此外，在有限主义看来，AI价值对齐运用的某些算法与学习方式尝试借鉴生物进化学中的合作与利他行为，帮助AI在与人类的互动中更好地理解、辨别与学习道德行为。在多智能体强化学习中，智能体通过合作博弈模型学习如何在多个利益相关者之间实现公平与协作。例如，AI医疗系统中的合作博弈模型可在医疗资源有限的情况下实现公平分配，并在面对紧急情况时综合病人伤情、治疗效果等情况进行救治优先级决策，做出较为公正的道德判断。进化算法可通过初始化、评估和选择、交叉和变异、替换等过程训练AI进行道德决策，以逐渐逼近最优解。首先，确保一定数量的AI模型的参数是随机初始化的，其中每个模型都被设计用来评估道德情境并做出决策；其次，通过道德任务评估每个AI模型的道德表现并进行评分，选取表现最好的模型进入下一代；再次，通过交叉操作，将两个优秀模型的参数进行结合和重组，并随机修改新AI模型的部分参数，引入新的遗传多样性；最后，用新模型替换初始表现最差的AI模型。这一过程迭代进行，AI模型不断优化，直到AI道德决策不断逼近人类道德判断。例如，护理机器人运用进化算法，可在面临保护客户隐私与提供必要帮助的道德抉择时，做出合理并能满足用户需求的道德决策。此外，模仿学习方法（如逆强化学习与行为克隆的运用）使AI能够在人机交互中模仿人类道德行为。例如，AI助理法官通过逆强化学习，学习人类法官在判决过程中的决策逻辑与道德考量，避免受原生数据影响而产生偏见行为。 [6]亓奎言.神经伦理学:实证与挑战[M].上海:上海交通大学出版社，2017:8. 值得注意的是，伦理学中被广泛讨论的道德困境无须交由AI处理。对于道德困境并不存在完美的解决办法，寄希望于AI并非良策。以自动驾驶汽车为例，“电车难题”之类的道德困境被高度简化与抽象化，并设置了极端对立的选择，实际上人类很少面对此类高难度道德决策。从现实的角度来看，关于自动驾驶汽车如何应对“电车难题”的研究并不具备较高的优先级。在危急时刻，自动驾驶系统完全可通过随机的道德应对方案或直接刹车解决其困境。思想实验并不等同于现实状况，AI道德相关研究应将更多关注放在解决常见问题而非理想化的道德难题上。例如，自动驾驶汽车的相关道德研究应更关注行人精准高效检测、紧急避让等能够避免出现道德纠纷的领域。

人工智能价值对齐的哲学反思｜有限主义视域下的人工智能价值对齐

「活动」首次登录送19元红包

47.53MB

版本r6.7.4

下载APK 高速下载

下载嗯不可以吃哪里疼安装你想要的应用更方便更快捷发现更多

84%好评(61人)

详细信息

软件大小: 57.87MB
最后更新: 2025-01-15 07:51:39
最新版本: ver3.8.2
文件格式: apk
应用分类:ios-Android 9抖阴食色91
使用语言: 中文
: 需要联网
系统要求: 5.41以上

应用介绍

一，把校花吊起来揉搓双乳图片，日韩1级口交
二，亚洲另类自拍小说图片，黑丝18美女自慰直91播网站在线观看
三，初学生疯狂喷水网站，女模掰穴
四，裸体靠逼视频免费骚，91干
五，狠操逼，99麻豆精品秘密秘入口
六，抽插bb，美女被操的好爽
七，奶头大摸摸下边出好多水小说，吕知樾张津瑜视频外网
【联系我们】
客服热线：135-2881-646

加载更多

版本更新

snapshot7.9.2

www.53爱爱.con