算法与道德

① 人工智能未来的发展前景怎么样

当前人工智能技术正处于飞速发展时期，大量的人工智能公司雨后春笋般层出不穷，国际的大型IT企业在不断收购新建立的公司，网络行业内的顶尖人才试图抢占行业制高点。人工智能技术发展过程中催生了许多新兴行业的出现，比如智能机器人、手势控制、自然语言处理、虚拟私人助理等。2016年，国际著名的咨询公司对全球超过900家人工智能企业的发展情况进行了统计分析，结果显示，21世纪，人工智能行业已经成为各国重要的创业及投资点，全球人工智能企业总融资金额超过48亿美元。

在人工智能研究的过程中，机器学习是行业研究的核心，也是人工智能目标实现的最根本途径，是当前人工智能发展的主要瓶颈。有关于机器学习问题的研究是行业研究的重点，无论是融资金额，还是公司的数量都明显超过其他研究内容。

近年来，发达国家对人工智能技术的研究更加重视，投入了大量的资金及技术，比如，美国政府2013年在先进制造业中投入的国家预算达到22亿美元，其中，国家机器人计划是重要的投入方向之一；2016年，日本政府开始执行“第五期科学技术基本计划”，其中，将“超智能社会”的研究作为重点，2016-03，韩国政府明确提出未来5年将投入1万亿韩币在智能信息产业领域开发、产业生态培育等方面。

与欧洲发达国家相比，我国关于人工智能的研究起步比较晚，但发展比较迅速――2016年，国家科技部、发改委及其他有关部门明确提出《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，就人工智能的发展问题提供了众多支持。目前，虽然我国人工智能产业整体水平与发达国家还有较大差距，但行业在中文信息处理、语音识别、文字识别、生物特征识别等技术领域都拥有独立自主的知识产权，在智能识别、核心算法等方面已经能够与欧洲发达国家相媲美。

3 人工智能未来的发展趋势

人工智能已经发展了很长时间，它在未来的发展问题是该学科有关研究人员讨论的重点，从现阶段的发展情况来说，未来人工智能可能会朝着以下几个方向发展。

3.1 更好地为人类服务

人工智能本质上是模拟人的意识、思维的信息过程。虽然未来的机器人能够像人类一样思考，但总体而言，并不能完全与人类的思维保持一致，人工智能主要还是为人类服务为主，比如北京明洋盛世网络科技有限公司自主研发的云应AI智能语音机器人，专为电销、客服而生，它就是通过大脑神经算法模拟，可以像真人一样给客户打电话介绍并推销自己的产品，主动将意向客户分类，后方便我们去跟进，云应AI机器人最大的特点就是，它可以不休息，不会因客户态度而影响心情和销售，可以快速的筛选出意向客户，帮助企业提高效率、节省人工成本，让电销公司不再为，招人难、留人难、培训难、人员销售话术水平参差不齐而发愁！在这种情况下，人类需要树立终身学习的思想，不断充实自己，以免过分依赖于人工智能。

3.2 与人类平等

一旦人工智能具有人类的基本特征，它们拥有自己的感情，人类就不能将其作为自己的所属物，肆意地要求人工智能为自己提供各种服务，否则，必然会掀起一场关于人权的争论。在这种情况下，人类可能会与人工智能处于平等地位，从物种进化理论而言，“物竞天择、适者生存”，这也就意味着人类中学习能力较弱、对环境适应性较差的在未来的演化过程中会被大自然淘汰。与人类相比，人工智能的学习能力非常强，人类受到各种因素的影响，存在着许多消极心理，比如懒惰、依赖性强，在这种情况下，人类比较容易被人工智能淘汰，人类在发展过程中需要付出更多的努力，不断挖掘自身的潜力，才能够维持与人工智能的平等地位。

3.3 毁灭人类

任何科学技术的发展都具有一定的风险，人工智能发展过程中可能会出现无法预测的质变，导致人工智能拥有与人类完全一致的思维方式，超过人类的智慧，易出现违反人类道德但与逻辑相符的情况。这必然会对人类的发展带来严重的危机。现阶段，许多科幻电影中都已经出现了这样的剧情，面对高智慧型的人工智能，人类完全处于下风，最终可能会导致人类灭绝。比如，电影《终结者》《机械公敌》中智能机器人试图取代人类；VR（虚拟现实）游戏系统赋予游戏的主机AI系统，过于智能化的系统，可能将人类困在VR世界中无法返回现实。除此之外，还有一种可能，即人类依赖于人工智能的便利，产生严重的依赖心理，最终导致许多基本的生产能力丧失，导致人类毁灭。

综上所述，人工智能属于全世界科研发展的前沿技术，发展过程中与信息技术、计算机技术、精密制造技术、互联网技术密切相关，对各行业、各领域的发展都有一定的影响，在人工智能发展过程中要认真、深刻地研究其未来的发展方向。

② 会计从业资格证 必须同时过 会计基础 会计道德和电算法吗

恩，可以你可以先把你报那两科给考过了再考会计电算化，因为会计电算化一般是一个月考一次，考后很快就可以领证了，会计电算化证是领会计证用的，只要不耽搁你领会计证就行。呵呵，那两科是一年考两次，一年内考完就行了，否则要重考了，呵呵，另外是会计电算化证是两年内领会计证有效！希望可以帮到你，祝楼主顺利通过考试！

③ 姚策妻子否认有200多万剩款，这笔账为何会与道德挂钩

错换人生28年的主人公姚策去世后，网络上就有传言说医院的赔偿款还剩下200多万，全部在其妻子的手里。对于这个传言，姚策妻子在接受采访时作出回应，她说赔偿金全部用于姚策的治疗，没有剩余200万的说法。

其实，自从“错换人生”的概念变成“偷换人生”后，与这件事相关的人员都与“道德”挂钩，特别是医院对于这个案件的赔偿金，那这“200多万的余款”为什么会与道德挂钩呢？

事已至此，只希望姚策养母可以打赢官司，将属于自己的房子拿回来，以后过好自己的生活。

对此，你有什么想说的呢？欢迎在评论区告诉我。

④ 人工智能时代的伦理道德面临哪些挑战

数字信息技术使几乎任何人、任何时间、任何地点都能轻易获得信息。这对我们社会的各个方面，从工业生产到分配、到商品和服务的消费，都产生了深远的影响。就像之前的技术革命一样，数字信息技术的影响如此广泛，我们不再只是简单地利用它——做我们以前做过的事情——而是通过改变我们的行为方式来适应它。

今天，数字信息技术已经重新定义了人们如何与他人进行社交互动，甚至如何找到伴侣。消费者、生产者和供应商、实业家和劳动者、服务提供者和客户、朋友和合作伙伴之间重新定义的关系，已经在社会上造成一场剧变，正在改变后工业时代对道德理性的定义。

我们正站在下一波科技革命的风口浪尖：人工智能。20世纪晚期的数字革命将信息带到了我们的指尖，让我们能够快速做出决定，而机构做出决定，从根本上说，取决于我们。人工智能正在通过自动化决策过程来改变这一状况，它有望带来更好的定性结果和更高的效率。人工智能游戏系统在击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫（Gary Kasparov）和围棋世界冠军柯洁（Ke Jie）方面取得的成功，突显出人工智能在计算当前决策对潜在未来棋步的影响方面，在质量方面优于人类专家。

然而，在这个决策过程中，人工智能也带走了人类行为的透明性、可解释性、可预测性、可教性和可审核性，取而代之的是不透明性。这一举动的逻辑不仅不为参与者所知，也不为程序的创造者所知。随着人工智能为我们做出决策，决策的透明度和可预测性可能会成为过去。

想象一下这样的情景：你的孩子回家找你，要求你给她零花钱，让她和朋友一起去看电影。你允许了。一周后，你的另一个孩子带着同样的要求来找你，但这次，你拒绝了。这将立即引起不公平和偏袒的问题。为了避免受到偏袒的指责，你要向孩子解释，她必须完成家庭作业，才有资格获得零花钱。

没有任何解释，家里一定会有紧张的气氛。现在想象一下用一个人工智能系统取代你的角色，这个系统已经收集了成千上万个处于类似情况的家庭的数据。通过研究其他家庭的零花钱决定的后果，得出结论，一个兄弟姐妹应该得到零用钱，而另一个兄弟姐妹不应该。

但人工智能系统无法真正解释其中的原因，只能说它衡量了你孩子的头发颜色、身高、体重以及其他所有它能获得的属性，以便做出对其他家庭似乎最有效的决定。那又怎么会有效呢？

在法庭上，过去的判决约束法官遵循先例，即使情况不完全相同，但大致相似。一致性在司法、政府、关系和道德规范中都很重要。AI没有遵守先例的法律要求。人类往往只有有限的直接或间接经验，而机器可能可以访问大量数据。

人类无法在一个长期的时间尺度内筛选他们的经历，而机器可以很容易地做到这一点。人类会排除那些被认为对决策无关紧要的因素，而机器不会排除任何因素。这可能导致不尊重先例的决定，其规模之大是人类可以理解的。随着企业和社会迅速转向人工智能，人工智能实际上可能比人类在更长的时间范围内做出更好的决策，而人类在更短的时间范围内就会感到困惑和沮丧，并侵蚀一个正常运转的社会的唯一货币，信任。

要理解基于人工智能的决策可能有多人工，研究人类如何做出决策是很重要的。人类的决策可能由一组明确的规则，或者仅仅基于结果论的关联，或者由组合来指导。人类对于与决策相关的信息也是有选择性的。由于缺乏选择性，机器在做决定时可能会考虑人类认为不恰当的因素。

有无数这样的例子，从微软（Microsoft）在其聊天机器人Tay开始在Twitter上发表煽动性反犹太言论后关闭它，到波士顿大学（Boston University）的一项研究，该研究发现“老板”（boss）、“建筑师”（architect）和“金融家”（financier）等词与男性、“护士”（nurse）和“接待员”（接待员）等词与女性之间存在性别关联。这可能是数据造成的，但它与我们的显式值形成了对比。如果数据驱动的过程依赖于这些人工智能算法生成的输出，它们将产生有偏见的决策，往往违背我们的道德价值观。

ProPublica在2016年提供了明显的证据。美国法院使用的一种电脑程序错误地将两年之内没有再犯的黑人被告标记为“惯犯”，其再次犯案的可能性几乎是白人被告的两倍——前者为45%，后者为23%。如果一个人也这么做，就会被谴责为种族主义者。人工智能揭示了我们明确的价值观和集体经验之间的分裂。我们的集体经验不是一成不变的。它们是由重要的社会决定所决定的，而这些决定又由我们的道德价值观所指导。我们真的想把决策过程留给那些只从过去学习、因而受制于过去的机器，而不是塑造未来的机器吗?

鉴于人工智能在医疗诊断、金融服务和就业筛查等领域的应用规模之大，任何一个偶然事件的后果都是巨大的。随着算法越来越依赖于提高可预测性的特性，控制这类决策的逻辑变得越来越不可思议。因此，我们失去了决策的全局性，抛弃了所有的原则来支持过去的观察。在某些情况下，这可能是不道德的，在某些情况下是非法的，在某些情况下是短视的。“惯犯算法”公然藐视无罪推定、机会均等等原则。

一致性是道德和正直不可或缺的。我们的决定必须遵循一个高于统计准确性的标准；几个世纪以来，相互信任、减少危害、公平和平等的共同美德已被证明是任何推理系统生存的基本基石。没有内部逻辑的一致性，人工智能系统缺乏健壮性和可问责性——这是在社会中建立信任的两个关键措施。通过在道德情感和逻辑推理之间制造裂痕，数据驱动决策的不可知性阻碍了批判性地参与决策过程的能力。

这是我们生活的新世界，复杂的决定被削减成反射性的选择，并被观察到的结果所强化；把复杂的东西简化成简单的东西，把道德简化成实用的东西。今天，我们的道德感为我们的决策提供了一个框架。也许不久之后，我们的决定就会让人们对我们的道德产生怀疑

⑤ 电子人道德吗

目前的话，电子人是不知道什么叫做道德的。它的行为都是人提前设定好的。

⑥ 算法歧视名词解释

人工智能在影响人们的生活，网上的和现实世界中的生活。算法将人们在网络世界中的上网习惯、购物记录、GPS位置数据等各种网上足迹和活动，转变为对人们的各种打分和预测。这些打分和预测进而左右影响人们的生活的各种决策工作，其中的歧视和不公平由此成为一个显著的问题，无论人们是否意识到歧视的存在。

以大数据、机器学习、人工智能、算法等为核心的自动决策系统的应用日益广泛，从购物推荐、个性化内容推荐、精准广告到贷款评估、保险评估、雇员评估再到司法程序中的犯罪风险评估，越来越多的决策工作为机器、算法和人工智能所取代，认为算法可以为人类社会中的各种事务和决策工作带来完全的客观性。然而，这不过是妄想，是一厢情愿。无论如何，算法的设计都是编程人员的主观选择和判断，他们是否可以不偏不倚地将既有的法律或者道德规则原封不动地编写进程序，是值得怀疑的。算法歧视（Algorithmic Bias）由此成为一个需要正视的问题。规则代码化带来的不透明、不准确、不公平、难以审查等问题，需要认真思考和研究。

⑦ 数据算法工程师主要是做什么的

只有数据科学家和算法工程师，数据科学家关注于用算法研究数据背后的信息，算法工程师负责将科学家研发的算法应用到实际生产活动中

算法工程师就是会一些人工智能算法的工程师。工作就是做一些人工智能算法相关的任务：根据任务整理数据（如果没有数据最好可以协助建立获取数据的流程）跑模型，改进模型部署模型，测试，优化速度等等其实AI行业比较欠缺好的产品经理，算法工程师在需求设计和沟通上最好也能参合参合，都是有益的。

想了解数据算法工程师这个职业可以到CDA认证中心去了解一下，CDA认证，致力于打造全球数据人才考核行业标准，推动全球数人才发展。包括开发和整合国际数据科学领域的前沿技术及优质资源； 制定并完善数据科学行业人才标准与职业道德行为准则；编写和建立专业教材体系与题库；组织并实施命题审题、人才评定和考试服务；管理会员与提供行业咨询服务等事务。

⑧ 懂算法的人应该知道怎么做人生选择

每年一到要找工作的时候，我就能收到很多人给我发来的邮件，总是问我怎么选择他们的offer，去腾讯还是去豆瓣，去外企还是去国内的企业，去创业还是去考研，来北京还是回老家，该不该去创新工场？该不该去thoughtworks？……等等，等等。今年从7月份到现在，我收到并回复了60多封这样的邮件。我更多帮他们整理思路，帮他们明白自己最想要的是什么。

我深深地发现，对于我国这样从小被父母和老师安排各种事情长大的人，当有一天，父母和老师都跟不上的时候，我们几乎完全不知道怎么去做选择。

几个例子

当我们在面对各种对选择的影响因子的时候，如：城市，公司规模，公司性质，薪水，项目，户口，技术，方向，眼界…… 你总会发现，你会在几个公司中纠结一些东西，举几个例子：

• 某网友和我说，他们去上海腾讯，因为腾讯的规模很大，但却发现薪水待遇没有豆瓣高（低的还不是一点），如果以后要换工作的话，起薪点直接关系到了以后的高工资。我说那就去豆瓣吧，他说豆瓣在北京，污染那么严重，又没有户口，生存环境不好。我说去腾讯吧，他说腾讯最近组织调整，不稳定。我说那就去豆瓣吧，慢公司，发展很稳当。他说，豆瓣的盈利不清楚，而且用Python，自己不喜欢。我说，那就去腾讯吧，……

• 还有一网友和我说，他想回老家，因为老家的人脉关系比较好，能混得好。但又想留在大城市，因为大城市可以开眼界。

• 另一网友和我说，他想进外企，练练英语，开开眼界，但是又怕在外企里当个螺丝钉，想法得不到实施。朋友拉他去创业，觉得创业挺好的，锻炼大，但是朋友做的那个不知道能不能做好。

• 还有一网友在创新工场的某团队和考研之间抉择，不知道去创新工场行不行，觉得那个项目一般，但是感觉那个团队挺有激情的，另一方面觉得自己的学历还不够，读个研应该能找到更好的工作。

• 还有一些朋友问题我应该学什么技术？不应该学什么技术？或是怎么学会学得最快，技术的路径应该是什么？有的说只做后端不做前端，有的说，只做算法研究，不做工程，等等，等等。因为他们觉得人生有限，术业有专攻。

• 等等，等等……

我个人觉得，如果是非计算机科班出生的人不会做选择，不知道怎么走也罢了，但是我们计算机科班出生的人是学过算法的，懂算法的人应该是知道怎么做选择的。

• 排序算法

你不可能要所有的东西，所以你只能要你最重要的东西，你要知道什么东西最重要，你就需要对你心内的那些欲望和抱负有清楚的认识，不然，你就会在纠结中度过。

所以，在选择中纠结的人有必要参考一下排序算法。

• 首先，你最需要参考的就是“冒泡排序”——这种算法的思路就是每次冒泡出一个最大的数。所以，你有必要问问你自己，面对那些影响你选择的因子，如果你只能要一个的话，你会要哪个？而剩下的都可以放弃。于是，当你把最大的数，一个一个冒泡出来的时候，并用这个决策因子来过滤选项的时候，你就能比较容易地知道知道你应该选什么了。这个算法告诉我们，人的杂念越少，就越容易做出选择。

• 好吧，可能你已茫然到了怎么比较两个决策因子的大小，比如：你分不清楚，工资>业务前景吗？业务前景>能力提升吗？所以你完全没有办法进行冒泡法。那你，你不妨参考一个“快速排序”的思路——这个算法告诉我们，我们一开始并不需要找到最大的数，我们只需要把你价值观中的某个标准拿出来，然后，把可以满足这个价值的放到右边，不能的放到左边去。比如，你的标准是：工资大于5000元&&业务前景长于3年的公司，你可以用这个标准来过滤你的选项。然后，你可以再调整这个标准再继续递归下去。这个算法告诉我们，我们的选择标准越清晰，我们就越容易做出选择。

这是排序算法中最经典的两个算法了，面试必考。相信你已烂熟于心中了。所以，我觉得你把这个算法应用于你的人生选择也应该不是什么问题。关于在于，你是否知道自己想要的是什么？

排序算法的核心思想就是，让你帮助你认清自己最需要的是什么，认清自己最想要的是什么，然后根据这个去做选择。

• 贪婪算法

所谓贪婪算法，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择（注意：是当前状态下），从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪婪算法最经典的一个例子就是哈夫曼编码。

对于人类来说，一般人在行为处事的时候都会使用到贪婪算法，

• 比如在找零钱的时候，如果要找补36元，我们一般会按这样的顺序找钱：20元，10元，5元，1元。

• 或者我们在过十字路口的时候，要从到对角线的那个街区时，我们也会使用贪婪算法——哪边的绿灯先亮了我们就先过到那边去，然后再转身90度等红灯再过街。

这样的例子有很多。对于选择中，大多数人都会选用贪婪算法，因为这是一个比较简单的算法，未来太复杂了，只能走一步看一步，在当前的状况下做出最利于自己的判断和选择即可。

有的人会贪婪薪水，有的人会贪婪做的项目，有的人会贪婪业务，有的人会贪婪职位，有的人会贪婪自己的兴趣……这些都没什么问题。贪婪算法并没有错，虽然不是全局最优解，但其可以让你找到局部最优解或是次优解。其实，有次优解也不错了。贪婪算法基本上是一种急功近利的算法，但是并不代表这种算法不好，如果贪婪的是一种长远和持续，又未尝不可呢？。

• 动态规划

但是我们知道，对于大部分的问题，贪婪法通常都不能找出最优解，因为他们一般没有测试所有可能的解。因为贪婪算法是一种短视的行为，只会跟据当前的形式做判断，也就是过早做决定，因而没法达到最佳解。

动态规划和贪婪算法的最大不同是，贪婪算法做出选择，不能在过程优化。动态规划则会保存以前的运算结果，并根据以前的结果对当前进行选择，会动态优化功能。

动态规划算法至少告诉我们两个事：

1）承前启后非常重要，当你准备去做遍历的时候，你的上次的经历不但能开启你以后的经历，而且还能为后面的经历所用。你的每一步都没有浪费。

2）是否可以回退也很重要。这意思是——如果你面前有两个选择，一个是A公司一个是B公司，如果今天你选了A公司，并不是你完全放弃了B公司。而是，你知道从A公司退出来去B公司，会比从B公司退出来去A公司要容易一些。

比如说：你有两个offer，一个是Yahoo，一个是Bai，上述的第一点会让我们思考，我以前的特长和能力更符合Yahoo还是Bai？而Yahoo和Bai谁能给我开启更大的平台？上述的第二点告诉我们，是进入Yahoo后如果没有选好，是否还能再选择Bai公司？还是进入Bai公司后能容易回退到Yahoo公司？

• Dijkstra最短路径

最短路径是一个Greedy + DP的算法。相当经典。这个算法的大意如下：

1）在初始化的时候，所有的结点都和我是无穷大，默认是达不到的。

2）从离自己最近的结点开始贪婪。

3）走过去，看看又能到达什么样的结点，计算并更新到所有目标点的距离。

4）再贪婪与原点最短的结点，如此反复。

这个算法给我们带来了一些这样的启示：

• 有朋友和我说过他想成为一个架构师，或是某技术领域的专家，并会踏踏实实的向这个目标前进，永不放弃。我还是鼓励了他，但我也告诉他了这个著名的算法，我说，这个算法告诉你，架构师或某领域的专家对你来说目前的距离是无穷大，他们放在心中，先看看你能够得着的东西。所谓踏实，并不是踏踏实实追求你的目标，而是踏踏实实把你够得着看得见的就在身边的东西干好。我还记得我刚参加工作，从老家出来的时候，从来没有想过要成为一个技术牛人，也从来没有想过我的博客会那么的有影响力，在做自己力所能及，看得见摸得着的事情，我就看见什么技术就学什么，学着学着就知道怎么学更轻松，怎么学更扎实，这也许就是我的最短路径。

• 有很多朋友问我要不要学C++，或是问我学Python还是学Ruby，是不是不用学前端，等等。这些朋友告诉我，他们不可能学习多个语言，学了不用也就忘了，而且术业有专攻。这并没有什么不对的，只是我个人觉得，学习一个东西没有必要只有两种状态，一种是不学，另一种是精通。了解一个技术其实花不了多少时间，我学C++的目的其实是为了更懂Java，学TCP/IP协议其实是为了更懂Socket编程，很多东西都是连通和相辅相成的，学好了C/C++/Unix/TCP等这些基础技术后，你会发现到达别的技术路径一下缩短了。

这就好像这个算法一样，算法效率不高，也许达到你的目标，你在一开始花了很长时间，遍历了很多地方，但是，这也许这就是你的最短路径（比起你达不到要好得多）。

• 算法就是Trade-Off

你根本没有办法能得到所有你想得到的东西，任何的选择都意味着放弃——当你要去获得一个东西的时候，你总是需要放弃一些东西。人生本来就是一个跷跷板，一头上，另一头必然下。这和我们做软件设计或算法设计一样，用时间换空间，用空间换时间，还有CAP理论，总是有很多的Trade-Off，正如这个短语的原意一样——你总是要用某种东西去交易某种东西。

我们都在用某种东西在交易我们的未来，有的人用自己的努力，有的人用自己的思考，有的人用自己的年轻，有的人用自己的自由，有的人用自己的价值观，有的人用自己的道德…… …… 有的人在交换金钱，有的人在交换眼界，有的人在交换经历，有的人在交换地位，有的人在交换能力，有的人在交换自由，有的人在交换兴趣，有的人在交换虚荣心，在交换安逸享乐…… ……

每个人有每个人的算法，每个算法都有每个算法的purpose，就算大家在用同样的算法，但是每个人算法中的那些变量、开关和条件都不一样，得到的结果也不一样。我们就是生活在Matrix里的一段程序，我们每个人的算法决定着我们每个人的选择，我们的选择决定了我们的人生

⑨ 名词解释 算法

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。