Elon Musk:人类要和机器融合,不然就会在AI时代被淘汰

简介:

Elon Musk:人类要和机器融合,不然就会在AI时代被淘汰

人工智能已经变得越来越突出,在这场智力竞赛中人类的优势已经不再那么明显,那么如何才能解决这个问题呢?对于未来有自己独到见解的亿万富翁伊隆·马斯克(Elon Musk),为我们提供了最新的建议。

本周一特斯拉和 SpaceX 的首席执行官马斯克表示,人类需要和机器人合并成为各种赛博格(改造人)。

在迪拜举行的世界政府峰会上,宣布在阿拉伯联合酋长国(UAE)推出特斯拉的时候,他向一名观众说道:「随着时间的推移,我认为我们可能会看到生物智能和数字智能更紧密的结合。而这很大程度上取决于带宽,人类大脑和虚拟数字人物投影之间的连接速度,尤其是输出方面。」

马斯克对他的想法进行了更详细的解释,首先用于通讯的计算机必须达到「每秒一万亿 bits」,其次人类的主要通讯方式是通过手指在移动设备(可以做到每秒 10 比特)上触控交互。马斯克认为在人工智能威胁论逐渐普及的年代,人类的社会功能被逐渐弱化,因此就有必要和机器进行整合。

马斯克解释道:「利用某些连接到人类大脑的高带宽接口,有助于实现人类和机器智能的共生系统,并可以解决控制问题和实用问题。」

技术专家建议在未来创建能够快速访问信息和开发人工智能的大脑层。事实上,这并非是马斯克首次谈及人类需要进化,而且每次谈及社会如何处理人工智能的破坏性威胁时候就会谈到这个话题。

  

革命将「非常迅速」

马斯克在演讲过程中,也表达了对「深度人工智能」(Deep AI)的担忧和恐惧。这种「Deep AI」完全凌驾于无人驾驶汽车之上,比地球上最聪明的人还聪明,马斯克称其为「人工总智能」(Artificial General Intelligence),这种情况是非常危险的。

尽管这离我们非常遥远,但相对于公司自动驾驶汽车上正在研发的人工智能,这种人工智能的威胁更大,甚至将会取代人类的工作。他表示,在未来 20 年驾驶员的职位将会被取代,这会导致全球 12% 至 15% 的劳动力失业。

马斯克说:「从技术角度来看,短期最受影响的是自动驾驶汽车... 它的普及速度将会超出人类的想象,而且会带来巨大的便捷。而且会聘请很多人来驾驶汽车。事实上,它可能会成为人类最大的老板... 因为需要各种驾驶形式。因此我们需要明确规定这些新岗位的驾驶行为,因为人工智能具备很强的学习能力和破坏能力。」

本文作者:蕾娜塔•萨洛

本文转自雷锋网禁止二次转载,原文链接

相关文章
|
2天前
|
人工智能 关系型数据库 OLAP
通义百炼融合AnalyticDB,10分钟创建网站AI助手
本文介绍了如何在百炼平台上创建和配置AI助手,使其能够准确回答公司产品的相关问题。主要步骤包括:开通管理控制台、创建应用并部署示例网站、配置知识库、上传产品介绍数据、创建AnalyticDB PostgreSQL实例、导入知识文件、启用知识检索增强功能,并最终测试AI助手的回答效果。通过这些步骤,AI助手可以从提供通用信息转变为精准回答特定产品问题。实操完成后,还可以释放实例以节省费用。
|
1月前
|
人工智能 开发框架 搜索推荐
今日 AI 开源|共 10 项| 复合 AI 模型,融合多个开源 AI 模型组合解决复杂推理问题
今日 AI 简报涵盖多项技术革新,包括多模态检索增强生成框架、高保真虚拟试穿、视频生成、生成式软件开发、上下文感知记忆管理等,展示了 AI 在多个领域的广泛应用和显著进步。
176 10
今日 AI 开源|共 10 项| 复合 AI 模型,融合多个开源 AI 模型组合解决复杂推理问题
|
1月前
|
人工智能 算法 BI
聚焦AI与BI融合,引领数智化新潮流 | 【瓴羊数据荟】瓴羊数据Meet Up城市行第一站完美收官!
当BI遇见AI,洞见变得触手可及 —— 瓴羊「数据荟」数据Meet Up城市行·杭州站启幕,欢迎参与。
414 5
聚焦AI与BI融合,引领数智化新潮流 | 【瓴羊数据荟】瓴羊数据Meet Up城市行第一站完美收官!
|
17天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 缓存
【AI系统】算子融合
算子融合是优化神经网络模型执行效率的关键技术之一,通过合并计算图中的算子,减少中间结果的实例化和不必要的输入扫描,提升模型的计算并行度和访存效率,有效解决内存墙和并行墙问题。TVM等框架通过支配树分析等高级算法实现高效的算子融合,显著提高模型的执行速度和资源利用率。
53 2
|
24天前
|
人工智能 供应链 新能源
推动AI与基础科学融合,第二届世界科学智能大赛圆满收官
推动AI与基础科学融合,第二届世界科学智能大赛圆满收官
32 5
|
1月前
|
人工智能 运维 关系型数据库
云栖大会|数据库与AI全面融合,迈入数据智能新纪元
2024年云栖大会「数据库与AI融合」专场,来自NVIDIA、宇视科技、合思信息、杭州光云科技、MiniMax等企业的代表与阿里云瑶池数据库团队,共同分享了Data+AI全面融合的最新技术进展。阿里云发布了DMS的跨云统一开放元数据OneMeta和智能开发OneOps,推出《云数据库运维》技术图书,并介绍了PolarDB、AnalyticDB、Lindorm和Tair等产品的最新能力,展示了AI在数据库领域的广泛应用和创新。
208 15
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI与艺术创作:机器的艺术天赋
【10月更文挑战第31天】本文探讨了AI在艺术创作中的应用及其独特“艺术天赋”。从绘画、音乐、文学到设计,AI通过计算机视觉、自然语言处理和生成对抗网络等技术,逐渐展现出强大的创作能力。尽管面临原创性、审美标准和法律伦理等挑战,AI艺术创作仍为艺术界带来了新的视角和灵感,未来有望与人类艺术家共同推动艺术的创新与发展。
|
1月前
|
人工智能 运维 数据挖掘
跨界融合:AI与5G技术如何共同推动数字化转型
【10月更文挑战第29天】本文探讨了人工智能(AI)与第五代移动通信技术(5G)的结合如何推动数字化转型。通过高速、低延迟的5G网络和AI的数据分析能力,两者相辅相成,实现了智能化网络运维、增强网络功能和多行业的实际应用。文中提供了网络流量预测和故障预测的示例代码,展示了技术的实际应用潜力。
46 1
|
23天前
|
机器学习/深度学习 设计模式 人工智能
探索无界:我的技术之旅与AI的融合####
在技术的浩瀚星海中,我以代码为舟,算法为帆,踏上了一场探索未知的旅程。本文既是对个人技术成长路径的回顾,也是对未来科技趋势——人工智能深度融合的展望。通过分享我在软件开发、机器学习及深度学习领域的实践经历,旨在激发同行对于技术创新的热情,并探讨AI如何重塑我们的世界。 ####
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
自动化测试的未来:AI与机器学习的融合之路
【10月更文挑战第41天】随着技术的快速发展,软件测试领域正经历一场由人工智能和机器学习驱动的革命。本文将探讨这一趋势如何改变测试流程、提高测试效率以及未来可能带来的挑战和机遇。我们将通过具体案例分析,揭示AI和ML在自动化测试中的应用现状及其潜力。
40 0
下一篇
DataWorks