不出这个恶作剧的证据，所以我不得不极力让她相信我。你在玩这个恶作剧，是的，真的很恶作剧！但它成功了，因为我从来不觉得我认识我的亲生父亲，瞧，你就这么做了！现在你坐在这里和其他人一起玩这个恶作剧，因为现在是圣诞节。你的妻子、儿子、姐妹或其他人当时在场吗？是的，所以是的！现在，你的母亲就在这些人面前，她说，哦，天哪，你在问我你的父亲是不是你的父亲！你之前没有怀疑过吗？哦不，他也不相信他是我父亲！好吧，好吧……PDFfiller 提供了一个易于使用的界面，只需单击即可开始填写文档并立即完成，无需额外的能力。高级编辑器可让您修改原始内容并添加多媒体项目，如图形和通知等。可跟踪文件可从文档的全面历史记录中提供更多想法，包括有关特定用户执行了哪些步骤以及在哪个时间段执行的详细信息。该工具由云技术操作，允许您将数据提取并导入任何设备。使用内置集成，可以在几分钟内生成免费的 DNA 测试结果，例如 Google Drive 或 Dropbox 提供的结果。假亲子鉴定结果模板、假 DNA 测试 PDF 和阳性 DNA 测试结果文件也可用于各种目的。恶作剧 DNA 测试结果的主要目的是欺骗人们认为他们有真实的测试结果，而实际上结果是伪造的或假的。这些测试通常用作恶作剧或用于幽默娱乐。只有专业的基因检测公司或实验室才能创建恶作剧 DNA 测试结果。完成时间因情况和目的而异。如果是为了恶作剧，则没有最后期限；但是，如果是为了真正的法律或健康目的，在建议的时间范围内完成测试。不鼓励自己制作假 DNA 测试结果，因为它会造成严重后果并可能危害他人的生命。负责任地处理恶作剧 DNA 测试结果时：1. 考虑影响：评估您的恶作剧可能造成的任何潜在情绪困扰。2. 承担责任：如果有人受到恶作剧的负面影响，请真诚道歉。3. 反思道德问题：思考恶作剧是否越界，并考虑一种更尊重的方式来取乐。4. 咨询受影响的个人：与相关人员公开沟通，解决他们的担忧，并努力解决任何误解。5. 从经验中学习：利用这种情况作为个人成长的机会，反思您的行为如何影响他人，并思考如何在将来更敏感地处理恶作剧。当涉及到他人的个人信息时，尊重和同意是关键。恶作剧应该经过深思熟虑，在考虑情感健康的同时给所有参与者带来欢乐。有一种趋势正在兴起，人们填写恶作剧 DNA 测试结果，结果揭示了荒谬的联系，例如名人亲属关系或虚构人物祖先。这些结果通常表明个体拥有大量来自各种动物甚至外星生物的 DNA。一些可能的结果包括声称拥有超人能力、与历史人物有联系、多个种族或与名人有 DNA 相似性。然而，必须注意的是，这些恶作剧测试结果并不真实，仅用于娱乐目的。每年参与这一趋势的实际人数尚不清楚，因为通常没有官方记录。结果也没有设定具体的截止日期，因为它们不应被轻视，不应被视为合法或科学的发现。为所有参与者带来欢乐，同时也考虑到情感健康。人们填写恶作剧 DNA 测试结果的趋势正在持续，这些结果揭示了荒谬的联系，例如名人亲属关系或虚构人物血统。这些结果通常表明个体具有大量来自各种动物甚至外星生物的 DNA。一些可能的结果包括声称拥有超人能力、与历史人物有联系、多个种族或与著名人物有 DNA 相似性。但必须注意的是，这些恶作剧测试结果并不真实，仅用于娱乐目的。每年参与这一潮流的实际人数尚不清楚，因为通常没有官方记录。结果也没有设定具体的截止日期，因为它们不应被视为合法或科学发现。为所有参与者带来欢乐，同时也考虑到情感健康。人们填写恶作剧 DNA 测试结果的趋势正在持续，这些结果揭示了荒谬的联系，例如名人亲属关系或虚构人物血统。这些结果通常表明个体具有大量来自各种动物甚至外星生物的 DNA。一些可能的结果包括声称拥有超人能力、与历史人物有联系、多个种族或与著名人物有 DNA 相似性。但必须注意的是，这些恶作剧测试结果并不真实，仅用于娱乐目的。每年参与这一潮流的实际人数尚不清楚，因为通常没有官方记录。结果也没有设定具体的截止日期，因为它们不应被视为合法或科学发现。
建立人工智能伦理分析标准
人工智能“是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标而表现出智能行为的系统”（European-Commission 2018）。因为这个定义足够正式和通用，能够涵盖该领域的大多数常见理解，所以它是一个有用的起点。事实上，正是基于这种理解，欧盟委员会高级专家组对人工智能进行了更为细致的定义，即“由人类设计的系统，在给定复杂目标的情况下，通过感知环境、解释收集到的结构化或非结构化数据、根据从这些数据中获得的知识进行推理并决定为实现既定目标而采取的最佳行动（根据预定义参数）来在物理或数字世界中行动。人工智能系统还可以通过分析环境如何受到其先前行为的影响来学习调整其行为”（AIHLEG 2018）。除了有关人工智能定义的现有争议之外，我们可以确定以下对其功能至关重要的要素：通过传感器感知环境；根据感知到的数据进行推理/决策；通过执行器进行驱动。如此构想的人工智能为从医学到军事的不同领域开辟了多种可能性，从而引发了多重伦理问题。简而言之，人工智能和自动化的进步可能使对人员及其活动的监视、监控和跟踪更加普遍，以及信息在世界范围内更快地传播，这带来了许多安全和隐私挑战（Stahl and Wright 2018 ）。此外，人工智能在医学、军事和自主武器发展中的潜在促进作用引发了关于不可靠性和问责制的问题（Hammond 2015 ；Hallaq et al. 2017 ；Horowitz 2018 ）。此外，人工智能和自动化一起，可能会带来深远的经济和社会变革，对整个劳动力市场产生影响（Aicardi 等人，2018 年）。哪些类型的工作可能受到影响仍存在争议，但人们一致认为，人工智能将改变工作需求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic，2018 年）。它可能会创造新的职位并消除现有的职位（EGE，2018 年），并通过预测分析等方式对传统的招聘和招募实践产生重大影响。在最先进的人工智能研究类型之一：自学习人工智能中，也出现了紧迫的伦理问题。自学习人工智能可以通过强化学习，不需要人类数据、指导或基本规则以外的领域知识（Silver 等人，2017 年）。据其开发人员称，自学习人工智能无需任何先前的专业知识即可“在具有挑战性的领域达到超人的水平”（Silver 等人，2017 年）。迄今为止，这种人工智能已在有限的环境中成功应用，特别是在国际象棋、围棋和扑克等游戏中，所有相关变量都可以预测，即使通过极其复杂的计算。这些系统在现实环境中的应用（例如自动驾驶汽车）提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除它们的解决只是时间问题的可能性（Sokol 2018）。如果不考虑关注大规模潜在场景（例如超级智能 AI 接管）的“大伦理”问题（Muller 2016），很明显
建立人工智能伦理分析标准
人工智能“是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标而表现出智能行为的系统”（European-Commission 2018）。因为这个定义足够正式和通用，能够涵盖该领域的大多数常见理解，所以它是一个有用的起点。事实上，正是基于这种理解，欧盟委员会高级专家组对人工智能进行了更为细致的定义，即“由人类设计的系统，在给定复杂目标的情况下，通过感知环境、解释收集到的结构化或非结构化数据、根据从这些数据中获得的知识进行推理并决定为实现既定目标而采取的最佳行动（根据预定义参数）来在物理或数字世界中行动。人工智能系统还可以通过分析环境如何受到其先前行为的影响来学习调整其行为”（AIHLEG 2018）。除了有关人工智能定义的现有争议之外，我们可以确定以下对其功能至关重要的要素：通过传感器感知环境；根据感知到的数据进行推理/决策；通过执行器进行驱动。如此构想的人工智能为从医学到军事的不同领域开辟了多种可能性，从而引发了多重伦理问题。简而言之，人工智能和自动化的进步可能使对人员及其活动的监视、监控和跟踪更加普遍，以及信息在世界范围内更快地传播，这带来了许多安全和隐私挑战（Stahl and Wright 2018 ）。此外，人工智能在医学、军事和自主武器发展中的潜在促进作用引发了关于不可靠性和问责制的问题（Hammond 2015 ；Hallaq et al. 2017 ；Horowitz 2018 ）。此外，人工智能和自动化一起，可能会带来深远的经济和社会变革，对整个劳动力市场产生影响（Aicardi 等人，2018 年）。哪些类型的工作可能受到影响仍存在争议，但人们一致认为，人工智能将改变工作需求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic，2018 年）。它可能会创造新的职位并消除现有的职位（EGE，2018 年），并通过预测分析等方式对传统的招聘和招募实践产生重大影响。在最先进的人工智能研究类型之一：自学习人工智能中，也出现了紧迫的伦理问题。自学习人工智能可以通过强化学习，不需要人类数据、指导或基本规则以外的领域知识（Silver 等人，2017 年）。据其开发人员称，自学习人工智能无需任何先前的专业知识即可“在具有挑战性的领域达到超人的水平”（Silver 等人，2017 年）。迄今为止，这种人工智能已在有限的环境中成功应用，特别是在国际象棋、围棋和扑克等游戏中，所有相关变量都可以预测，即使通过极其复杂的计算。这些系统在现实环境中的应用（例如自动驾驶汽车）提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除它们的解决只是时间问题的可能性（Sokol 2018）。如果不考虑关注大规模潜在场景（例如超级智能 AI 接管）的“大伦理”问题（Muller 2016），很明显