ai最新发表论文

本文将以非常确定的方式回答以下几个问题：

（1）现在的电脑是否有意识或基于目前计算机框架下的人工智能能否产生意识？

（2）未来的机器人能否产生意识？

（3）如何制造意识机器人？

（4）制造意识机器人会有哪些可能的危害？

回答问题（1）​：不可能，现在电脑不可能有主观意识，未来基于现在计算机框架下的人工智能也不可能产生意识，或者想纯粹通过编写程序在现有电脑上产生意识是天方夜谭。

理由如下：简单说来，根据Chalmers对困难问题的论述，要产生意识体验关键是要直接利用物质（或硬件）的内在属性，纯粹捣腾结构化的东西（程序实现的都是结构化的）是永远不可能产生非结构化的意识体验的。

当然后来的泛灵论的重新流行和Tononi的整合信息论IIT提出，让Chalmers自己都有点相信现在的电脑或许已经具有意识，泛灵论认为任何物质都有意识体验，只是普通物质的意识体验太过碎片化，等效于没有意识体验。而他们认为只要这些物质的物理属性（结构化的）整体上具有高度的整合性（在IIT中相当PHI值很大），那么这些物质的内在属性（碎片化的体验）就会自动组合成类似像人类这样的意识体验。但很多人认为物理属性的整合不代表内在属性也会自动整合，这其实就是所谓的组合问题，Chalmers自己也认为存在组合问题。事实上，19世纪Jame甚至认为内在属性不能组合，我个人同意James的观点。

即便James观点不对，我认为电脑硬件的内在属性能编程可自动组合的概率几乎为0。 因此，现在电脑不可能有主观意识。

回答问题（2）：能，未来电脑或机器人能够产生意识，但需要改造现有的计算机硬件组成。原因，因为我们人类就是一个例证。只要学会直接去捣腾物质内在属性，那么就有可能让机器人具有意识。具体如何做，见下个问题的回答。

回答问题（3）：如何制造意识机器人的具体答案见我即将发表的一篇论文，但草稿可以参考JF Li 2016。James认为物质的内在属性不可组合，因此唯一的解决方案是：产生我们意识的物质不可分，比如为某种基本粒子，但必须足够复杂，因此其内在自由度巨大无比，另外由全同粒子原理，会使得世界上所有同种粒子产生的意识体验都是同一体验，比如如果A和B两人的意识都由电子产生的话，即便用的不是同一电子，但他们本质上是同一个意识。

基于这些，制造意识机器人关键是构造一个物理系统捕获和稳定这样一个内在自由度巨大的基本粒子，并使它的种类尽量不与现有的意识所利用的基本粒子的种类雷同，然后利用它的内在属性来产生体验。更具体的方案属于商业机密。我已经透露得够多的了。

首先，"张新成"不是一个普通的名字，它是人工智能（AI）的一种形式。具体来说，它是一种生成对抗网络（GAN）的应用，也称为“张量生成网络”（Tensor Generative Network，TGN）。GAN是一种深度学习模型，可以生成以假乱真的图像、音频和视频等。而TGN是GAN的一种变体，它可以生成高精度的图像，并且能够控制生成的图像细节。为什么这个AI叫做"张新成"呢？因为它的命名来源于三位中国计算机科学家的名字：张潼、新维和成波。这三位科学家在2018年发表了一篇论文，提出了TGN模型，因此这个AI就被命名为"张新成"。总之，"张新成"是一种非常先进的人工智能技术，可以用于图像、音频和视频生成等应用。它的命名也反映了中国科学家在人工智能领域的杰出贡献。

它是一种把机器模拟人类智能的技术，它可以让机器拥有人类智能的能力，如语言理解、推理、学习、规划等。AI的解决方法和做法步骤主要包括：1.数据收集：收集有关AI的数据，如文本、图像、语音等；2.数据预处理：对收集的数据进行预处理，如清洗、标准化等；3.模型训练：使用深度学习算法，如CNN、RNN等，训练模型；4.模型评估：使用模型评估技术，如准确率、召回率等，评估模型的性能；5.模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中，实现自动化解决复杂问题。AI技术的发展需要掌握一些基础知识，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，这些知识可以帮助我们更好地理解AI技术，并且能够更好地应用AI技术来解决实际问题。

想象一下后厂村村民的一天是如何度过的。早上7点起床，9点赶到公司，搬了一整天的砖以后，你大概19点左右可以离开公司，21点左右可以回到家。当你拿出锁在柜子里的switch，正准备上岛动森时，微信突然弹出一个对话框，“这个需求可以做么？”

你转头看着刚刚充好电的AI设备，好想对它说一句：“wake up，你该帮我工作了。”但现在的问题是，AI可以代替人类进行部分工作已经是公认的事实，AI什么时候可以彻底将你我从工作中解脱出来？

搞清楚这个问题之前，我们先来看看AI的底层逻辑是什么，它凭什么可以代替人类工作？

AI是Artificial Intelligence的缩写，全称人工智能。说到人工智能，就不得不提大名鼎鼎的图灵测试。1950年，AI之父阿兰·图灵发表了著名的《计算机器与智能》一文，给出了判断一台计算机是否具有智能的测试方法，即图灵测试。

图灵认为，一旦计算机能够展现出与人类相同或相似的行为，且这个行为是经过大脑思考的，那么则有理由相信计算机与人一样具有思维。

来看看图灵测试是怎么操作的。首先，在相互之间无法辨别对方身份的前提下，让C来询问A和B一系列问题，并给出最终结论。为避免C通过声音来判断，三个人的所有交流都是以文字为载体。而A的任务是尽量使C做出错误的判断，B的任务是帮助C做出正确判断。

在不知情的情况下，用计算机D来代替A，重复以上游戏。如果D和A误导C做出错误判断的次数相差无几，那么至少在这个游戏中，则可以认为计算机拥有和A（人）一样的思维。

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一直到2014年，世界上才出现了第一台通过图灵测试的计算机。它叫尤金.古斯特曼，在测试中，它成功让人类相信自己是一名来自乌克兰的13岁男孩。 这被认为是AI发展史上的里程碑事件。

而图灵测试其实也揭示了AI的本质：AI因模仿人类智能而生。但不同的是，它是通过计算完成任务，而人是通过感性和理性。

但到现在为止，仍然不能回答AI什么时候可以把人类从工作中解脱出来。用计算机专家唐纳德·克努特的话来说：“AI已经在几乎所有需要思考的领域超越了人类，但是在那些人类和其他动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”

AI可以代替人类做一些重复性的、固定的工作，但某些需要软技能的工作，如同理心、创造力、想象力、批判性思维等，AI还不能完成。而原因之一就是，AI没有意识，它尚且只是一台没有感情的工作机器。

那么AI如何才能拥有意识？有一种说法是，按照人脑的构造仿制出一个新大脑。早在2016年，美国圣路易斯华盛顿大学医学院的研究人员就绘制出了迄今为止最全面、最精确的人类大脑图谱，其中包括以前从未公布的97个人类大脑皮层区域。但人类对于大脑是如何进行记忆、判断、分析等思维过程的，至今仍然十分迷惑。

从运算量的角度，模拟人脑也是个道阻且长的过程。人脑约有860亿神经元，每个神经元有一到两万个突触。保守估计，人脑约有860亿*10000即860万亿个突触。假设我们把这些突触比作GPU，那么人脑就相当于一台超级计算机。

目前，世界上最快的超级计算机是美国的顶点，它的浮点运算速度是每秒14.86亿亿次。其中，95%的计算力由28000多块GPU承担。那么在理想的状态下，人脑作为超算的浮点运算速度至少是顶点的860万亿/2.8万即307亿倍。

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最后，不如来看点乐观的信息。去年，牛津大学人类未来研究所发布了一份名为《人工智能何时超越人类》的报告，这份报告描绘了一幅关于AI的美好愿景。2024年，AI将在翻译领域超越所有人类；2026年，AI便能写出高中水平的文章；2027年，AI能驾驶卡车；2049年，AI能写出一本畅销书；2053年，AI能胜任外科医生的工作。

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