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真不是为了毁灭人类:如何创造恶意的人工智能?

如果网络安全专家要应对恶意人工智能,首先需要知道这样的系统是如何出现的。 恶意人工智能对人类构成严重威胁的可能性已经成为了当下一个热点争论话题。从物理学家史蒂芬·霍金到科技企业家伊隆·马斯克,许多影响力巨大的杰出人物都对人工智能的危险发出过警告。 这就是人工智能安全正成为一个重要学科的原因。计算机科学家开始分析设计糟糕的人工智能系统可能带来的意想不到的后果——有的人工智能系统使用了错误的道德框架,有的拥有与人类不同的价值观…… 但这一领域还存在着一个重要的漏洞,肯塔基州路易斯维尔大学独立研究者 Federico Pistono 和 Roman Yampolskiy 说:“就我们所知,在如何设计恶意机器的方面还没任何东西发表。” 这是一个显著的问题,因为在计算机安全专家在有希望打败恶意的机器之前,他们必须先了解它们。 Pistono 和 Yampolskiy 现在决定填补这一空白——至少是部分填补:他们开发的关键点是在某些特定的环境中最有可能出现的恶意人工智能。因此,他们预设了恶意人工智能系统可能出现的条件。而他们的结论对某一两家公司来说不是好新闻。 所以哪些迹象表明有可能会开发出恶意的...

深度学习应用系统分析:应用组合和形态矩阵找到正确路径

对深度学习研究和应用的兴趣从未这么热过。深度学习最迷人的地方是,神经网络似乎能够解决以前只能用定制方法解决的各种问题。 【导读】本文收录了arXiv.org上关于深度学习的一些最新的研究论文,列出了这些文章的内容,包括“深度学习八大灵感应用”、“深度学习用例”、“科学与工程中的深度学习应用”、“深度学习应用程序的下一次浪潮”等。针对这些文章缺乏系统方法的问题,提出了具体的组合矩阵、形态矩阵解决方案,并给出了预测示例。 隐藏的潜力 对深度学习研究和应用的兴趣从未这么热过。几乎每天都可以在arXiv.org找到无数的新研究论文。这些论文为我们描述了新的方法,人工神经网络可以靠这些方法应用于我们日常生活的各个领域。深度学习最迷人的地方是,神经网络似乎能够解决以前只能用定制方法解决的各种问题。 此外,每天都会出现新的文章或博客,告诉我们更多奇特的应用深度学习的方式。这些文章、博客甚至书籍的问题是,它们不对神经网络应用程序进行系统性的处理。至少到目前为止,我还没有看到有人这么做。如果你知道有人这么做过,请告诉我。 最先进的方法 在搜索这篇文章的材料时,我发现了一些总结深度学习应用程序的文章。下面...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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