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人工智能的能力正从识别图像、生成语言走向更强的通用智能，风险也随之上升。演讲先回顾逻辑主义与生物启发式两种路线，再用神经网络、反向传播和语言模型的例子说明，深度学习如何通过特征层级和权重学习实现视觉识别、语义表示与知识生成，并以早期模型和家庭关系推理展示特征交互如何替代显式规则图。接着转向数字计算与生物计算的差异，指出数字系统在能量、知识共享和规模扩展上更占优势，而模拟计算虽更节能，却难以高效训练。最后把结论落到未来判断：数字超级智能可能在几十年内超越人类，甚至带来失控、误导信息和劳动力替代的威胁，要求认真思考人类如何应对。
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