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人类成就与人工智能
摘要 在围棋和预测蛋白质结构等截然不同的领域，人工智能 (AI) 技术的表现已开始超越人类。这一事实是否代表着一件可悲的事情？超人类的人工智能表现是否会以某种方式削弱人类在这些领域的成就价值？围棋大师李世石在宣布退出职业围棋界时就表达了同样的观点，他指责 AlphaGo 等围棋程序的进步削弱了他打高水平比赛的意愿。在本文中，我试图理解李世石的哀叹。我考虑了超人类表现的人工智能技术的存在可能以多种方式削弱人类成就的价值。我认为，技术本身的性质很少值得如此绝望。（比较一下：战斗机的存在会削弱成为人类最快短跑运动员的价值吗？）但我还认为，在几个更局部的领域，这些技术有可能取代人类，使人类无法取得任何有价值的成就。我认为，对于那些生活在不平等社会的人来说，这尤其令人担忧，因为实现许多成就非常困难，而且要实现伟大的成就需要大量资源。
人工智能的最新进展及其对国防的影响
然而，尽管取得了这些进展，但许多人工智能应用领域仍然相当不成熟，在某些情况下，未能完全满足预期和早期的炒作。早在 1965 年，赫伯特·西蒙就预测“机器将在二十年内完成人类可以做的任何工作” [7]。60 年后，人工智能仍然无法协助完成大多数人类任务。最近，即使在狭窄的应用人工智能领域，许多人工智能预测也被证明过于乐观，挑战比最初认识到的更为重大。即使在取得了一些技术成功并投入大量资源的地方，情况也是如此。例如，2015 年，基于自动驾驶汽车技术的重大发展，《卫报》报道称“从 2020 年开始，你将成为一名永久的后座驾驶员” [8]。然而，尽管自动驾驶汽车取得了进展，但大多数人现在都认为，完全自动驾驶的挑战仍然很大，完全自动驾驶汽车可能还需要一段时间才能实现 [9]。然而，尽管某些领域缺乏突破，但在人工智能研究的其他领域，已经取得了远远超出预期的重大进展。例如，2016 年，谷歌的 AlphaGo 代理成功击败了世界上最好的围棋选手 [10]，尽管一两年前有人预测这一成就还需要十多年的时间 [11]。
人工智能的最新进展及其对国防的影响
然而，尽管取得了这些进展，但许多人工智能应用领域仍然相当不成熟，在某些情况下，未能完全满足预期和早期的炒作。早在 1965 年，赫伯特·西蒙就预测“机器将在二十年内完成人类可以做的任何工作” [7]。60 年后，人工智能仍然无法协助完成大多数人类任务。最近，即使在狭窄的应用人工智能领域，许多人工智能预测也被证明过于乐观，挑战比最初认识到的更为重大。即使在取得了一些技术成功并投入大量资源的地方，情况也是如此。例如，2015 年，基于自动驾驶汽车技术的重大发展，《卫报》报道称“从 2020 年开始，你将成为一名永久的后座驾驶员” [8]。然而，尽管自动驾驶汽车取得了进展，但大多数人现在都认为，完全自动驾驶的挑战仍然很大，完全自动驾驶汽车可能还需要一段时间才能实现 [9]。然而，尽管某些领域缺乏突破，但在人工智能研究的其他领域，已经取得了远远超出预期的重大进展。例如，2016 年，谷歌的 AlphaGo 代理成功击败了世界上最好的围棋选手 [10]，尽管一两年前有人预测这一成就还需要十多年的时间 [11]。
生成式人工智能和聊天GPT：应用、挑战和人工智能与人类的协作
近年来，随着 2015 年 AlphaGo 和 2022 年 ChatGPT 的推出，人工智能卷土重来。随着 OpenAI 于 2022 年底发布名为“聊天生成式预训练 Transformer”或 ChatGPT 的应用程序，人工智能引起了全世界的关注。如图 1 所示，自 2022 年 11 月 30 日发布以来，“ChatGPT”一词在 Google 上引起了越来越多的搜索兴趣。ChatGPT 属于一类称为生成式预训练 Transformer (GPT) 的语言模型。GPT 类别是指使用深度学习技术对大量数据进行广泛训练的大型语言模型 (LLM)（Cascella 等人，2023 年）。ChatGPT 是专门为对话使用而设计和微调的，可通过利用其丰富的信息和知识产生类似人类的反应。 ChatGPT 的功能由生成式人工智能实现，生成式人工智能指的是能够生成类似人类的文本和创意内容（例如音乐和图像）以及整合来自不同来源的数据进行分析的人工智能（Dasborough，2023 年）。ChatGPT 通过欺骗人们相信它的回答来自人类而不是机器/人工智能而通过了图灵测试（Woolf，2022 年）。这种最先进的人工智能的出现有望彻底改变社会以及我们的生活、工作、学习和交流方式。
人工智能技术的伦理问题及对策
随着互联网、大数据、云计算等技术的发展，以生命要素数据、机器自动决策为核心的人工智能算法得到越来越广泛的应用。随着AlphaGo战胜人类顶级围棋大师李世石的里程碑事件，人工智能在金融、医疗、自动驾驶、安防、家居、营销等领域创造了广泛的应用，给整个人类社会带来了巨大的变革。与此同时，物理世界与个体之间的界限不断模糊，引发了一系列的伦理危机，给社会治理和结构体系的发展带来多重阻碍。[1]业界早已认识到科幻作家阿西莫夫制定的著名“机器人三定律”的局限性。欧盟委员会发布的《欧盟人工智能》、韩国产业通商资源部发布的《机器人伦理宪章》等国外研究著作从一定角度对人工智能技术的伦理问题进行了探讨，但尚未形成被广泛接受的伦理框架。在国内，多数学者对人工智能技术的发展历史、优越性与局限性，以及人工智能与人类智能的关系等进行了分析和探讨，但对人工智能技术的伦理问题及相应对策的专业研究还比较缺乏。[2]
人工智能在游戏算法中的应用
摘要人工智能（AI）技术的快速发展对游戏行业产生了重大影响，从而提高了玩家的体验和开发人员的效率。本评论探讨了关键问题，例如改善游戏互动性和通过AI的挑战，并应对游戏开发中的技术挑战。它研究了游戏算法中AI的历史，当前状态和未来趋势及其对行业的影响。AI在游戏中创造响应，决策，机器学习和程序内容产生等技术，创造了响应，适应性和挑战性的体验。理论模型，例如有限状态机器，行为树和神经网络对于这些应用至关重要。重大的研究突破包括使用Alphago和OpenAI五的加强学习，通过自然语言处理的深度卷积神经网络进行视觉处理的进步以及增强的对话系统。自适应游戏设计，包括动态难度调整（DDA）和玩家行为分析，使游戏体验个性化。新兴趋势指出，在复杂的AI对手，跨平台支持以及改进的虚拟和增强现实游戏中，AI的进一步集成。实时内容产生和自动化游戏设计有望降低开发成本并促进创新。AI在游戏测试和质量保证中的作用也在扩大，以确保稳定性和性能。总的来说，游戏中的AI正在朝着更大的智力，个性化和自动化发展，对玩家的富裕，更具互动性和沉浸式体验。
人机游戏中的人工智能：技术、挑战......
摘要：随着AlphaGo的突破，人机博弈人工智能迎来了大爆发，吸引了世界各地越来越多研究者的关注。作为检验人工智能的公认标准，各种各样的人机博弈人工智能系统（AI）相继诞生，如Libratus、OpenAI Five，还有击败人类专业选手的AlphaStar。人机博弈人工智能的快速发展标志着决策智能迈出了一大步，目前的技术似乎可以处理非常复杂的人机博弈。那么，一个自然而然的问题出现了：目前的技术在人机博弈中可能面临哪些挑战，未来的趋势又是什么？为了回答上述问题，本文对近期成功的游戏AI进行了综述，涵盖了棋盘游戏AI、卡牌游戏AI、第一人称射击游戏AI和实时战略游戏AI。通过综述，我们1）比较不同类型游戏的主要困难以及实现人类专业水平AI的相应技术； 2）总结开发复杂人机博弈人工智能时可以适当依赖的主流框架和技术；3）提出成功人工智能中现有技术的挑战或缺点；4）尝试指出人机博弈人工智能的未来趋势。最后，我们希望这篇简短的综述可以为初学者提供入门知识，并为人机博弈人工智能领域的研究人员提供启发。
人机游戏中的人工智能：技术、挑战和机遇
摘要：随着 AlphaGo 的突破，人机博弈人工智能迎来了大爆发，吸引了世界各地越来越多研究者的关注。作为检验人工智能的公认标准，各种人机博弈人工智能系统（AI）相继问世，如 Libratus、OpenAI Five 以及击败人类专业选手的 AlphaStar。人机博弈人工智能的快速发展标志着决策智能迈出了一大步，目前的技术似乎可以处理非常复杂的人机博弈。因此，一个自然而然的问题出现了：当前人机博弈技术可能面临哪些挑战，未来的趋势又是什么？为了回答上述问题，本文对近期成功的游戏 AI 进行了综述，涵盖了棋盘游戏 AI、纸牌游戏 AI、第一人称射击游戏 AI 和实时战略游戏 AI。通过本次综述，我们 1）比较不同类型游戏的主要难点以及实现专业人类水平 AI 的相应技术； 2）总结开发复杂人机博弈人工智能时可以适当依赖的主流框架和技术；3）提出成功人工智能中现有技术的挑战或缺点；4）尝试指出人机博弈人工智能的未来趋势。最后，我们希望这篇简短的评论可以为初学者提供入门知识，并为人机博弈人工智能领域的研究人员提供启发。
AI和意识的隐藏结构
摘要 - 拥有具有人类意识的人工智能（AI）系统的追求，必须深入研究理论和实际方面，这是基于这个雄心勃勃的目标的基础。本文通过研究可能促进AI中有意识的经历的复杂且经常隐藏的结构来建立对AI意识的初始哲学探索。从认知科学和神经科学的概念中汲取灵感，该文章阐明了如何设计AI系统来复制人类意识的结构和功能方面。讨论包括Forti（2024）提出的空间物品的层次结构，诸如综合信息理论（IIT）之类的框架以及将意识与元认知过程联系起来的模型。通过对IBM Watson，Alphago，GPT-3和机器人Sophia等高级AI系统的案例研究，该文章探讨了实际实现及其与理论意识模型的一致性。AI实现类似人类意识的国家的潜力提高了深刻的道德，社会和法律考虑。急需道德准则和法律框架来解决有意识的AI系统的道德地位和权利，确保其道德待遇并描述责任。 还研究了有意识的AI的社会影响，包括工作流离失所和公平访问AI技术的需求。 通过解决这些领域，科学界可以显着推动有意识的AI的发展，从而确保它在技术上是可行的，而且在道德上是合理的。急需道德准则和法律框架来解决有意识的AI系统的道德地位和权利，确保其道德待遇并描述责任。还研究了有意识的AI的社会影响，包括工作流离失所和公平访问AI技术的需求。通过解决这些领域，科学界可以显着推动有意识的AI的发展，从而确保它在技术上是可行的，而且在道德上是合理的。未来的研究方向强调了开发复杂的理论模型，增强实践实现，建立全面的道德框架，促进跨学科合作并与公众参与的必要性。
分布的深钢筋学习
摘要：随着Alphago的突破，深入的强化学习已成为解决顺序决策问题的公认技术。尽管其声誉，但由于其试验和错误学习机制引起的数据效率低下，使得深层执行学习难以在广泛的领域应用。已经开发了许多用于样本有效的深层增强学习的方法，例如环境建模，经验转移和分布式修改，其中分布式深层掌握学习表明了其在各种应用中的潜力，例如人类计算机游戏和智能运输。在本文中，我们通过比较了经典的分布式深入强化学习方法并研究重要组成部分，以实现有效的分布式学习，从而涵盖了单个玩家单位分布的深度强化学习与最复杂的多个玩家分布深度强化学习。此外，我们回顾了重新发布的工具箱，这些工具箱有助于实现分布的深度强化学习，而无需对其非分发版本进行多次修改。通过分析其优势和劣势，开发和释放了多人多代理的多代理分布式深入强化学习工具箱，这在战争游戏中得到了进一步的验证，这是一个复杂的环境，显示了针对多个玩家的拟议工具盒的可用性，多个代理和多个代理在复杂的游戏下分配了深度强化学习。最后，我们试图指出挑战和未来的趋势，希望这份简短的评论可以为有兴趣分配深入强化学习感兴趣的研究人员提供指南或火花。