人工智能

因为我本人硕士毕业论文用到的就是bp神经网络，所以我也是对人工智能的底层逻辑大体上了解一些皮毛。我个人觉得人工智能就是机器或者系统可以像人一样进行学习经验、思考判断，通过输入层，中间层，输出层来最终做出决策。而其中中间层是一个设定好规则的黑箱，里面具体运算方式其实很复杂，就像人类大脑，思考了哪些、信号怎么传递的，其实一般人也是不知道的，但就是能做出决策来。 这本书介绍了人工智能的历史，基本原理，需要关注的地方，对人类社会的挑战，以及各国做出的策略。 但是我认为本书最大的作用是让我对于人工智能开拓了视野，原来只是去考虑机器怎么思考，是有形的机器还是无形的系统。实际上人工智能的安全问题(战争机器人的出现、阿西莫夫机器人三定律)，伦理问题(是否要给机器人以人的地位)，道德问题(由于设计人员或多或少的原因导致机器识别黑人为黑猩猩这种道德问题)，法律问题(无人骑车撞人事件是处罚研发人还是拥有者还是机器本身)，对人类工作的挑战，可能会导致大多数人失业等问题。 我觉得对于人工智能的时代，目前来看还是炒概念，不可否认随着阿尔法狗的出现代表着新时代的人工智能算法层级的一大进步，但是人工智能如果想进入到目前各行各业还是要走很长时间的。但是很多专业领域可以操作使用，尤其在仅仅靠系统判断的领域，比如预测，投资等。因为真正需要作业的工作，不仅仅要系统智能还要硬件上可以配套。但是人工智能的时代可期，十年后应该可以渗透到人的身边。还有上面谈的法律伦理道德等问题。这些问题的抛出者一般是政府方面，我认为如果对于新兴事物政府要是全想到了社会的前面就不会有什么创新了。等发展起来再说，就是我的想法，当然政府需要制定个像机器人三定律的类似宪法底线的东西就行了。就像说无法判断无人车撞人是谁的错，有人驾驶的车能判断出来谁的责任，但是该撞还是撞了，汽车出现了100多年了，规则还是在修改和变动的。还有机器取代人工作的问题，很多人找不到工作的事情，这是肯定的，就像以前一艘不到1万吨的船上要有几十上百人，现在20万吨的船都不需要超过20人。那些船员干啥去了？时代会进步的，有些岗位自然会被取代，但是人作为可以适应不同环境的智慧生物，肯定可以适应新时代的。 总之科技的进步是无人可以阻挡的，为了不被时代的车轮压死就只能推着时代走。

花了八个小时看完此书，开始涉及到些些AI技术视野分析部分看的仔细点，算是对各个领域，各个公司抢占市场布局，各国战略统筹规划等有了一个粗略的了解。后面涉及到AI的方方面面的论述，篇幅稍微重复累赘了一些，但还是在探讨了未来的可能，包括人如何使用AI，机器道德和伦理，机器人的法律责任和义务，AI将会如何促进经济社会全面发展等等，后attach的附件值得以后再仔细翻看，了解各国在AI的发展和规划，总体来说这是一本人工智能的通用读本，期待有一本类似的AI技术领域衍生发展的书出来。

一句话概括 这是一本从技术原理、产业应用和国家竞争出发，进一步延伸到法律责任、算法伦理、社会治理和未来人机关系的人工智能全景报告；其核心判断是：人工智能不是单一产品或短期风口，而是一种将重构生产力和社会规则的基础技术。 核心逻辑 全书依次回答七个问题：人工智能是什么，为什么在2010年代重新爆发；它已经在哪些产业落地，又有哪些能力边界；中美及其他国家如何争夺技术、资本和人才优势；当机器自主决策时，损害责任、隐私、歧视和知识产权如何处理；怎样把人类价值嵌入人工智能系统；政府、企业和公众应如何共同治理；人工智能将怎样改变就业、战争、情感和经济结构。 由此形成一条完整链条：技术突破→产业落地→国家竞争→权利冲突→伦理约束→多元治理→社会重构。全书并不赞同简单的“技术乐观论”或“机器威胁论”，而是主张在理解真实技术能力的基础上，一面推动创新，一面提前建立责任和治理框架。 核心内容 第一篇“技术篇”首先澄清人工智能的概念。人工智能不是机器人，也不是一个与电商、O2O并列的具体行业，而是一组能够模拟、延伸和扩展人类感知、认知、分析与决策能力的技术体系。它包括基础设施、算法、通用技术和行业应用四层：基础设施层是芯片、计算能力与数据；算法层包括机器学习、深度学习和强化学习；技术层包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理和规划决策；应用层则是金融、交通、医疗、安防和游戏等行业解决方案。 第三次人工智能浪潮并非突然出现，而是大数据、GPU与云计算、深度学习算法和互联网应用场景共同成熟的结果。作者重点反驳了几种误解：人工智能不等于机器人；人工智能产品并不远离普通生活；通用人工智能不会在短期内到来；现阶段仍以特定任务中的“弱人工智能”为主。人工智能的近期价值不是复制一个完整的人，而是在垂直领域提高准确率、效率和规模。 第二篇“产业篇”梳理自动驾驶、智能机器人、智能医疗、智能投顾、虚拟现实与增强现实、智能家居、无人机和创业生态。共同规律是：一项人工智能应用能否落地，并不只取决于模型性能，还取决于数据、硬件、成本、使用场景、责任制度和用户信任。 中美产业比较显示，美国在基础研究、芯片、算法、高端人才和全产业链布局上具有明显优势；中国的优势则是庞大的用户规模、丰富的数据和应用场景、快速商业化能力以及政策支持。中国要从应用优势走向长期竞争力，仍需补足基础科学、核心硬件和高端人才。 第三篇“战略篇”把人工智能视为国家竞争的新基础设施。美国、欧盟、英国、日本和中国都把人工智能提升到国家战略层面，但侧重点不同：美国重视基础研发和创新生态，欧盟强调伦理与监管，日本侧重机器人及社会应用，中国突出产业升级、场景推广和基础设施建设。 技术竞争背后实际是资本、人才、标准、数据和制度能力的综合竞争。资金能够支持长期研发并吸引人才，但资本追逐也可能制造泡沫。政府既要提供战略支持，又不能以僵化规则过早锁死技术路线。 第四篇“法律篇”讨论人工智能进入社会之后产生的权利与责任问题。“AI要怎么负责”涉及自动驾驶等系统造成损害时，责任应由开发者、制造商、使用者还是系统承担。传统法律通常假设人类是最终决策者，但具备学习和自主决策能力的系统会削弱这一假设。 隐私问题来自数据的持续收集、关联和推断。即使单项数据看似普通，经过算法组合也可能推断出健康、身份和偏好等敏感信息，传统的一次性“知情同意”因此越来越难以保护个人。 “看不见的非正义”指算法歧视。算法不是天然中立的，它会继承训练数据、设计者和现实社会中的偏见。信用评分、招聘、犯罪风险预测和公共决策一旦使用有偏数据，可能把历史不平等自动化并规模化。 “作者之死”和“我是谁”分别触及机器创作的著作权与机器法律地位。如果系统能够生成具有独创性的作品，权利属于程序员、平台、使用者还是机器？如果高度自主的机器获得某些权利，它是否也应承担义务？这些问题说明人工智能开始动摇以“自然人”为中心的既有法律框架。 第五篇“伦理篇”追问如何制造“善良的AI”。当机器从被动工具转变为能够“感知—思考—行动”的能动系统，仅要求它正确执行指令已经不够，还必须考虑它依据什么价值进行选择。 但把伦理写进代码存在三个困难：人类价值本身多元且会发生冲突；抽象伦理原则很难转换为明确的计算规则；深度学习系统具有黑箱特征，结果可能难以解释和追责。因此，阿西莫夫机器人三定律不足以解决真实问题。书中介绍阿西洛马人工智能原则以及IEEE的“合伦理设计”，强调人类利益、责任、透明、可追溯、安全和教育意识。伦理不能只在产品出事后补救，而应进入研发、测试和部署全过程。 第六篇“治理篇”提出在创新与规制之间寻找平衡。治理不同于政府单向管理。人工智能的技术复杂度决定了政府无法独自掌握全部知识；企业拥有技术能力，却又存在利益冲突；公众是风险承担者，也应参与规则制定。因此，需要政府、市场、行业组织、研究机构和公民社会共同参与。 有效治理应建立在真实技术和产业调研之上；对高风险用途进行安全测试、审计和追责；保持监管权力的谦逊，避免一刀切；防止以“安全”为理由否定全部创新；通过负面清单、行业标准和分级监管保持灵活；要求系统具有透明性、可解释性和可追溯性；并让技术开发者承担与其能力相匹配的社会责任。 第七篇“未来篇”讨论人工智能对就业、战争、情感和经济的长期影响。人工智能会替代大量重复、标准化和可数据化的任务，但不等于所有职业整体消失。更多情况下，职业会被重新拆解，人类负责价值判断、沟通、创造和复杂情境，机器负责计算、检索、识别与规模化执行。未来的关键不是单纯“人与机器竞争”，而是人机协作以及劳动者能否完成技能迁移。 战争机器人会降低战争的人员和政治成本，从而使发动战争变得更加容易。尤其是自主杀伤系统，一旦脱离人类直接控制，就会产生无法接受的伦理与安全风险。人类必须保留对致命武力的最终决定权。 情感机器人可能承担陪护、心理支持和社交功能，但也会带来依赖、欺骗和人机边界问题。机器越像人，人类越需要重新回答感情、意识和人格的定义。 最终，人工智能会成为新的生产要素：它通过虚拟劳动力、增强现有劳动者以及提高资本使用效率，推动经济增长。但增长收益如何分配、失业者如何转型、技术垄断如何约束，决定了人工智能带来的是普遍繁荣还是更大的贫富分化。 反对的观念 本书反对把人工智能等同于机器人或某个具体赛道；反对认为通用人工智能即将全面到来；反对认为算法天然客观、公正，没有价值立场；反对只谈技术性能，不谈数据、场景和责任制度；反对把人工智能简单描述为“取代全部人类工作”；反对由企业单方面决定人工智能的发展方向；反对出了事故才追责的被动治理；反对以安全之名对创新进行一刀切限制；反对认为技术发展必然自动造福所有人；也反对在自主武器等高风险领域放弃人类最终控制权。 本书最值得关注的核心观点 人工智能不仅是一项技术，也是一套新的社会决策基础设施。当算法决定一个人能否获得贷款、工作、医疗资源、保险或司法待遇时，它已经不是中性的效率工具，而是在实际分配权利、机会和风险。技术设计因此具有制度意义，代码也可能产生类似规则的社会效果。 所以，人工智能治理不能等到强人工智能出现后才开始。真正紧迫的问题不是机器何时产生意识，而是今天的弱人工智能是否透明、是否歧视、谁对错误负责、个人能否控制自己的数据，以及技术收益是否能够公平分配。 个人启示 第一，判断人工智能项目，应从任务、数据、成本和责任出发，而不是从宣传中的“智能程度”出发。第二，人工智能更适合增强人，而不是简单替代人，个人真正需要培养的是提出问题、跨领域判断、沟通协作和承担责任的能力。第三，数据不是无主原料，任何依赖用户数据的产品都应同时考虑授权、用途限制、信息安全和退出机制。第四，算法输出不等于事实，只要训练数据存在偏见，自动化就可能把偏见包装成客观结论。第五，监管必须懂技术，但不能由技术公司垄断，政府、企业、学术界与公众应形成相互制衡的治理结构。第六，人工智能时代最稀缺的不只是工程师，也包括能够同时理解技术、法律、伦理和社会影响的复合型人才。 观点评价 本书的突出优点是框架完整。它没有停留在机器学习原理或产业案例，而是把技术、商业、国家战略、法律、伦理和治理连接起来，适合建立人工智能的全局认知。法律与伦理部分尤其具有前瞻性：责任归属、隐私、算法歧视、机器创作、透明度和自主武器，至今仍是人工智能治理的核心问题。 它的另一个价值，是出版于2017年。站在生成式人工智能广泛应用之后回看，可以检验当时的判断：人工智能确实成为基础技术，人机协作、算法治理和法律责任的重要性也被验证；但部分产业数字、企业格局、技术水平和时间预测已经明显过时。 局限主要有三点：技术介绍偏向2017年的深度学习和垂直应用，对大模型、生成式人工智能、基础模型和智能体等后来发展没有覆盖；产业统计和国家政策具有较强时效性，不能作为今天的市场数据直接使用；内容涉及面很广，部分章节更像研究资料汇编，观点完整但阅读节奏不够紧凑。 因此，这本书如今更适合作为“中国社会在第三次人工智能浪潮初期如何理解AI”的历史性全景报告，而不是最新技术指南。它的技术数据会过时，但关于责任、公平、透明和治理的基本问题并未过时。 一段话总结 《人工智能》以技术、产业、战略、法律、伦理、治理和未来社会七个层次，系统解释了人工智能为何兴起、如何落地以及它将怎样改变人类社会。全书指出，人工智能的近期价值主要在垂直领域提高效率并增强人类能力，而不是迅速产生无所不能的通用智能；但当算法进入交通、医疗、金融、司法、就业和战争，它就不再只是工具，而会直接参与机会、权利与风险的分配。因此，人工智能的发展必须同时建立责任、隐私、公平、透明、可追溯和人类最终控制等制度边界，并由政府、企业、学术界和公众共同治理。技术能否增进人类福祉，不取决于机器有多聪明，而取决于人类能否把正确的价值、规则和责任带进技术之中。

《人工智能》一书的核心观点可以概括为以下八个方面：1. ​​技术本质​​：人工智能是“延伸人脑功能”的颠覆性技术，它通过算法和数据让机器模拟人类的思考、决策与创造，从而实现脑力劳动的自动化。2. ​​产业全景​​：作者用“前世今生”回顾了 AI 从概念提出到深度学习驱动的新一轮产业革命，梳理了当前全球人工智能的产业链与最新进展。3. ​​国际竞争​​：书中专设篇章比较美国、中国、欧盟、日本等经济体在战略部署、技术研发和产业落地上的竞争态势，指出 AI 已成为国家间科技博弈的关键场域。4. ​​机遇与挑战​​：对个人、企业与社会而言，AI 既意味着效率提升与新商业模式，也带来就业结构变化、安全与伦理风险，需要提前研判并应对。5. ​​技术驱动因素​​：海量数据积累、算力提升和深度学习算法突破共同构成了 AI 迅速发展的底层动力，这一“三重奏”在未来仍将持续释放潜力。6. ​​行业应用纵深​​：书中以医疗、金融、交通等场景为例，展示 AI 通过深度学习与大数据分析带来精准预测、智能决策等价值，并指出机器人、智能芯片等硬件载体将与软件算法协同演进。7. ​​伦理与治理​​：作者强调“伦理设计”与“跨学科研究”的必要性，主张在技术推进的同时建立法规与伦理框架，确保 AI 发展与人类价值观相一致。8. ​​未来趋势​​：书中预测 AI 将向通用化、自主化与人机共生方向迈进，基础设施层、算法层、技术层和应用层的协同创新会不断刷新边界，呼吁学术界与产业界保持合作、共塑可持续的智能未来。

前面技术部分看得较仔细，后面主要讲产业现状、产业规划、产业远景，只是快速翻看一下，了解下我国目前这一产业的现状。不过对这一领域的政策制定实施人员、产业规划人员、推广商用人员等值得仔细看看。

本书极有可能是人工智能编写的，语义结构单一，个人完成的可能性不大，大量的数据及资料分析。 在阿法狗被阿法狗2打败前，此书可誉为当今国内人工智能的扛鼎之作，各面兼顾的介绍了AI的过去现在和未来的展望预判。 可视为教科书式的尽调范本。 来说说本书的内容吧。 人们对人工智能的定位绝不是简单的小任务，而是真正像人类一样，能同时解决不同领域、不同类型问题，进行判断和决策，也就是所谓的通用型人工智能。 具体来说，需要机器一方面能够通过感知学习、认知学习去理解世界。 另一方面通过强化学习去模拟世界。前者让机器能感知信息，并通过注意、记忆、理解等方式将感知信息转化为抽象知识，快速学习人类积累的知识，后者通过创造一个模拟环境，让机器通过与环境交互试错来获得知识、持续优化知识。 人们希望通过算法上、学科上的交叉、融合和优化，整体解决人工智能在创造力、通用性、对物理世界理解能力上的问题。 人工智能层次的概念。底层的基础设施将会是由互联网、物联网提供的现代人工智能场景和数据，这些是生产的原料。算法层将会是由深度学习、强化学习提供的现代人工智能核心模型，辅之以云计算提供的核心算力，这些是生产的引擎。 在这些的基础之上，不管是计算机视觉、自然语言处理、语音技术，还是游戏AI、机器人等，都是基于同样的数据、模型、算法之上的不同的应用场景，归根到底算法决定了智能价值。

第一次在微读上看自己专业相关的书，从每天学习的内容脱离出来阅读整体方向的书籍，仿佛是从局部抽离着手于整体的感觉。前两年作为人工智能大爆发的元年，各领域都得取得了惊人的成果！深度学习，图像处理，自然语言处理，模式识别，机器人，无人机，VR/AR………所有领域都获得技术带来的革新同时，也受到各种程度的冲击！ 这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代——狄更斯 狄更斯的这句话仿佛在何时拿出来都不过分，作为当事人的我们永远都是本时代的“风口浪尖”。能比别人看的高想的远，那是科学家，是霍金…我们做不到，但普通人的我们必须要能比别人接受的早并学的快。 世界又两种物质组成，一种是物质，另一种是信息。——香农 这个时代不同与以往的一大特点是：信息爆炸。过去介于技术的局限，信息量小并且传递极其慢，错过信息或者迟一些获得，都能尽量弥补甚至无损失；而如今信息传递速度之快，机会都是转瞬即逝。更何况信息量之巨大，损失都无法估计……… 当下传统行业受到冲击，技术更迭不断发生。不用恐慌，保持学习的动力，乐于接受新事物。在人工智能快速发展的时代，一定会找到适合自己的方向。有消失的行业，就一定会有新兴的行业。只是工作要求的职业素质不一样，淘汰的只有一成不变的人。 诸君共勉！

前几天高中同学公司年会抽奖，同学抽了一个智能云陪护机器人；去年双十一某宝活动，闺蜜以心水的价格买了一个扫地机器人；去年七月份，采用阿里云ET人工智能技术的城市大脑在杭州云栖亮相，可以对整个城市进行全局实时分析，及时修正城市运行中的bug; 2016年初，Alphago战胜世界排名第一的围棋选手柯洁；2015年底我第一次新奇的问了Siri一个奇怪的问题，而她居然机智的给了我一个有趣的回答。 我并没有刻意去记录这些事件，之所以能清楚的一桩桩列出来，是因为这些事情发生的当下给了我比较深刻的印象。只是当时对人工智能（AI）并没有什么概念，只觉得人类的创造力真的是越来越牛X，我们的生活也越来越多的好帮手。 读完此书，才知道AI已经以如火如荼之势在悄悄的改变我们的生活方式和未来走向。 一、当我关注AI的时候，我关注什么 因为工作以及平时生活圈子跟AI完全不搭边，自然对什么算法、程序等技术层面的东西知之甚少。所以我对于AI的思维方式首先是去想它给我的生活带来了什么改变。 现阶段人工智能发展比较成熟的应该是在工业生产（双臂协力型机械）、生活服务（扫地机器人、云陪护等）和无人机领域，自动驾驶也是各国致力发展的先驱领域。本书中反复提及的，AI以后会全面涉及金融、法律、医疗、教育、创作甚至是战争领域，都会取代人类的工作，释放大量的人类劳动力，同时提高效率，为人类节省大量成本。 让我印象比较深刻的是书中对于未来AI在法律领域应用的预测，有人提出了了这样的假设：“如果能用一列n维向量描述各种事件，将「事件．txt」导入「法律．exe」，从而产生「判决．txt」”。我们都知道，AI的记忆效率和记忆准确率远可以甩出人类数不清条数的街，这意味着律师需要花费几个月甚至几年去研究法律条款研究案情以便做出合理合法的判决，而法律AI只需要启用一段程序就可以了。这种省时省力，彻底把现在我们以为的高大上的律师行业拉下神坛。 法律AI只是一个领域的应用，未来AI在各个领域的发展如果真的如书中所说，那真的是令人大开眼界。 二、AI和我们的未来 本书反复谈论的一个问题是未来无论在技术层面还是人类政府政策层面都应该努力使AI法律、伦理、道德与人类和谐共处，我们既希望享受AI给我们带来的便捷，又害怕有一天人类彻底被AI取代，沦为AI的奴隶。 我以为，这种担忧不无道理并且很有必要。想想，我们的工作AI都可以做，那我们做什么呢？低就业率会不会引起人类更多的犯罪？更可怕是未来AI不只可以取代人类工作，他们还可能会形成自己的思维，他们会写诗，会创作，甚至会谈恋爱，除了没有人类的生物特性，其他的都与人类无异。这会不会让人类越来越懒于思考，最后沦为一个没有思想没有劳动能力的机器？抑或是带来人类与AI的种族大战？ 也许这些都不会发生，但是希望未来AI的发展是良性的，带给人类更好的远方的同时，保留人类生活的能力以及作诗的能力。 三、关于本书 本书是由腾讯研究院研究出版，基本把AI的前世今生未来以及由AI给人类带来的欢喜和担忧都摆在了读者眼前。缺点是可能是由于多人合著的原因，章节之间逻辑关联性欠缺，有部分内容重复，我觉得全书大概可缩减到四分之三左右。 2018.2.25

这本书读的时间比较长，从开始的好奇，到晦涩难懂，到最后的认知，都在不同的升级，但是还是想说一句，后面的章节都在说明我们需要对人工智能一份对待，无论是从法律和道德方面，还是从监管规则和理解认知上，有一些人工智能营销的感觉而且回避了在研发和开放人工智能的说明，人工智能的前景也比较模糊，人工智能的强大以及人工智能的具体使用也是简史般的说明。为什么有五星评论，就像书里说的，是给从事人工智能相关人员的读物，如果是这样这本书就比较完美，但是这些懂技术的人才，可能只会看看前面，对于后面的可能他们都会感觉有些繁琐，这不是好不好好奇的问题，而是人性本质的问题，，何不对，人工智能从业者来一场测试，就是针对，人工智能的法律道德和安全问题的普遍筛查，，让他们具有这些意识，起码在理性中可以解决一下，特别是理论者，和研发这方面的人才，，但是感觉不太可能，毕竟这样的人才可能更具有优越感，，特别是那些只着重技术的人！ 人工智能，开始就感觉好奇，所以才会读，感觉高端大气上档次，但是对完才知道很多事都是自己凭空想象，不合实际！人工智能有侠义和广义理解，而我的理解，既不是侠义特定人工智能的理解，更不是广义具备人工智能系统的理解，而是一种想象，一种机器自动高级反应的人类附庸，这是一种不全面的理解。 对于人工智能，也听说了很多，读书只是为了更加具体的了解，对于人工智能也有自己的观点，虽然一些牛人，包括霍金和他的搭档，以及艾伦马斯克，都对人工智能强大的智能产生忧虑，也有很多人对人工智能充满乐观，，无论怎样，他们都是牛人，也都是参与者，影响力很广，或多或少都有一些禁锢在里面，但是最为普通人，可能没有那样强烈的感觉，只是简单的理解而已，人工智能只是人类为了解决一些问题，而出于一些利益的考虑，通过可以的发展，而研发的一种能够解决一些问题的物体而已，人工智能不可能大量超越人类，这不是生物之间的竞争，更不是演化，而是一种人类生产工具的迭代升级，随着科技的发展，人类可以赋予人工智能更多的能力，可能和人一样，更可能超越人类个人的智慧，但是无法超越人类集体的智慧，这是必然，但是安全意识还是要有，，不然人类不是被人工智能毁灭，而是人类自己，， 一个人，就算是天才又有多么厉害？人类的智慧是从人类不断进化开始，不断叠加，和互补，沉淀而来，为什么现在人类科技进化越来越快，不是现在的人比以前的人更智慧，而是现在的人具有更多的知识，而且和信息的传播有很大关系，因为人类最为强大的能力就是想象力，，无与伦比的自然能力，， 现在的人工智能，还只是大数据和云计算高速发展的结果，人工智能一些根本的智能还是类人思维的模型这些难点依然没用攻破，只是依靠大数据和云计算解决了人工智能的见识，分析，推理能力，总结能力，但是要有对知识深加工形成想象力，可能深度计算无法解决，类脑研究还需要继续，，可能根本没有必要产生这样的人工智能，因为那样人类除了享受的大脑外，除了惹是生非，就只能无事可做，只能生孩子玩了，但是人类又会怎样？？

“可以预见，随着机器智能的崛起，人工智能、机器人等开始从事越来越多的道德决策，以及未来强人工智能和超人工智能将带来人机区分的难题，加强人工智能伦理研究将显得尤为重要，尤其是为了保存人类的价值以及实现人机共存共荣的美好愿景。”