技术奇点经典读后感有感

《技术奇点》是一本由默里·沙纳汉著作，中信出版集团股份有限公司出版的Paperback图书，本书定价：49，页数：286，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《技术奇点》读后感(一)：关于人工智能和未来

作为认知机器人系教授，作者在本书中提供了很多专业知识。当然，对于未来的预测，也有很多观点让读者无法认同，这也在所难免。

“人类历史中出现的奇点指的是由于技术的迅速发展，人类社会中的一切都出现了改变，生活在今天的我们将无法理解。”““奇点”这个词是由约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）首次提出的。雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）在他2005年的著作《奇点临近》（The Singularity is Near）中将“奇点”一词推广开来。这个词在当代有多种含义，库兹韦尔使用的含义与弗诺·文奇（Vernor Vinge）在《即将到来的技术奇点》（The Coming Technological Singularity）一文中使用的含义最接近。”——作者注 默里·沙纳汉《技术奇点》前言

“人类水平人工智能发展起来之后，很快会出现超人水平人工智能，造成前所未有社会变革的这一前景。弗诺·文奇于1993年率先提出这一想法。雷·库兹韦尔于2005年使用的“奇点”概念则略有不同，指的是历史上（预测的）地球上非生物智能的总和超过人类智能综合的时间点。” 默里·沙纳汉《技术奇点》235

《技术奇点》读后感(二)：技术奇异点

前1,500,000年－最早的石器（环境限制的突破）前300,000年－火（环境限制的突破）前70,000年－绘画（环境限制的突破）前45,000年－贸易系统（环境限制的突破）前40,000年－木船（环境限制的突破）前10,000年－农业革命（环境限制的突破）前5000年－车轮（环境限制的突破）前4000年－青铜时代（文化限制的突破）前3000年－楔形文字（文化限制的突破）前2400年－法律（法典，文化限制的突破）前1000年－铁器时代（文化限制的突破）前500年－指南针（环境限制的突破）前300年－风车 (动力机)（环境限制的突破）前100年－造纸术（文化限制的突破）600年－雕版印刷、火药（文化限制的突破）1100年－活字印刷（文化限制的突破）1400年－远洋帆船（环境限制的突破）1609年－望远镜（环境限制的突破）1644年－显微镜（环境限制的突破）1770年－蒸汽机（环境限制的突破）1783年－气球（环境限制的突破）1826年－照相技术（环境限制的突破）1832年－电报机（环境限制的突破）1840年－化肥（环境限制的突破）1876年－电话（环境限制的突破）1880年－灯泡（环境限制的突破）1886年－汽车（环境限制的突破）1898年－阿斯匹灵（环境限制的突破）1903年－飞机（环境限制的突破）1935年－尼龙（环境限制的突破）1938年－抗细菌药（生物限制的突破）1941年－聚酯纤维（环境限制的突破）1945年－原子弹、计算机（环境限制的突破）1950年代－性别激素/变性技术（生物限制的突破）1957年－人造卫星（环境限制的突破）1969年－计算机网络（环境限制的突破）、登陆月球（环境限制的突破）1980年－试管婴儿（生物限制的突破）1981年－奈米科技（环境限制的突破）1983年－基因改造（生物限制的突破）1996年－生物复制（生物限制的突破）1997年－无线网路（环境限制的突破）2005年—人类基因图谱（生物限制的突破）2007年－DNA端粒延长（生物限制的突破）2011年—人造干细胞（生物限制的突破）2015年—回收火箭（环境限制的突破）

《技术奇点》读后感(三)：如何面对人工智能

作者英国默里沙纳汉坦言，本书目的不是预测科技的未来或科技设想实现的时间，而是介绍未来可行的方法以及可能出现的结果。

为什么创造人类水平人工智能？最明显的就是经济动机。外行人，尤其是媒体，在讨论人工智能时常常会犯两个相互对立的错误。第一个错误就是产生‘人工智能已经存在或者马上到来’这一错觉。另一个错误就是认为人类水平人工智能永远不会出现。

对于奇点的到来，应该感到恐惧还是欢迎，人类在今天或未来应该做什么来保证最好的结果？创造人工智能可以省去有机物必须的很多活动，比如新陈代谢和繁殖，但是不能省去人工智能的实体。

如何克服专业能力的缺陷，让机器拥有普通智力？最基本的要求是拥有常识和创造力。常识指的是理解日常生活中物理环境和社会环境的运作规律。常识主要是能指导行动。创造力是新的行为方式、发明新事物或用新方法使用旧东西的能力。两者相互补充，兼备的智能是非常强大的。一个极端的方向是完全没有参照生物的智力，从零开始进行设计。另一个极端的开发方向是完全模仿生物大脑的神经网络，而且模仿得细致入微。

全脑仿真可以分为三个阶段：测绘（生物和纳米技术）、模拟（借助电子游戏产业）和实体化。让机器了解真实世界包括；建立模型，学会处理不确定性；大数据带来人工智能。人工智能要能够处理假设的、违背事实的、想象的情景，这是一项基本功能。如果模拟要充分模拟世界，具有完善的预测能力，其初始设定就必须是假设情景，也就是充满想象物体的情景。但是现实中有很多不确定性。无论机器学习算法多么聪明，都不能建立每次都做出正确预测的模型。相反，如果数据有限且不完整，能够指望的就是得到一个概率模型，能够预测出最可能出现的结果。有了概率模型之后，在选择行动方案时，就要根据模型选择能够使回报最大化的方案。

必须面对三个关键问题：第一，媒介的回报函数是什么（如何表现）；第二，怎样学习？处理什么数据？使用什么学习技巧？预置其中的日常知识有哪些？第三，如何实现预期回报最大化？做到这一点的优化技巧有多出色？善于解决什么问题，弱点和局限性有哪些？涉及正确的回报函数，为人工智能确立目标；第二，使用有效的机器学习，在电脑中建立一个世界的模型；第三，根据这个模型，建立强大的最优化算法，并使用这种最优化算法取得最大的预期回报。自然优胜劣汰的过程非常简单：将最基本的元素（复制、变异、竞争）重复无数次。

无论对集体对个人，创新能力是人类优化回报策略的另一关键要素。人类回报函数除了青睐身体健康和长寿等因素，还受到性选择、社会地位竞争和其他特殊生物因素的影响。原始探索的方法是先进化出大脑，大脑创造了智慧。但是，人工智能研究的目标是直接赋予系统智慧。必须先建立世界的模型，以便在模型中进行验证。建立和维护世界模型要依靠机器学习。机器学习通过与物理环境、社会环境直接互动进行，或者通过与互联网间接互动进行。畅想的人工智能是要让回报函数最大化。人工智能有没意识是一个非常重要的问题，决定了未来的研究在道德上是否是可行的。

三个紧密相关的认知能力属性是意识必须具备的：有明确的目的；理解世界以及所处的环境；将知识、认识和行动统一起来的能力。人类关心的是功能和行为的问题。讨论人工智能不是为了当哲学家，而是为了把回报函数最大化。

任务是想象人工智能的各种可能性。了解自我意识的那些方面是普通智力必须具备的。但是，先了解哪些方面是不需要的，可以避免对超级人工智能的本质做出错误的拟人化。超级智能的回报函数如果出现问题，其结果将是灾难性的。

意外的后果可能是积极的，也可能是消极的，关键在于要对每个强大的人工智能的回报函数进行正确的设计。是否友好还是充满敌意，是可以预见还是充满神秘，是否有意识，是否具有同理心，是否能够感受到痛苦，这一切都取决于潜在架构和组织以及并不明显的回报函数。

尽管本书主要讨论的是人工智能的未来，超人类主义和人工超级智能带来的问题其实是交织在一起的。人工智能危险在于广泛使用这一技术会使用户幼稚化，无法独立思考或做出决定，反过来成为被操纵和剥削的对象。利用技术征服死亡是超人类主义者的终极目标，而意识上传是实现目标的方法之一。

全脑仿真的过程和逐步替换神经元具有相似性。一个重要的区别在于身体的命运。阻止人工智能的发展不太可能是政治力量。希望确定人类水平和更高水平人工智能是安全的。但不幸的是，这很难。

复杂的专门化人工智能技术带来的社会、法律和政治挑战数不胜数。只要涉及超级智能，恶意失灵模式就会带来危险。这些问题不是技术问题，而是需要重新反思的哲学上那些最古老的问题。人类希望人工智能在追求最高理想时，实现最大胆的愿望，而不是毁灭人类自身。

本书介绍了一系列未来可能会出现的情况，但不能确定哪个会实现，或者会在什么时间实现。科幻小说是灵感的重要源泉和探索重要哲学问题的方法。但是，科幻小说作为探索哲学问题的方法不够深刻。虽然能够刺激思维，但小说的主要目的还是娱乐，用小说来指导思考是错误的。