家庭暴力视频
家庭暴力视频的危害
家庭暴力是一种常见的社会问题，其中，家庭暴力视频在社交媒体上迅速传播，引起广泛关注。这些视频通常显示受害者遭受暴力行为，包括身体和精神上的虐待。这些视频的传播具有严重的危害，下面将分析其影响。
对受害者的伤害
家庭暴力视频可能会给受害者带来更大的伤害。这些视频可能会使受害者感到羞耻和无助，增加其隐私受到侵犯的程度。此外，这些视频的传播可能会导致受害者的身份被揭露，这可能会导致更多的恶意行为和骚扰，进一步伤害受害者。
社会的不良影响
家庭暴力视频的传播可能会导致社会的不良影响。这些视频可能会影响社会对家庭暴力的观感，使人们认为这些暴力行为是常态化的，从而导致更多的暴力行为。此外，这些视频可能会引起观看者的情感共鸣，使他们对受害者产生同情，但却无从下手，最终导致社会的恶性循环。
对儿童的影响
家庭暴力视频的传播可能会对儿童产生严重的影响。这些视频通常显示父母之间的暴力冲突，这可能会对儿童的心理健康产生负面影响。事实上，儿童是家庭暴力的一大受害者群体，他们可能会在家庭暴力中成为目击者和受害者。这些视频的传播可能会使儿童更难以从这种暴力中恢复过来，甚至可能会导致其终身受到影响。
结论
家庭暴力视频的传播对受害者、社会和儿童都会产生不可逆转的影响。因此，我们需要共同努力，制定相关法律和政策来防止这种暴力行为的发生，并通过宣传和教育来提高公众对家庭暴力问题的认识和关注。只有这样，我们才能切实维护家庭和谐，保护弱势群体，创造和谐美好的社会环境。
家庭暴力视频特色
1、签到打卡，每天使用强大功能，点击签到打卡，设置点击的位置时间。
2、文档扫描仪自动检测边框，全能扫描，自动识别
3、游戏打造出一个超级广阔的大地图，你可以自由探索挑战，快速消灭敌人。
4、个人在平台上的开销记录都有保存，可以查看历史记录查询详情；
5、满轻松的消一消闯关挑战游戏，利用球球间不断的消除融合，变成更大的球球，最后完成挑战;
家庭暴力视频亮点
1、社交场景下确认聊天对方账号是否涉诈，提高警惕避免点击或观看钓鱼网址等诈骗信息。
2、【赚赚赚】在影视圈？购物后没有钱花不用担心！跟随「代言人指南」赚取你的服务费，成为新一代王者代言人！
3、丰富的沟通手段，确保在线协作极致沟通
4、数字填色paint
5、可以用来查询地铁公交等相关路线，还可以扫码坐公交。
qiandaodaka，meitianshiyongqiangdagongneng，dianjiqiandaodaka，shezhidianjideweizhishijian。wendangsaomiaoyizidongjiancebiankuang，quannengsaomiao，zidongshibieyouxidazaochuyigechaojiguangkuodedaditu，nikeyiziyoutansuotiaozhan，kuaisuxiaomiediren。gerenzaipingtaishangdekaixiaojiludouyoubaocun，keyizhakanlishijiluzhaxunxiangqing；manqingsongdexiaoyixiaochuangguantiaozhanyouxi，liyongqiuqiujianbuduandexiaochuronghe，bianchenggengdadeqiuqiu，zuihouwanchengtiaozhan;「AI世(shi)界(jie)」還(hai)缺(que)點(dian)啥(sha)？牛(niu)津(jin)大(da)學(xue)教(jiao)授(shou)：現(xian)實(shi)世界 新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 作(zuo)者(zhe)：学術(shu)頭(tou)條(tiao) 編(bian)輯(ji)：桃(tao)子(zi) 【新智元導(dao)讀(du)】無(wu)限(xian)猴(hou)子定(ding)理(li)認(ren)為(wei)，讓(rang)壹(yi)只(zhi)猴子在(zai)打(da)字(zi)機(ji)上(shang)隨(sui)机地(di)按(an)鍵(jian)，當(dang)按键時(shi)間(jian)達(da)到(dao)无窮(qiong)时，幾(ji)乎(hu)必(bi)然(ran)能(neng)夠(gou)打出(chu)任(ren)何(he)給(gei)定的(de)文(wen)字，比(bi)如(ru)莎(sha)士(shi)比亞(ya)的全(quan)套(tao)著(zhu)作。 在「无限猴子」定理中(zhong)，「几乎必然」是(shi)一個(ge)有(you)特(te)定含(han)義(yi)的數(shu)学术語(yu)，「猴子」也(ye)不(bu)是指(zhi)一只真(zhen)正(zheng)意(yi)义上的猴子，而(er)是被(bei)用(yong)來(lai)比喻(yu)成(cheng)一臺(tai)可(ke)以(yi)產(chan)生(sheng)无限随机字母(mu)序(xu)列(lie)的抽(chou)象(xiang)設(she)備(bei)。 一只黑(hei)猩(xing)猩随机打字，只要(yao)时间足(zu)够，几乎必然可以打出法(fa)國(guo)国家(jia)圖(tu)書(shu)館(guan)中的每(mei)本(ben)书 這(zhe)个理論(lun)說(shuo)明(ming)，把(ba)一个很(hen)大但(dan)有限的数看(kan)成无限的推(tui)论是錯(cuo)誤(wu)的，即(ji)使(shi)可觀(guan)測(ce)宇(yu)宙(zhou)中充(chong)滿(man)了(le)一直(zhi)不停(ting)打字的猴子，它(ta)們(men)能够打出一部(bu)《哈(ha)姆(mu)雷(lei)特》的概(gai)率(lv)仍(reng)然少(shao)於(yu) 1/10^183800。 而且(qie)，即使给无数只猴子无限的时间，它们也不會(hui)懂(dong)得(de)如何欣(xin)賞(shang)吟(yin)遊(you)詩(shi)人(ren)诗意的措(cuo)辭(ci)。 「人工(gong)智能（AI）也是如此(ci)，」 牛津大学計(ji)算(suan)机科(ke)学教授 Michael Wooldridge 这樣(yang)说道。 Michael Wooldridge 在 Wooldridge 看来，雖(sui)然 GPT-3 等(deng) AI 模(mo)型(xing)借(jie)助(zhu)数百(bai)億(yi)或(huo)数千(qian)亿的參(can)数展(zhan)现出了令(ling)人驚(jing)訝(ya)的能力(li)，但它们的問(wen)題(ti)不在于處(chu)理能力的大小(xiao)，而在于缺乏(fa)来自(zi)现实世界的經(jing)驗(yan)。 例(li)如，一个语言(yan)模型可能会很好(hao)地学習(xi)「雨(yu)是濕(shi)的」，当被问及(ji)雨是湿的还是幹(gan)的时，它很可能会回(hui)答(da)雨是湿的，但與(yu)人類(lei)不同(tong)的是，这个语言模型從(cong)未(wei)真正體(ti)验過(guo)「潮(chao)湿」这種(zhong)感(gan)覺(jiao)，對(dui)它们来说，「湿」只不过是一个符(fu)號(hao)，只是经常(chang)与「雨」等詞(ci)結(jie)合(he)使用。 然而，Wooldridge 也強(qiang)調(tiao)，缺乏现实物(wu)理世界知(zhi)識(shi)並(bing)不能说明 AI 模型无用，也不会阻(zu)止(zhi)某(mou)一 AI 模型成为某一領(ling)域(yu)的经验專(zhuan)家，但在諸(zhu)如理解(jie)等问题上，如果(guo)认为 AI 模型具(ju)备与人类相(xiang)同能力的可能性(xing)，確(que)实令人懷(huai)疑(yi)。 相關(guan)研(yan)究(jiu)论文以「What Is Missing from Contemporary AI? The World」为题，已(yi)發(fa)表(biao)在《智能计算》（Intelligent Computing）雜(za)誌(zhi)上。 在当前(qian)的 AI 創(chuang)新浪(lang)潮中，数據(ju)和(he)算力已经成为 AI 系(xi)統(tong)成功(gong)的基(ji)礎(chu)：AI 模型的能力直接(jie)与其(qi)規(gui)模、用于訓(xun)練(lian)它们的資(zi)源(yuan)以及训练数据的规模成正比。 对于这一现象，DeepMind 研究科学家 Richard S. Sutton 此前就(jiu)曾(zeng)表示(shi)，AI 的「慘(can)痛(tong)教训」是，它的進(jin)步(bu)主(zhu)要是使用越(yue)来越大的数据集(ji)和越来越多(duo)的计算资源。 AI 生成作品(pin) 在談(tan)及 AI 行(xing)業(ye)的整(zheng)体发展时，Wooldridge 给出了肯(ken)定。「在过去(qu) 15 年(nian)裏(li)，AI 行业的发展速(su)度(du)，特別(bie)是机器(qi)学习（ML）领域的发展速度，一再(zai)让我(wo)感到意外(wai)：我们不得不不斷(duan)调整我们的預(yu)期(qi)，以确定什(shen)麽(me)是可能的，以及什么时候(hou)可能实现。」 但是，Wooldridge 卻(que)也指出了当前 AI 行业存(cun)在的问题，盡(jin)管(guan)他(ta)们的成就值(zhi)得稱(cheng)贊(zan)，但我认为当前大多数大型 ML 模型受(shou)到一个关键因(yin)素(su)的限制(zhi)：AI 模型沒(mei)有真正体验过现实世界。 在 Wooldridge 看来，大多数 ML 模型都(dou)是在電(dian)子游戲(xi)等虛(xu)擬(ni)世界中構(gou)建(jian)的，它们可以在海(hai)量(liang)数据集上进行训练，一旦(dan)涉(she)及到物理世界的應(ying)用，它们就会丟(diu)失(shi)重(zhong)要信(xin)息(xi)，它们只是脫(tuo)離(li)实体的 AI 系统。 以支(zhi)持(chi)自動(dong)駕(jia)駛(shi)汽(qi)車(che)的人工智能为例。让自动驾驶汽车在道路(lu)上自行学习是不太(tai)现实的，出于这个和其他原(yuan)因，研究人員(yuan)们往(wang)往選(xuan)擇(ze)在虚拟世界中构建他们的模型。 「但它们根(gen)本没有能力在所(suo)有最(zui)重要的環(huan)境(jing)（即我们的世界）中運(yun)行，」Wooldridge 说道。 来源：Wikimedia Commons 另(ling)一方(fang)面(mian)，语言 AI 模型也会受到同样的限制。可以说，它们已经从荒(huang)唐(tang)可怕(pa)的预测文本演(yan)變(bian)为谷(gu)歌(ge)的 LAMDA。今(jin)年早(zao)些(xie)时候，一个前谷歌工程(cheng)師(shi)聲(sheng)称人工智能程序 LAMDA 是有知觉的，一度成为了头条新聞(wen)。 「无论这个工程师的结论的有效(xiao)性如何，很明顯(xian) LAMDA 的对話(hua)能力给他留(liu)下(xia)了深(shen)刻(ke)的印(yin)象——这是有充分(fen)理由(you)的，」 Wooldridge 说，但他并不认为 LAMDA 是有知觉的，AI 也没有接近(jin)这样的里程碑(bei)。 「这些基础模型展示了自然语言生成方面前所未有的能力，可以生成比較(jiao)自然的文本片(pian)段(duan)，似(si)乎也獲(huo)得了一些常识性推理能力，这是过去 60 年中 AI 研究的重大事(shi)件(jian)之(zhi)一。」 这些 AI 模型需(xu)要海量参数的輸(shu)入(ru)，并通(tong)过训练来理解它们。例如，GPT-3 使用互(hu)聯(lian)網(wang)上千亿級(ji)的英(ying)语文本进行训练。大量的训练数据与强大的计算能力相结合，使得这些 AI 模型表现得类似于人类的大腦(nao)，可以越过狹(xia)窄(zhai)的任務(wu)，開(kai)始(shi)识别模式(shi)，并建立(li)起(qi)与主要任务似乎无关的联系。 来源：OpenAI 但是，Wooldridge 却表示，基础模型是一个賭(du)註(zhu)，「基于海量数据的训练使得它们在一系列领域具备有用的能力，也进而可以专門(men)用于特定的应用。」 「符号人工智能（symbolic AI）是基于‘智能主要是知识问题’的假(jia)设，而基础模型是基于‘智能主要是数据问题’的假设，在大模型中输入足够的训练数据，就被认为有希(xi)望(wang)提(ti)高(gao)模型的能力。」 Wooldridge 认为，为了产生更(geng)智能的 AI，这种「可能即正确」（might is right）的方法將(jiang) AI 模型的规模不断擴(kuo)大，但忽(hu)略(lve)了真正推进 AI 所需的现实物理世界知识。 「公(gong)平(ping)地说，有一些跡(ji)象表明这种情(qing)況(kuang)正在改(gai)变，」 Wooldridge说。今年 5 月(yue)，DeepMind 宣(xuan)布(bu)了基于大型语言集和机器人数据的基础模型 Gato，該(gai)模型可以在簡(jian)單(dan)的物理环境中运行。 「很高興(xing)看到基础模型邁(mai)出了进入物理世界的第(di)一步，但只是一小步：要让 AI 在我们的世界中工作，需要克(ke)服(fu)的挑(tiao)戰(zhan)至(zhi)少和让 AI 在模拟环境中工作所面臨(lin)的挑战一样大，甚(shen)至可能更大。」 在论文的最後(hou)，Wooldridge 这样寫(xie)道：「我们并不是在尋(xun)找(zhao) AI 道路的尽头，但我们可能已经走(zou)到了道路起点的尽头。」 对此，妳(ni)怎(zen)么看？歡(huan)迎(ying)在評(ping)论區(qu)留言。 参考(kao)资料(liao)： https://spj.sciencemag.org/journals/icomputing/2022/9847630/ https://www.eurekalert.org/news-releases/966063 返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：