科技新聞

據《新科學家》週刊報導，從一項涵蓋2700名人工智能研究者的大型調查顯示，科學家們普遍認為人工智能有5%的可能導致人類滅絕。這項在頂級人工智能會議上發表的調查結果，揭示了科學界對於超人類智能發展的擔憂與期待。儘管這一概率不高，但已足以引起科學家和政策制定者的重視。 人工智能的寒冬時期 人工智能領域的「寒冬」主要指的是上世紀70至80年代，當時由於技術進步緩慢、經濟支持不足以及公眾期望落空，導致研究資金和企業興趣急劇減少的一段時期。這一時期人工智能的發展幾乎停滯，許多項目因資金枯竭而終止。然而，隨著新世紀的到來和計算能力的飛速提升，人工智能技術得到了新的生命，尤其是在機器學習和深度學習領域取得了突破性進展。 超人類人工智能的最新進展 目前，超人類人工智能（superintelligent AI）尚未實現，但人工智能技術在各個領域正迅速進步。例如，OpenAI的GPT-3和最新的ChatGPT模型展現了大型語言模型在理解和生成自然語言上的強大能力。此外，AI在圖像識別、疾病診斷、自動駕駛等領域均有顯著應用。科學家們正在研究如何控制和引導AI的發展，以防止其潛在的負面影響，確保AI技術能夠在安全和倫理的框架內發展。 面對超越人類的人工智能，我們的應對策略 隨著人工智能技術可能超越人類智能，我們需要制定明智的策略來應對這一挑戰。首先，建立嚴格的倫理和法規框架，監管AI技術的發展與應用，尤其是在自主武器、監控、個人隱私等敏感領域。其次，促進國際合作，制定全球性的標準和協議，以防止技術濫用並確保技術的公平性和普惠性。此外，公眾教育和意識提升也非常關鍵，應使社會各界瞭解人工智能的潛力與風險，並積極參與到相關討論和決策中來。 為未來人工智能的來臨做好準備 為了應對未來人工智能可能帶來的挑戰，我們可以從以下幾個方面進行準備：加強技術研發和創新，不斷提升人工智能的技術水平，同時關注其社會影響；推動跨學科研究，將倫理學、心理學、社會學等納入人工智能研究，以全面評估和指導AI的發展；加強法律法規建設，確保人工智能發展在合法和倫理的軌道上進行；最後，公眾教育和社會對話也不可或缺，應讓社會各界參與到人工智能的發展過程中，共同塑造未來科技的方向。通過這些措施，我們可以更好地利用人工智能為人類社會帶來福祉，同時有效避免其潛在的風險。

美國創新科技公司Neuralink的創辦人Elon Musk近日宣布，該公司成功為首位人類患者Nolan Arbaugh植入腦部晶片，並實現了利用思維控制電腦滑鼠的突破。此項技術主要利用腦機介面，在大腦中掌管動作意圖的區域植入晶片，使患者能夠僅憑意念移動滑鼠游標、操作國際象棋等。這一科技進展不僅為四肢癱瘓患者帶來希望，也展開了人類與機器互動的新篇章。 Elon Musk的創新軌跡 Elon Musk，美國企業家，創辦了多家知名公司如SpaceX、Tesla、與Neuralink等，致力於推動科技創新。Musk的願景涵蓋從人類殖民火星到實現可持續能源消費的各個方面。在Neuralink，他希望透過腦機介面技術解決神經系統疾病，並最終實現人腦與AI的高效融合，創造人類智能的超越。 Neuralink晶片的植入過程 Neuralink的晶片植入過程涉及精密的機器人手術技術。首先，選擇大腦中負責動作意圖的區域作為植入點，使用微細線程進行神經信號的傳導與接收。在手術中，機器人精確地將晶片與腦部神經網絡連接，確保信號傳輸的準確與有效。這一過程要求極高的精確度與技術支持，以防止對腦組織造成不必要的傷害。 腦機介面（BCI）技術解析 腦機介面（Brain-Computer Interface, BCI）技術是一種直接連接腦部與外部裝置的系統，使得人類可以藉由腦波控制機器或電腦系統。這項技術識別大腦神經活動產生的特定信號模式，並將這些模式轉換成指令，用以控制外部設備。BCI技術的應用前景非常廣泛，從幫助殘疾人士恢復交流能力到增強人類的認知功能都有可能。 未來思維控制電腦的可能影響 將來如果普及了思維控制電腦滑鼠與鍵盤的技術，我們的生活將會帶來革命性的變化。首先，這將大大提升行動不便者的生活質量，使他們能夠更自主地進行日常操作，從而獲得更大的自由度和更好的交流互動能力。其次，思維控制技術將改變職場環境，提高工作效率，減少因操作傳統設備帶來的生理負擔。此外，隨著這項技術的發展，新的娛樂形式、遊戲互動方式將會被創造出來，提供更為豐富和真實的虛擬現實體驗。然而，這也伴隨著隱私安全與道德倫理的新挑戰，需要我們在享受科技成果的同時，不斷完善相關法規與標準。 總而言之，Neuralink的進展不僅是醫療科技的一大突破，也將對社會各界產生深遠的影響。隨著人工智能與腦機介面技術的不斷進步，未來人類與機器的互動方式將趨於更加自然與高效，開啟全新的科技時代。

美國哥倫比亞大學的研究團隊開發出一款名為Emo的機械人，此機械人配備人工智能模型和高解析度相機，能夠預測並複製人類的面部表情。特別地，Emo能在人類微笑發生前約0.84秒準確預測此行為，並同步展示微笑表情。該項研究成果已於3月27日在《Science Robotics》科學期刊發表。Emo的面部裝有眼睛形狀的鏡頭和26個執行器，這些裝置使它能夠模仿人類的多種表情，從而在人機交互中提供更加自然的反應和交流體驗。 人類的面部表情種類 人類的面部表情豐富多彩，常見的包括：微笑、生氣、驚訝、悲傷、恐懼、厭惡和輕蔑等。這些表情不僅反映了個體的情緒狀態，也是非語言交流中極其重要的組成部分。每種表情都涉及到臉部多個肌肉的協調運動，例如微笑主要由提起嘴角的頰肌和環繞眼睛的眼輪匝肌共同作用產生。 人類如何識別面部表情 人類識別面部表情的能力源於大腦的視覺處理系統和社會認知機制的密切配合。例如，當看到他人微笑時，我們的視網膜接收到的視覺信息會被傳送至大腦的顳葉皮層進行初步處理，隨後相關的情感信息會被進一步解析於額葉皮層，這一過程涉及到解讀微表情的變化和情感的類型。我們還會基於以往經驗和情境上下文來進行更加準確的判斷，比如在一個正式場合中微笑可能是出於禮貌而非真正的快樂。 人工智能如何進行面部表情辨識 人工智能識別面部表情的過程則是通過機器學習算法來實現，尤其是深度學習中的卷積神經網絡（CNN）。首先，AI通過大量的面部圖像訓練數據學習識別不同表情的特徵，如眼睛、嘴巴的位置和形狀變化。學習過程中，AI模型會自動提取和學習這些特徵，並在面對新的圖像時能夠判斷出相應的表情類型。此外，AI也能夠利用時間序列數據來預測表情的變化，這在Emo機械人的研究中得到了應用，使其能夠在表情發生前進行預測和同步反應。 人工智能預測人類微笑的可行性 人工智能預測人類微笑的實現是建立在先進的感測技術和複雜的算法基礎之上的。通過對大量面部表情數據的學習，AI不僅能夠識別當前的表情，還能分析臉部肌肉的微小變化，從而在表情完全展現之前做出反應。這一技術的成功實現，不僅展示了AI在感知和反應速度上的優勢，也為未來在更廣泛的人機交互領域（如虛擬助手、社交機器人等）提供了強大的技術支撐。然而，這一技術的準確性和可靠性仍舊依賴於所使用的數據質量和模型訓練的徹底性，未來的研究將進一步優化這些技術，使其在實際應用中更為精確和有效。