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第二十二章:寻找出路
那场关于AI导致交通事故的讨论过后,李明陷入了更深的思索。
他意识到,解决AI与道德之间的冲突已经迫在眉睫。
李明开始频繁地参加各种学术研讨会,与来自世界各地的专家交流。
在一次研讨会上,他听到了一位资深学者的观点:“我们不能仅仅依赖技术手段去约束AI,更重要的是要从教育入手,让人们理解AI的本质和潜在风险,培养大众的道德判断力。”
这个观点让李明深受启发。
他决定回到团队,提议开展一系列针对公众的科普活动,让更多的人了解AI,并参与到关于AI道德准则的讨论中来。
团队成员们积极响应,他们策划了线上线下的讲座、论坛和工作坊。
在活动中,人们踊跃发言,提出了各种各样的想法和建议。
一位年轻人说道:“AI应该像人类一样,具备同情心和同理心,不能只是追求效率和利益。”
一位老者则感慨:“我们要确保AI是为了人类的福祉而发展,而不是成为人类的主宰。”
与此同时,李明和团队也在不断改进AI系统的算法,试图融入更多人性化的元素。
他们参考了人类社会的道德规范和价值观念,对AI的决策模型进行优化。
他们首先采用了一种名为“透镜成像反向学习”
的策略。
这种策略的主要思想是以当前坐标为基准,通过凸透镜成像的原理生成一个反向位置,以此扩大搜索范围,既能跳出当前位置,又能提高种群的多样性。
基于透镜成像原理的反向学习公式为:[具体公式],其中a、b就是解的上下限,当k=1时,该公式就是标准的反向学习。
通过调整k的大小,可以在透镜反向学习中获得动态变化的反向解,进一步提升算法的寻优能力。
接着,他们引入了“正余弦策略”
。
通过利用正余弦模型的震荡变化特性对粒子位置进行作用,维持粒子个体的多样性,进而提高智能算法的全局搜索能力。
其公式如下:[具体公式]。
然后,团队还运用了“黄金正弦策略”
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