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可能与方便之间：人工智能在劳动司法中的应用案例
2 这些类型的预言是哲学中所谓的“表现性”问题的表现（Pasquale，2020，第 X 页）。3 例如，Gigerenzer (2022) 提到“人工智能击败人类”的论点，其内容是这样的：人工智能在国际象棋和围棋方面击败了最优秀的人类。计算能力每隔几年就会翻一番。因此，机器很快就会比人类做得更好（第 X 页）。4 Gigerenzer (2022) 指出，由于人工智能中的“I”与我们所知的智能无关，因此经常使用“自动决策”(ADM) 一词来代替它（第 27 页）。
人工智能与吞咽困难：老问题的新解决方案
人工智能将在我们未来的生活中扮演重要角色；然而，人工智能并不是一个新概念。多年来，我们一直对人工智能着迷。20 世纪 80 年代，深受喜爱的《星际迷航：下一代》角色 Data 是一个具有人工智能的机器人。人工智能在电影中的应用延续到了威尔·史密斯的电影《我，机器人》。然后，在 1997 年，IBM 生产了一台名为“深蓝”的国际象棋计算机。这个人工智能系统与世界冠军加里·卡斯帕罗夫进行了几场国际象棋比赛，最终在系列赛中击败了他。大约在同一时间，人工智能和机器人技术的工业应用出现了，特别是在流水线上的使用，从而彻底改变了多个行业的制造业。工业的进步促进了许多国家经济的快速发展，并稳步降低了产品成本。尽管人工智能在过去可能被视为科幻小说，但它的早期使用促进了我们今天使用的人工智能工具的开发。我们许多人的家中都使用电子机器人吸尘器进行吸尘。我们的“智能”家电拥有我们 20 年前无法想象的功能和特性，电视上的应用程序通过带宽使用预测和基于观看历史的个性化内容推荐提高了流媒体质量，从而改变了我们的观看体验。21 世纪初的手机可以打电话和发短信，但如今的手机实际上可以为我们拨打互动电话和预约。这些手持设备为您提供的基于人工智能的解决方案比 20-30 年前世界上少数政府所能提供的还要多。
2021：深技术的一年。
仅举几个里程碑：在2019年Google（与NASA一起）获得了“量子至上”，仅在2020年被中国以100亿美元的价格超越中国。CRISPR-CAS9基因组编辑技术于2020年获得诺贝尔奖，而CRISPR Therapeutics的市值为110亿美元。DeepMind解决了一个主要的蛋白质折叠挑战（Alphafold），而Muzero程序标志着自我学习的AI中的另一个里程碑（Muzero可以教会自己参加比赛，国际象棋和Atari游戏）。OpenAI发布了GPT-3，该语言模型使用深度学习来产生类似人类的文本。，列表还在继续。
人工智能——通过搜索解决问题
• 人工智能中的许多问题都采用状态空间搜索的形式。• 状态可能是游戏中合法的棋盘配置、某种路线图中的城镇、数学命题集合等。• 状态空间是可能状态的配置以及它们如何相互连接，例如状态之间的合法移动。• 当我们没有一个算法可以明确告诉我们如何协商状态空间时，我们需要搜索状态空间以找到从起始状态到目标状态的最佳路径。• 我们只能通过考虑当前状态的可能动作并尽可能地向前看来决定做什么（或去哪里）。例如，国际象棋是一个非常困难的状态空间搜索问题。
建模思维：计算机可以模仿人类智能吗？
计算机比你聪明吗？还是你比计算机聪明？这取决于你如何定义“聪明”。近年来，我们开发出的计算机在许多任务上的能力远远超过我们自己。例如，计算机每秒可以执行数千次计算，这意味着它们能比人类更快、更准确地解决一些数学问题。计算机还在国际象棋和围棋比赛中击败了人类世界冠军。但这是否意味着它们比我们聪明？虽然计算机在许多领域都能胜过人类，包括算术、物体识别和某些语言处理方面，但目前还没有任何机器能在所有这些领域与人类的表现相媲美。我们在利用智能适应广泛任务的能力方面仍然是独一无二的。
选举管理员的生成人工智能
接下来是数据处理。最基本的大型语言模型正在将所有文本压缩为许多测量值（称为参数），这些测量值最常用于彼此的近端。16例如，数据集文本可能会定期将“ Queen”一词在King，国际象棋，皇家或仍然具有君主制的国家的名字附近放置，而与治理或名人无关的术语，例如沸腾，冥想或薄雾。就像jpeg图像文件将图像压缩成许多各个颜色的像素一样，大型语言模型将这些大量的文本编码为参数。这些参数允许模型创建新的文本块，以反映这些接近性关系，将相似的单词放在一起作为创建
引言 哲学思考机器
像深度学习神经网络这样的人工智能程序可能能够在围棋或国际象棋、算术或写海豹突击队复制品方面击败人类，但它们永远无法真正独立思考，无法拥有意识，无法感受到我们人类所能感受到的这个世界的丰富性和复杂性。单纯的、未开化的人类可能会对简单的深度学习程序的能力印象深刻，但从更全面的角度来看，这一切加起来……什么都没有。它们仍然没有表现出任何意识的痕迹。所有可用的数据都支持这样一种观点，即人类对世界的感受和体验与计算机不同。虽然计算机可以击败国际象棋、围棋或其他结构化规则游戏中的人类大师，但它永远无法真正超越这些规则思考，它永远无法在飞行中想出自己的新策略，它永远无法像人类那样去感受、去反应。人工智能程序缺乏意识和自我意识。它们永远无法有幽默感。他们永远无法欣赏艺术、美丽或爱情。他们永远不会感到孤独。他们永远不会对其他人、动物和环境产生同情。他们永远不会享受音乐或坠入爱河，也不会一时冲动而哭泣。仅仅凭现存的、单纯的、未开化的人类在智力上就比计算机优越，无论我们的计算机在围棋或危险边缘等游戏中赢得多少胜利。我们不按照这些游戏的规则生活。我们的思想比这要大得多。计算机意识的可能性一直备受争议，它仍然是一个有争议的话题——所以这段话中的说法并没有什么了不起的。更了不起的是作者是谁：这段话完全是由一台计算机编写的，即 OpenAI 的 GPT-3。碰巧的是，GTP-3 本身是一个神经网络类型的系统，它拥有英语语言的内部模型
人类与人工智能（AI）共存的社会和伦理问题
7）元宇宙是“meta”和“universe”的复合词，前者意为虚拟、抽象，后者意为现实世界，指三维虚拟世界。 8）奇点是指人工人工智能发展到超越人类智能的程度，雷·库兹韦尔预测这个时间点是2045年。9）弱人工智能应用于国际象棋、围棋等特定领域。弱人工智能是指利用出色的计算能力帮助人类完成工作的人工智能，包括谷歌DeepMind 的 AlphaGo 和 IBM 的 Watson。10）强人工智能比人类的智力水平更高，可以独立思考问题并全面解决问题。它指的是以人的数量来判断的人工智能，例如电影《钢铁侠》中的贾维斯伙计。
创意项目 0：抽象策略游戏
策略游戏是指玩家根据一套规则进行一系列动作，希望获得特定结果（例如更高的分数、特定的游戏状态）以赢得游戏的游戏。策略游戏通常允许玩家自由选择要采取哪些动作（在规则范围内），并且几乎没有或完全没有随机性或运气（例如掷骰子、抽牌）。抽象策略游戏是策略游戏的一个子集，通常具有以下特点：a) 完美信息（即所有玩家始终知道完整的游戏状态，以及 b) 几乎没有或完全没有游戏主题或叙事。抽象策略游戏的常见示例包括：国际象棋、跳棋、围棋、井字游戏等。
5E Advanced Materials，Inc。
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