人工智能伦理学：误解、发展历程与前沿方向

本资源是一份关于人工智能伦理学的慕课课题库，涵盖了人工智能历史、基本概念、发展历程以及不同理论和技术的讨论。首先，课程从常见误解开始，指出人工智能不仅仅是机器学习，尽管机器学习是其重要组成部分，但人工智能还包括其他如深度学习等技术。深度学习确实推动了人工智能的发展，但它并不是全部。 哲学思维在人工智能中的价值被强调，因为批判性思维能帮助识别并解决发展中的道德和伦理问题。符号人工智能，虽然早期形式，如流形图的使用，是人工智能的尝试，但现代AI已经超越了符号主义，发展出更复杂的方法。 课程涉及计算机科学与人工智能的关系，明确了人工智能是计算机科学的一个分支，而非计算机学科依赖于AI。计算机之父艾伦·图灵对人工智能的贡献被提及，而符号AI和通用问题求解器的概念也进行了辨析，指出它们各自的特点和局限。 人工神经网络是AI的重要组成部分，其中深度学习作为一个新兴方向，它的"深度"指的是神经网络层数的增加，这使得模型能够处理更复杂的任务。人工神经元网络与深度学习之间的关系被描述为前者是后者的基础和发展。 类脑人工智能被认为是模仿人脑功能的新领域，它对神经回路的理解更为深入，相较于传统的神经网络模型，提供了不同的视角。课程还探讨了深度学习的实质，即映射机制，以及计算机在处理问题时的能力和限制。 框架问题和人工智能的局限性也是讨论内容，例如计算机并不具备触类旁通的能力，人工神经元网络也存在处理特定问题的局限。整体来看，这份课题库全面且深入地剖析了人工智能伦理学的多个关键点，适合学习者深入了解这一领域的理论和实践。