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奇点越来越近
第 83、84 和 85 页的图表来自 Stephen Wolfram 所著的《一种新科学》（第 56、23–27、31 页）。版权所有 © 2002 Stephen Wolfram, LLC。经 Wolfram Media 许可使用，wolframscience.com/nks。第 118 页的图表经 Gallup, Inc. 许可使用（news.gallup.com/poll/1603/crime.aspx）；第 176 页经 Lazard, Inc. 许可使用。第 182 页的 VertiCrop System 照片由 Wikimedia Commons 用户 Valcenteu 通过 CC BY 3.0 拍摄（creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/）；第 185 页 FDA 照片由 Michael J. Ermarth 拍摄。
自我意识，人工智能的奇点
许多学者对人类的未来深感忧虑。他们担心在人工智能时代，人类的命运将掌握在更聪明的机器人手中。斯蒂芬·霍金、埃隆·马斯克、比尔·乔伊斯和数百名科学家在 2015 年的一封公开信中表达了这种深切的担忧（Hawking，2015）。他们的担忧是有道理的，因为一旦机器人成为一个物种，人类就会陷入大麻烦。在两个物种之间，智力较低的物种注定要被智力较高的物种控制和支配。想想在当今人类主导的世界中，猪、老虎和狗的命运。然而，人工智能的奇点意味着他们所担心的事情不会成为现实。他们可以放心。没有自我意识和 SCE 的机器人不会形成一个物种，也不会具有统治的内在驱动力。
奇点竞赛：人工智能作为军事革命
报告文档页面表格批准OMB 编号 0704-0188 估计此信息收集的公共报告负担每份回应平均需要 1 小时，其中包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查此信息收集的时间。请将有关此负担估计或此信息收集的任何其他方面的意见（包括减轻此负担的建议）发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告理事会（0704-0188），1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意，尽管法律有其他规定，如果信息收集未显示当前有效的 OMB 控制编号，任何人都不会因未能遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将表格寄回上述地址。 1. 报告日期（日-月-年） 2022 年 6 月 10 日
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
超级预测来自……的‘技术奇点’风险
随着人工智能在不断发展，它也带来了风险，因为对手可能会利用这些系统违背其初衷。人工智能（AI）在预测性网络安全中的应用越来越多，引起了越来越多的担忧，引发了有关“天网”成为现实的各种讨论。公众人物（如史蒂芬·霍金斯）和技术大师（如埃隆·马斯克）认为人工智能对人类构成了严重风险，可能导致人类灭绝，这加剧了人们的担忧。我们一致认为，如果人工智能继续用于国防和安全，最终可能导致“技术奇点”事件，给人类文明带来不可预测的变化，“这可能预示着人类时代的终结” [1]。本文的目的是在人工智能和网络安全主题之间建立互补性，促进适应（即关注对人工智能系统的信任）并实现风险分类（这对于量化网络风险的连锁效应是必要的）。由于人工智能的崛起似乎是不可避免的，本文的目的是预测我们需要解决的领域，以减轻“技术奇点”事件的概率，而不是阻止它的发生，因为按照现有的推测模型，这种假设似乎是不可避免的[2]。
迈向未来的技术全景奇点
摘要：本研究关注的是读心术机器将如何连接起来，最初是通过弱人工智能，然后是与强人工智能相结合，这一方面将不再像现在这样具有简单的医疗作用，而是监视和监控个人——这一方面正引领我们走向未来的技术全景奇点。因此，本文的总体目标是提出人性的本体论稳定性问题，在读心术机器的技术奇点范围内，这会导致自主性的丧失和人类思想自由度的降低。在这个范式中，未来技术奇点时代的假设被预示为各种因素的累积，其中人工智能在人类监督的技术全景系统中以权力表现/施加的新世界秩序的形式相对于人类主体占据主导地位——即“单例”。理论目标分析了福柯全景机制（Foucault，1995、2003、2006、2008）的“去领土化”现象（Deleuze & Guattari，2000、2005）——该机制基于“生物权力”的“生命政治”体系——及其在技术全景奇点“领土”中的“再领土化”，其中强人工智能“单例”场景（Bostrom，2004、2006）代表了存在向硬技术决定论的异化。
城市奇点——展望城市的未来
博尔扎诺自由大学设计与艺术学院，博尔扎诺 39100，意大利 摘要：本文假设性地探索了目的论进化、欧米茄奇点和城市未来之间的联系，将来自不同学科的见解交织在一起。我们的研究深入探讨了城市向奇点发展的可能性，奇点是一种以无限知识、智慧和适应性为特征的状态，它将在 21 世纪及以后彻底改变城市环境及其潜在的动态。这一探索的核心是语言和时间作为城市奇点的关键维度的作用。此外，我们研究了语言发展和跨文化交流如何促进更具包容性、适应性和弹性的城市环境，同时也强调了对先进技术和通信模式的需求，以支持未来城市的动态需求。此外，本文还探讨了将人类意识与城市奇点相结合的深远影响和变革潜力。通过研究这些概念之间的相互作用，我们寻求更深入地了解这些概念对人类社会转型和我们与建筑环境的关系的潜在轨迹和影响。关键词：欧米茄奇点、未来城市、城市发展、技术奇点、目的论进化。1. 引言
黑洞奇点附近的量子群体
史瓦西黑洞内部包含将其与类空奇点分隔开的测地线边界。任何跨越测地线边界向奇点迁移的信息都会因因果关系而不可挽回地丢失。如果史瓦西奇点吸收信息，则相应的演化将被视为悖论，因为它违反了信息处理的神圣规则 [1] 。人们通常认为时空涨落会变形其测地线边界附近的史瓦西几何，从而产生一致的量子演化。虽然这种动力学正则化机制的细节尚不清楚，但它们对于黑洞量子信息处理的整体方面（例如黑洞信息悖论 [2 – 4] ）非常重要。在本文中，我们表明史瓦西奇点毗邻渐近静默时空区域，即无论初始场配置如何都会抑制空间量子关联的区域。更重要的是，它们适应所谓的 Zeno 边界，该边界标记了由测地线边界终止的超曲面堆栈，具有以下属性：在堆栈中填充量子信息的概率测度朝着奇点单调递减，并在测地线边界处消失。因此，量子事件无法探测测地线边界，量子信息也无法迁移