博斯特sp106e-如何从博斯特重装电脑系统

1.人工智慧什么时候出现

2.虚拟世界的人是代码编程出来的 世界是早就虚拟好的

3.苏州博斯特新能源设备有限公司怎么样？

人工智慧什么时候出现

人工智慧就行一个谜团一样，人工智慧到底是什么时候出现的呢?下面是我为你整理的，供大家阅览!

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人工智慧是一个比较宽泛的概念，按照人工智慧的智慧水平可以分为三个层次，即弱人工智慧，强人工智慧和超人工智慧。所谓的弱人工智慧是指擅长于单方面的人工智慧，而强人工智慧指在各方面都与人类相当的人工智慧，超人工智慧则指全面超越人类智慧水平的人工智慧。弱人工智慧如今已经遍布于人类生产生活的各个领域，从自动化生产线，到所谓的智慧家电，甚至是楼道中一个简单的声光开关，这些都可与之扯上联络，如果离开了弱人工智慧，整个人类社会甚至将要陷于停滞。超人工智慧的时代则无法想象，就像猩猩和猴子无法理解人类的社会一样。因此，本文主要谈论的是强人工智慧时代什么时候到来，以及如何到来的问题。

强人工智慧时代将临

强人工智慧要取得成功最容易想到的路径便是对人脑的模拟，然而，纵观宇宙人脑可能是最大的未解之谜，语言、思维、意识、感情都产生于这个神秘的组织，任何人类创造的事物与其相比都会显得粗糙不堪。从20世纪50年代中期到70年代中期，众多研究人员展开了对人工智慧的研究，这是人工智慧研究迎来的第一个春天。但是，相关基础理论研究结果的匮乏，以及硬体与软体的落后使得这个春天过早就结束了，随之而来的则是人工智慧研究的漫漫冬季，虽然在80年代末兴起过开发和使用“专家系统”的浪潮，然而，人工智慧始终没有再迎来研究的春天。直到时间进入了21世纪，一些技术的出现与成熟使得人工智慧研究领域出现了复兴的曙光。

网际网路的快速发展使得越来越多的人通过网路来分享资讯，从而产生了以海量、高增长率和多样化为特征的资讯资料，人们将其称为“大资料”。大资料对于人工智慧的发展有着特殊的意义，要实现强人工智慧需要机器能将自身暴露在海量的资讯中，并通过统计与分析来自己学会概念和随着资料的更新而更新。拥有“谷歌大脑之父”之称的吴恩达将机器的学习比喻为一支火箭，其中人工神经网路是其发动机，而大资料就是火箭的燃料，二者缺一不可，足见大资料至于人工智慧的重要性。

云端计算技术的发明是进行强人工智慧研究的又一大关键因素。如果人工智慧要达到人类的智慧水平首先就要达到人脑的运算能力，同时面对大资料要处理它们也必须拥有非常强大的运算能力，如果要靠在本地架设伺服器来获得强大的运算能力，不仅将占用很大的空间而且耗电量也会十分惊人。但云计算技术的出现使得任何接入云端的装置都可以随时获得廉价且强大的运算能力，这就为强人工智慧的出现与普及奠定了现实基础。

强大的运算能力和大资料并不能使计算机变得智慧，它们只是强人工智慧产生的必要条件。卡西尔在其著作《人论》中将人定义为“符号动物”，并且指出人能够发明和运用各种“符号”，以达到对自我与世界的认知，因此，强大的符号认知能力才是计算机是否智慧的关键所在。近年来，认知技术得到了飞速的发展，使得计算机正在获得过去只有人类才具有的能力。强人工智慧首先要“听得懂，看得懂”，这就涉及了三项重要的技术，即计算机视觉技术，自然语言处理技术和语音识别技术，其分别对应着对影象的识别，对文字的编译与对人类语音的处理。百度识图、谷歌翻译、苹果的语音助手Siri都是分别利用这三项技术而产生的智慧产品，在影象识别方面计算机甚至已经具有了超过人眼的能力。

计算机视觉，自然语言处理和语音识别三项技术虽然不尽相同，但却涉及了同一个对人工智慧有重大影响的方法，即机器学习方法。传统上计算机要工作需要人去下达一系列的指令，然后计算机遵照指令执行，这样的方法要消耗人大量的时间和精力，而且一旦输入的指令有问题就很可能导致整体的崩溃。而机器学习就不会出现这样的问题，因为机器学习不是接受各种指令，而是暴露的大量的资料之中，利用统计思想根据需要解决的问题建立模型，并利用模型来做出决定，最后达到解决问题的目的，这一过程与人类的思维方式是十分类似的，因此，机器学习被认为是实现人工智慧的最佳途径。

正是这些技术的产生与进步成了人工智慧研究再次兴起的催化剂。但即使如此，现有的人工智慧水平离达到真正的人脑的水平还有很长的一段路要走，起码在理解人类的情感方面现有的人工智慧研究还没有在实践上取得任何进展。不过这不代表强人工智慧的出现还需要很长的时间。

人类很容易被自身的经验所限制，从而做出不够准确的判断，根据人类已有的经验，机器的发展要经过比较长的一段时间才能由一个阶段进入另一个阶段。人工智慧却并不符合这一规律，其遵守指数型增长模式，开始时可能会比较慢，然而一旦通过拐点就会呈爆发性增长。

人工智慧研究自上世纪50年代开始经历了一个比较缓慢的发展过程，但随着技术的成熟与相关理论研究的不断深入，拐点也许就在眼前。2013年，牛津大学人工智慧哲学家尼可·博斯特伦Nick Bostrom对数百位人工智慧专家做了一项关于“你认为人类级别的人工智慧什么时候会出现”的调查，结果显示，正常情况下会在2040时出现，最晚也会产生于2075年。当然，这只是在对人工智慧研究没有受到任何限制的情况下所进行的预测，强人工智慧的产生不仅是技术的问题，更会涉及、法律、利益的再次分配，还有深植于人类内心的对于未知的恐惧等多种因素的影响，这些都有可能成为强人工智慧研究的巨大阻力，因此，强人工智慧的出现也许会比人们预测的晚一些。当然，人工智慧专家们的预测至少说明了强人工智慧的时代已经离我们不远了。

人工智慧与商业的合谋

技术与商业之间一直都存在着某种紧密的联络，人工智慧也并不例外。从生产领域电脑与自动化机械的大量使用到我们每天使用的平板、智慧手机，智慧产品已经对我们的生产和生活产生了深远影响，而这些都是人工智慧技术与商业结合所产生的结果。

近来“工业4.0”这个概念成为了众多人谈论的热点。“工业4.0”将大量的智慧制造装置与网际网路引入传统制造业，从而形成一个人、机器、、资讯互联的“虚拟网路—实体物理系统”，建立在这一系统之上的制造便是“智慧制造”，德国人称其为“工业4.0”。这一理念之所以会首先出现在德国是因为德国本身是一个制造业强国，但因为新兴国家在各方面人工成本的低廉以及制造水平的不断提高，在一定程度上已经开始冲击德国的制造业。这就使得德国的制造业一直在寻求突破口，希望能够借助人工智慧的力量使制造业摆脱劳动力的桎梏，在提高效率的同时又能降低成本，以保障自身在全球市场中的竞争力。“工业4.0”将开启制造业智慧化时代，而商业利益在这一浪潮背后扮演了关键性的角色。

在我们的生活中，智慧产品的推出和翻新速度甚至远远超过生产部门，智慧穿戴装置，智慧家居也已耳熟能详，无人驾驶的智慧汽车也已取得了重大进展，也许在不久的将来我们只需坐进汽车，在说出目的地后就可以到达任何想去的地方了。在人们生活智慧化过程中充满著机会，只要能够抓住就可能会创造出一个强大的商业帝国。

人工智慧的智慧水平的提升，蕴含着广阔的发展空间。因此，现在全球的IT巨头已经不再满足于亦步亦趋的跟随人工智慧的发展了，它们已经开始介入对人工智慧的前沿研究，Google、Facebook和百度便是其中的佼佼者，也正因如此，它们推出的基于人工智慧的智慧产品在行业内都是十分领先的，这为它们带来了巨大的商业利益，为此这些公司在更高水平的人工智慧研究方面也是乐此不疲。如果问强人工智慧时代如何来临?那么乘藉著商业的春风，在我们不知不觉中降临则是很有可能的答案。

人类智慧的注脚

无论强人工智慧时代何时能到来，如何到来，我们都需要注意的是，人工智慧像人类的任何发明一样，既能造福人类，亦可以给人类造成麻烦，更为严重的是，我们所面对的这个发明物可能具有与人类相同的智慧水平，但却有比人脑更大的储存空间、更快的反应速度并且能够在极短的时间内进化出比人类更高的智慧。所以，对于人工智慧的研究与发展持有谨慎的态度绝非杞人忧天。有人预言，“强人工智慧可能是人类最伟大的发明，同时也是人类最后的发明”，希望这一预言不会变成现实。

其实与其说强人工智慧的出现将会给人带来危机，不如说这对于人类来说又是一个展现人类智慧的时机，因为人类的使命就是不断制造问题，不断的面对问题，最重要的是不断去解决问题。

虚拟世界的人是代码编程出来的 世界是早就虚拟好的

我们人类是不可能永远存在的。不论如何，人类终将从宇宙中消失。但是，在我们消失之前，我们的计算机能力或许已经足够强大，能够极尽详细地模拟人类的经验。一些哲学家和物理学家已经开始思考，我们是否早已走到了这一步。或许，我们正身处一个计算机模拟中，我们体验到的现实只不过是该程序的一部分而已。

现代计算机技术极其复杂，而量子计算（quantum computing）的出现使其更加复杂。通过这些强大的机器，我们将能够大规模地模拟更加复杂的物质系统（physical system），其中可能包括完整的生物体，甚至人类。但是，为什么要在这里止步不前呢？

这一想法并没有它听起来那么疯狂。最近，两位哲学家表示，如果我们承认电脑硬件最终会变得极为复杂，那么，我们很有可能已经是一种“先人模拟”（ancestor simulation），即未来人类对过去的虚拟重现的一部分了。同时，三位核物理学家以“所有科学程序都要做出简化设”（simplifying assumption）这一观念为基础，提出了一种检验这一说的方法。他们认为，如果我们活在一个模拟之中，那么我们可以通过实验来检测出这些简化设。

然而，这两种观点，无论从逻辑角度出发，还是从实证角度出发，都只是留下了我们可能生活在一个模拟之中的可能性，无法指出真实生活和模拟生活的区别所在。不过，即使我们不生活在一个模拟世界中，核物理学家们提出的模拟实验的结果也依旧可以得到解释。因此，这一问题仍悬而未决：是否有方法判断我们的生活真实与否？

我们都知道，在未来的某一时刻，人类会不复存在。或许我们会完全灭绝，没有进化的后裔，也可能会有一种或多种后人类（post-human）物种作为我们生命的延续，但是我们人类终会消失。然而，如果未来我们确有后裔，他们或许会有兴趣创造先人模拟，即由有意识的人类居住的虚拟宇宙。如果创造这种模拟的技术足够普及，模拟人类便会大幅激增，以至模拟中的第一人称经验（first-person experience）会比在现实中确实存在的第一人称经验要丰富得多。

如果你偶然发现，你自己有亲身意识经验（first-person conscious experience），一个有趣的问题便产生了：你如何才能知道你到底是人类本身，还是一个先人模拟，尤其是在后者大大多于前者的情况下？哲学家尼克·博斯特伦（Nick Bostrom）提出了一个思考这一问题的框架。他认为，以下三种可能必居其一：第一，人类或者类人物种在取得模拟技术之前就灭绝了；第二，“后人类”文明对创造或使用这一技术兴趣寥寥；第三，我们“可能”就是一个模拟的一部分。我说“可能”是因为，在同等条件下，一个意识经验就是模拟经验的可能性更大。如果其他两个可能性（灭绝说和缺乏兴趣说）不成立，那世界上就会有数量极为庞大的模拟经验。

当然，在博斯特伦之前就有人思考我们感知到的现实可能是虚拟的，虽然人们提出的模拟器的性质各不相同。人类意识是模拟的，这一观点不但是哲学和科学思考的问题，还是科幻领域的主打题材。在黑客帝国三部曲的第一部，《黑客帝国》（The Matrix）（1999年）中，观众所知的世界就是一个电脑模拟，目的是在保持人脑繁忙工作的同时，利用人体里的化学反应来创造能源。在《黑客帝国》中，人类在一个完全沉浸式的虚拟现实环境里，以计算机化身（atars）的形式体验着这个世界。但是，这套模拟有着诸多缺陷，让一些觉醒的头脑可以发现这一系统中的小故障，而“真实世界”中的人类也可以侵入名为“矩阵”（Matrix）的模拟现实。

博斯特伦的观点略微不同：他认为，不仅仅是人类，整个宇宙都是模拟的。人类生活的方方面面，包括我们的意识，以及与程序中无感知部分的互动，都是代码的一部分。然而，博斯特伦也承认，即使是对一个强大的计算机系统而言，要完全模拟现实的各个层面可能是不切实际的。正如我们的科学模拟包含一些不要求冗余细节的抽象层面，模拟系统也可能会借助某些规则和设，使一些细节不用被模拟出来。而当我们做实验时，系统便会补充细节：例如，博斯特伦在其2003年发表的论文，《你活在一个计算机模拟中吗？》（Are You Living in a Computer Simulation?）里写道：“当[模拟系统]发现一个人正准备观察微观世界时，它可以根据需要，在一个[恰当的模拟领域]中填充足够的细节。”这样一来，系统就不用准确无疑地追踪所有粒子或星系的轨迹。当需要这些数据时，程序中的宇宙会提供足够的细节，来呈现毫无破绽的现实。甚至，人类也不需要每时每刻都被不差毫分地模拟出来；我们对“自我”的主观认识会随环境变化。

当博斯特伦热衷于向人们说明，我们活在一个模拟世界里的可能性更大时，面对这一难题的科学家们则需要回答另外一组问题。存在这一主要区别是因为，科学关心的是可以被实验或观察检验的事物。而且，事实证明，不论我们活在一个怎样的模拟系统里，我们都能从中推断出各种模拟之间的共性。

首先，如果我们活在一个模拟系统中，这一系统要遵守一套明确的法则，这些法则的动态变化（dynamic changes）是相对较小的。科学方法在过去几个世纪里取得的巨大成功证明了这一点。事实上，模拟说有一些潜在的解释力：我们的宇宙之所以遵从相对简单的法则，是因为这都是设计好的。至于模拟器在程序运转过程中做出的修改，研究人员指出：模拟程序中存在错误，我们又测量到了以这一错误为基础的现象，但随后这一漏洞得到了修正。

或许，真相是，我们确实活在一个模拟中，但是，就像如世上存在一个不通人情的神一样，模拟世界也不会改变我们对自己生活的主导。

苏州博斯特新能源设备有限公司怎么样？

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