互聯網人工智慧糾紛案例
㈠ 全國民事案件訴訟查詢
查詢步驟如下：
1、登錄中國裁判文書網，如圖：
㈡ 杭州互聯網法院如何網上審理案件
8月18日上午，杭州互聯網法院正式揭牌，成為中國首家互聯網法院。那麼「網上的案件」如何「網上審」？
這是杭州互聯網法院揭牌當天開庭審理的一起案件：法官獨自一人坐在審判台上，通過面前的一塊大屏幕與訴訟雙方交流。大約20分鍾後，法官敲響法槌，庭審結束。
杭州互聯網法院副院長表示，通過互聯網審理案件，打破了時間和空間的限制，把很多以前需要在庭審中完成的環節前移到開庭之前完成。庭審時集中對雙方有爭議的焦點問題展開調查辯論，可以有效節約庭審時間。
杭州互聯網法院院長表示，為了破解訴訟主體身份確認難、當事人在線質證難、在線行為控制難等網路審判難題，杭州互聯網法院形成了一套以訴訟平台操作規程和網路視頻庭審規范為中心的程序規則，完善網路司法缺席審判制度，維護網路司法權威。
「在審判團隊方面，把不同專業背景的人聚集起來，實現司法業務和計算機技術的理念互通，讓法官從法律人才成長為熟悉法律、擁抱互聯網、懂得互聯網技術的復合型人才。」杜前說。
㈢ 人工智慧應用在哪些方面呢能舉幾個典型的例子嗎
1．智能機器人 智能機器人是一種具有感知能力、思維能力和行為能力的新一代機器人。這種機器人能夠主動適應外界環境變化，並能夠通過學習豐富自己的知識，提高自己的工作能力。目前，已研製出了肢體和行為功能靈活，能根據思維機構的命令完成許多復雜操作，能回答各種復雜問題的機器人。
2．智能網路 智能網路方面的兩個重要研究內容分別是智能搜索引擎和智能網格。智能搜索引擎是一種能夠為用戶提供相關度排序、角色登記、興趣識別、內容的語義理解、智能化信息過濾和推送等人性化服務的搜索引擎。智能網格是一種與物理結構和物理分布無關的網路環境，它能夠實現各種資源的充分共享，能夠為不同用戶提供個性化的網路服務。可以形象地把智能網格比喻為一個超級大腦，其中的各種計算資源、存儲資源、通信資源、軟體資源、信息資源、知識資源等都像大腦的神經元細胞一樣能夠相互作用、傳導和傳遞，實現資源的共享、融合和新生。
3．智能檢索 智能檢索是指利用人工智慧的方法從大量信息中盡快找到所需要的信息或知識。隨著科學技術的迅速發展和信息手段的快速提升，在各種資料庫，尤其是網際網路上存放著大量的、甚至是海量的信息或知識。面對這種信息海洋，如果還用傳統的人工方式進行檢索，已經很不現實。因此，迫切需要相應的智能檢索技術和智能檢索系統來幫助人們快速、准確、有效地完成檢索工作。
4．智能游戲 游戲是一種娛樂活動。游戲技術與計算機技術結合產生了「計算機游戲」或「視頻游戲」，與網路技術結合產生了「網路游戲」，與人工智慧技術結合產生了智能游戲
㈣ 弱人工智慧的舉例，不少於十個例子
語音來識別，圖像識別，圖像審源核，圖像效果增強，文字識別，人臉識別，人體分析，語音合成，文本審核，智能寫作，等等
具體例子（分別與上面對應）：語音輸入，網路查圖片，社交網站發圖片審核是否有本性或者敏感的內容，黑白圖像上色，錄入手寫文字，驗證是不是同一個人，人像摳圖，文字播報或者是導航地圖的語音，信息篩查，智能生成春聯，等等
還有比如：智能音箱，火車站檢測過往的人是否發熱（不用一個一個儀器掃描），無人駕駛，阿爾法狗下圍棋，刷臉支付，等等
如果我沒有解決你的問題，請繼續追問
求點贊，謝謝謝謝你了
㈤ 國內目前將人工智慧的深度學習技/術與銀行反欺詐相結合的成功案/例有哪些
國內目前將人工智慧的深度學習技術與銀行反欺詐相結合的應用還比較少，一內些徵信類公司容開始通過提供豐富的外部數據資源來為銀行提供反欺詐技術支持。例如前海徵信產品部門基於Encoder-Decoder深度學習技術框架設計的智能風控專家機器人，可以應用於銀行業風控反欺詐領域，解釋貸款產品特性、借款人風險識別、貸款產品政策等各類問題，高效智能地服務信貸審批、貸後風控管理和資產組合經理，提升信貸產品審批速度，降低客戶違約率，防範貸款欺詐風險。同時，一些金融科技企業也正在與銀行合作。例如天雲大數據近期就利用其模型演算法訓練平台（MaximAI）為光大銀行提供反欺詐方面的技術支持。基於樣本數據進行一站式的模型演算法訓練、驗證以及輸出。訓練完成的模型演算法程序，被輸出到欺詐分析引擎中，運行於大數據平台技術上，實現了實時在線對交易數據進行欺詐識別。
㈥ 人工智慧在生活中應用的例子
1、虛擬個人助理
Siri，GoogleNow和Cortana都是各種渠道（iOS，Android和WindowsMobile）上的智能數字個人助理。
總歸，當你用你的聲響提出要求時，他們會協助你找到有用的信息;你能夠說「最近的我國飯館在哪裡？」，「今日我的日程安排是什麼？」，「提醒我八點打電話給傑里」，幫手會經過查找信息，轉播手機中的信息或發送指令給其他應用程序。
人工智慧在這些應用程序中十分重要，由於他們搜集有關懇求的信息並運用該信息更好地辨認您的言語並為您供給適合您偏好的結果。
微軟標明Cortana「不斷了解它的用戶」，而且終究會開展出猜測用戶需求的能力。虛擬個人助理處理來自各種來歷的許多數據以了解用戶，並更有效地協助他們組織和跟蹤他們的信息。
2、視頻游戲
事實上，自從第一次電子游戲以來，視頻游戲AI現已被運用了很長一段時間-人工智慧的一個實例，大多數人可能都很熟悉。
可是AI的復雜性和有效性在曩昔幾十年中呈指數級添加，導致視頻游戲人物了解您的行為，呼應刺激並以不行預知的方法做出反應。2014年的中心地球：魔多之影關於每個非玩家人物的個性特徵，他們對曩昔互動的回想以及他們的可變方針都特別有目共睹。
「孤島驚魂」和「使命呼喚」等第一人稱射擊游戲或許多運用人工智慧，敵人能夠剖析其環境，找到可能有利於其生存的物體或舉動;他們會點贊保護，查詢聲響，運用側翼演習，並與其他AI進行溝通，以添加取勝的時機。
就AI而言，視頻游戲有點簡略，但由於職業巨大的商場，每年都在投入許多精力和資金來完善這種類型的AI。
3、在線客服
現在，許多網站都提供用戶與客服在線聊天的窗口，但其實並不是每個網站都有一個真人提供實時服務。在很多情況下，和你對話的僅僅只是一個初級AI。大多聊天機器人無異於自動應答器，但是其中一些能夠從網站里學習知識，在用戶有需求時將其呈現在用戶面前。
最有趣也最困難的是，這些聊天機器人必須擅於理解自然語言。顯然，與人溝通的方式和與電腦溝通的方式截然不同。所以這項技術十分依賴自然語言處理(NLP)技術，一旦這些機器人能夠理解不同的語言表達方式中所包含的實際目的，那麼很大程度上就可以用於代替人工服務。
4、購買預測
如果京東、天貓和亞馬遜這樣的大型零售商能夠提前預見到客戶的需求，那麼收入一定有大幅度的增加。亞馬遜目前正在研究這樣一個的預期運輸項目：在你下單之前就將商品運到送貨車上，這樣當你下單的時候甚至可以在幾分鍾內收到商品。
毫無疑問這項技術需要人工智慧來參與，需要對每一位用戶的地址、購買偏好、願望清單等等數據進行深層次的分析之後才能夠得出可靠性較高的結果。
雖然這項技術尚未實現，不過也表現了一種增加銷量的思路，並且衍生了許多別的做法，包括送特定類型的優惠券、特殊的打折計劃、有針對性的廣告，在顧客住處附近的倉庫存放他們可能購買的產品。
這種人工智慧應用頗具爭議性，畢竟使用預測分析存在隱私違規的嫌疑，許多人對此頗感憂慮。
5、音樂和電影推薦服務
與其他人工智慧系統相比，這種服務比較簡單。但是，這項技術會大幅度提高生活品質的改善。如果你用過網易雲音樂這款產品，一定會驚嘆於私人FM和每日音樂推薦與你喜歡的歌曲的契合度。
從前，想要聽點好聽的新歌很難，要麼是從喜歡的歌手裡找，要麼是從朋友的歌單里去淘，但是往往未必有效。喜歡一個人的一首歌不代表喜歡這個人的所有歌，另外有的時候我們自己也不知道為什麼會喜歡一首歌、討厭一首歌。
而在有人工智慧的介入之後，這一問題就有了解決辦法。也許你自己不知道到底喜歡包含哪些元素的歌曲，但是人工智慧通過分析你喜歡的音樂可以找到其中的共性，並且可以從龐大的歌曲庫中篩選出來你所喜歡的部分，這比最資深的音樂人都要強大。
電影推薦也是相同的原理，對你過去喜歡的影片了解越多，就越了解你的偏好，從而推薦出你真正喜歡的電影。
(6)互聯網人工智慧糾紛案例擴展閱讀
人工智慧應用領域
機器翻譯，智能控制，專家系統，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，自動程序設計，航天應用，龐大的信息處理，儲存與管理，執行化合生命體無法執行的或復雜或規模龐大的任務等等。
值得一提的是，機器翻譯是人工智慧的重要分支和最先應用領域。不過就已有的機譯成就來看，機譯系統的譯文質量離終極目標仍相差甚遠；而機譯質量是機譯系統成敗的關鍵。
中國數學家、語言學家周海中教授曾在論文《機器翻譯五十年》中指出：要提高機譯的質量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設計問題；單靠若干程序來做機譯系統，肯定是無法提高機譯質量的。
另外在人類尚未明了大腦是如何進行語言的模糊識別和邏輯判斷的情況下，機譯要想達到「信、達、雅」的程度是不可能的。智能家居之後，人工智慧成為家電業的新風口，而長虹正成為將這一浪潮掀起的首個家電巨頭。
長虹發布兩款CHiQ智能電視新品，主打手機遙控器、帶走看、隨時看、分類看功能 。
㈦ 人工智慧打敗人類例子
最經典的應該就是阿爾法狗人工智慧圍棋打敗多個世界頂尖的圍棋棋手
㈧ 人工智慧技術能夠解決商業問題的例子有哪些
人工智慧技術可以解決的商業問題其實有很多的，比如有：
1、智能客服，智能客服主要的工作就是在人工換班或者是等待人太多的時候為客戶解決問題的。
2、智能機器人，因為這種機器人是擁有簡單的智力並且可以自己移動，所以這種機器人可以做的工作非常多，比如可以提醒我們做一些事情，可以幫助做一些家務等等。
3、智能機械，現在工廠中為了避免出現疲勞工作，進而發生事故的情況，會使用一些智能的機械來代替人工工作，不但可以長期的工作，不知疲勞，還可以保證合格率。
實際上，人工智慧技術可以做的事情有很多，不過由於現在還有一些沒有實現，所以在這里就不多介紹了，不過隨著人工智慧的慢慢發展，不斷的研究，相信在以後會有更多的智能產品，來給人們的生活帶來更多的體驗。那下面就分享一些人工智慧的知識，希望可以讓大家更了解人工智慧。
首先從自然語言處理原理到進階實戰的詞向量與詞嵌入方面來看TFIDF、Word2Vec演算法、 Gensim模塊、Skip-gram、TF代碼實現Word2Vec演算法項目、FastText、Word Embedding、深度學慣用戶畫像項目。
然後從自然語言處理原理到進階實戰的循環神經網路原理與優化方面來看有Vanilla RNN、Basic RNN實現MNIST手寫數字圖片識別、LSTM長短時記憶、GRU與雙向LSTM、電影評論情感分析案例、Seq2Seq、機器寫唐詩案例、CNN+LSTM+CRF、POS tagging詞性標注案例、 NER命名實體識別案例、 孿生網路、語義相似度分析案例。
最後從自然語言處理原理到進階實戰的Transformer和Bert方面來看有Attention注意力機制、Attention演算法流程、Transformer、Self-Attention機制、Multi-Head Attention、Bert、Bert as service開源項目。
還有概率圖模型演算法的貝葉斯分類有樸素貝葉斯分類器、拉普拉斯估計代碼實戰垃圾郵件分類；HMM演算法有馬爾可夫過程、初始概率、轉移概率、發射概率、 隱含馬爾可夫模型原理、維特比演算法；最大熵模型有熵、條件熵、相對熵、互信息、最大熵模型演算法原理、有約束條件的函數最優化問題、最大熵和最大似然估計關系、IIS演算法；CRF演算法有條件隨機場的性質條件隨機場的判別函數條件隨機場的學習條件隨機場的推斷CRF與HMM關系。
㈨ AI人工智慧目前能實際解決企業什麼問題
什麼是AI?
從SIRI到自動駕駛汽車，人工智慧(AI)正在迅速發展。雖然科幻小說經常將AI描繪成具有類似人類特徵的機器人，但AI可以涵蓋從谷歌的搜索演算法到IBM的沃森到自動武器的任何東西。
今天的人工智慧被恰當地稱為窄AI(或弱AI)，因為它被設計用於執行狹窄的任務(例如，僅面部識別或僅互聯網搜索或僅駕駛汽車)。然而，許多研究人員的長期目標是創建 通用AI(AGI或強AI)。雖然狹窄的人工智慧在任何特定任務中都可能勝過人類，比如下棋或解決方程式，但AGI在幾乎所有認知任務中都會勝過人類。
為何研究AI安全性?
在短期內，保持AI對社會影響的目標有助於研究許多領域的研究，從經濟學和法律到技術主題，如驗證，有效性，安全性和控制。如果你的筆記本電腦崩潰或遭到黑客攻擊，它可能只是一個小麻煩，如果它控制你的汽車，你的飛機，你的心臟起搏器，你的自動交易，人工智慧系統做你想要它做的事情變得更加重要系統或您的電網。另一個短期挑戰是防止在致命的自主武器中進行毀滅性的軍備競賽。
從長遠來看，一個重要的問題是如果追求強大的AI成功並且AI系統在所有認知任務中變得比人類更好，會發生什麼。正如IJ Good在1965年指出的那樣，設計更智能的AI系統本身就是一項認知任務。這樣的系統可能會經歷遞歸的自我改善，引發智能爆炸，使人類的智力遠遠落後。通過發明革命性的新技術，這種超級智能可以幫助我們 消除戰爭，疾病和貧困，因此創建強大的人工智慧可能是人類歷史上最大的事件。然而，一些專家表示擔心，它可能也是最後一個，除非我們在成為超級智能之前學會將人工智慧的目標與我們的目標保持一致。
有人質疑是否會實現強大的人工智慧，而其他人則堅持認為創造超智能人工智慧是有益的。在FLI，我們認識到這兩種可能性，但也認識到人工智慧系統有意或無意地造成巨大傷害的可能性。我們相信今天的研究將有助於我們更好地准備和預防未來可能產生的負面影響，從而在避免陷阱的同時享受人工智慧帶來的好處。
人工智慧如何危險?
大多數研究人員認為，超級智能人工智慧不太可能表現出像愛情或仇恨這樣的人類情感，並且沒有理由期望人工智慧成為故意的仁慈或惡意。 相反，在考慮人工智慧如何成為風險時，專家認為最有可能出現兩種情況:
人工智慧被編程為做一些毀滅性的事情: 自主武器是人工智慧系統，可編程殺死。在錯誤的人手中，這些武器很容易造成大規模傷亡。此外，人工智慧軍備競賽可能無意中導致人工智慧戰爭，也導致大規模傷亡。為了避免被敵人挫敗，這些武器的設計極難「簡單地」關閉，因此人類可能會失去對這種情況的控制。即使人工智慧狹窄，這種風險也會出現，但隨著人工智慧和自主性水平的提高而增加。AI被編程為做一些有益的事情，但它開發了一種實現其目標的破壞性方法: 只要我們未能完全將AI的目標與我們的目標完全一致，就會發生這種情況，這非常困難。如果你要求一輛聽話的智能汽車盡可能快地帶你去機場，它可能會讓你在那裡被直升機追趕並被嘔吐物覆蓋，不是你想要的，而是字面意思你所要求的。如果一個超級智能系統的任務是一個雄心勃勃的地球工程項目，它可能會對我們的生態系統造成嚴重破壞，並將人類企圖阻止它作為一種威脅來實現。
正如這些例子所示，對高級AI的關注不是惡意，而是能力。 超級聰明的AI將非常善於實現其目標，如果這些目標與我們的目標不一致，我們就會遇到問題。你可能不是一個邪惡的螞蟻憎恨螞蟻出於惡意，但如果你負責一個水電綠色能源項目，並且該地區有一個蟻丘被淹，對螞蟻來說太糟糕了。人工智慧安全研究的一個關鍵目標是永遠不要將人類置於這些螞蟻的位置。
為什麼最近對AI安全感興趣
史蒂芬霍金，伊隆馬斯克，史蒂夫沃茲尼亞克，比爾蓋茨以及許多其他科技界知名人士最近都在媒體和關於人工智慧所帶來的風險的公開信中表達了關注，並由許多領先的人工智慧研究人員加入。為什麼主題突然成為頭條新聞?
追求強大的人工智慧最終會成功的想法長期被認為是科學小說，幾個世紀或更遠。然而，由於最近的突破，許多人工智慧的里程碑，專家們在五年前就已經看到了幾十年之後，現在已經達成，使許多專家認真考慮了我們一生中超級智能的可能性。 雖然一些專家仍然認為人類人工智慧已經過了幾個世紀，但2015年波多黎各會議上的大多數人工智慧研究都猜測它會在2060年之前發生。由於完成所需的安全研究可能需要數十年的時間，因此現在開始審慎。
因為AI有可能變得比任何人都更聰明，我們沒有可靠的方法來預測它的表現。我們不能將過去的技術發展作為基礎，因為我們從來沒有創造出任何有能力，無意或無意地超越我們的能力。我們可能面臨的最好例子可能是我們自己的進化。人們現在控制著這個星球，不是因為我們是最強大，最快或最大的星球，而是因為我們是最聰明的。如果我們不再是最聰明的，我們是否有信心保持控制?
FLI的立場是，只要我們贏得不斷增長的技術力量和我們管理它的智慧之間的競爭，我們的文明就會蓬勃發展。在人工智慧技術的情況下，FLI的立場是，贏得該種族的最佳方式不是阻礙前者，而是通過支持人工智慧安全研究來加速後者。
關於高級AI的最高神話
關於人工智慧的未來以及它對人類應該/應該意味著什麼，正在進行一場引人入勝的對話。世界領先的專家不同意這些引人入勝的爭議，例如:AI未來對就業市場的影響; if /何時開發人類AI?這是否會導致情報爆炸; 以及這是否是我們應該歡迎或擔心的事情。但是，也有許多由人們誤解和相互交談引起的無聊偽爭議的例子。為了幫助我們專注於有趣的爭議和懸而未決的問題 - 而不是誤解 - 讓我們清楚一些最常見的神話。
時間線神話
第一個神話是關於時間表:在機器大大取代人類智能之前需要多長時間?一個常見的誤解是我們非常確定地知道答案。
一個流行的神話是，我們知道本世紀我們將獲得超人類AI。事實上，歷史充滿了技術上的過度膨脹。那些聚變發電廠和飛行汽車在哪裡我們承諾我們現在已經擁有?人工智慧在過去也曾多次被大肆宣傳，甚至還有一些該領域的創始人。例如，約翰麥卡錫(創造「人工智慧」一詞)，馬文明斯基，納撒尼爾羅切斯特和克勞德香農寫了這個過於樂觀的預測，關於在兩個月內用石器時代計算機可以完成什麼: 「我們建議2個月，1956年夏天在達特茅斯學院進行了10人的人工智慧研究[...] 將嘗試找到如何使機器使用語言，形成抽象和概念，解決現在為人類保留的各種問題，並改進自己。我們認為，如果一個精心挑選的科學家團隊在一起度過一個夏天，就可以在一個或多個這些問題上取得重大進展。「
另一方面，一個流行的反神話是我們知道本世紀我們不會得到超人的AI。研究人員已經對我們與超人AI的距離進行了廣泛的估計，但鑒於這種技術懷疑預測的慘淡記錄，我們當然不能非常自信地說本世紀的概率為零。例如，歐內斯特盧瑟福，可以說是他那個時代最偉大的核物理學家，在1933年 - 在西拉德發明核鏈反應之前不到24小時 - 說核能是「月光」。天文學家皇家理查德伍利稱行星際旅行「完全是這個神話中最極端的形式是超人AI永遠不會到來，因為它在身體上是不可能的。然而，
有許多調查要求人工智慧研究人員從現在起多少年後他們認為我們將擁有至少50%概率的人類AI。所有這些調查都有相同的結論:世界領先的專家不同意，所以我們根本不知道。例如，在2015年波多黎各人工智慧會議的人工智慧研究人員調查中，平均(中位數)答案是在2045年，但一些研究人員猜測數百年或更長時間。
還有一個相關的神話，擔心人工智慧的人認為只有幾年之後。事實上，大多數記錄在案的超人類人工智慧的人都認為它至少還需要幾十年的時間。但他們認為，只要我們不能100%確定本世紀不會發生這種情況，現在就開始進行安全研究以准備應對可能性是明智之舉。與人類AI相關的許多安全問題非常困難，可能需要數十年才能解決。所以現在開始研究它們是謹慎的，而不是在一些喝紅牛的程序員決定開啟之前的那個晚上。
爭議神話
另一個常見的誤解是，唯一關心人工智慧和提倡人工智慧安全研究的人是對人工智慧知之甚少的人。當標准人工智慧教科書的作者斯圖爾特羅素在他的波多黎各談話中提到這一點時，觀眾大聲笑了起來。一個相關的誤解是，支持人工智慧安全研究存在巨大爭議。事實上，為了支持對人工智慧安全研究的適度投資，人們不需要確信風險很高，只是不可忽視 - 正如家庭保險的適度投資可以通過不可忽視的房屋概率來證明燒毀。
可能是媒體使人工智慧安全辯論似乎比實際上更具爭議性。畢竟，恐懼銷售，使用不合情理的引用來宣告即將到來的厄運的文章可以產生比細微差別和平衡的更多的點擊。結果，兩個只從媒體報價中了解彼此立場的人可能會認為他們不同意他們的不同意見。例如，一位只閱讀比爾蓋茨在英國小報中的立場的技術懷疑論者可能錯誤地認為蓋茨認為超級智能即將來臨。同樣地，除了他關於火星人口過剩的引言之外，有益於人工智慧運動的人對安德魯·吳的立場一無所知可能會錯誤地認為他並不關心人工智慧的安全性，而事實上，他確實如此。問題的關鍵在於，因為Ng的時間表估計更長，
關於超人AI風險的誤區
許多人工智慧研究人員在看到這個標題時翻了個白眼:「 斯蒂芬霍金警告說，機器人的崛起對人類來說可能是災難性的。」而且許多人已經忘記了他們看過多少類似的文章。通常情況下，這些文章伴隨著一個攜帶武器的邪惡機器人，他們建議我們應該擔心機器人上升並殺死我們，因為他們已經變得有意識和/或邪惡。更輕松的是，這些文章實際上相當令人印象深刻，因為它們簡潔地總結了AI研究人員不 擔心的情景。這種情況結合了多達三種不同的誤解:對意識，邪惡和 機器人的關注。
如果你在路上開車，你會有一種主觀的色彩，聲音等體驗。但是自動駕駛汽車是否有主觀體驗?是否有任何想成為自動駕駛汽車的感覺?雖然這種意識之謎本身就很有趣，但它與AI風險無關。如果你受到無人駕駛汽車的打擊，那麼它是否主觀上是否有意識對你沒有任何影響。同樣地，影響我們人類的是超智能AI 所做的事情 ，而不是主觀感受。
機器變壞的恐懼是另一個紅鯡魚。真正的擔憂不是惡意，而是能力。根據定義，超級智能AI非常擅長實現其目標，無論它們是什麼，因此我們需要確保其目標與我們的目標一致。人類通常不討厭螞蟻，但我們比他們更聰明 - 所以如果我們想要建造一座水電大壩並且那裡有一個蟻丘，對螞蟻來說太糟糕了。有益的人工智慧運動希望避免將人類置於那些螞蟻的位置。
意識誤解與機器無法實現目標的神話有關。機器顯然可以在狹義上展現出目標導向的行為目標:尋求熱量導彈的行為在經濟上被解釋為達到目標的目標。如果您感覺受到與您的目標不對齊的機器的威脅，那麼正是這種狹隘意義上的目標讓您感到麻煩，而不是機器是否有意識並且體驗到目的感。如果那個尋熱導彈追你，你可能不會驚呼:「我並不擔心，因為機器沒有目標!」
我同情羅德尼布魯克斯和其他機器人先驅者，他們被恐嚇小報感到不公平，因為有些記者似乎過分注重機器人，並用紅色閃亮的眼睛用邪惡的金屬怪物裝飾他們的許多文章。事實上，有益的人工智慧運動的主要關注點不在於機器人，而在於智能本身:特別是智力，其目標與我們的目標不一致。為了給我們帶來麻煩，這種錯位的超人情報不需要機器人的身體，只需要一個互聯網連接 - 這可能使智能金融市場超越，發明人類研究人員，操縱人類領導者，開發我們甚至無法理解的武器。即使建造機器人在物理上是不可能的，
機器人誤解與機器無法控制人類的神話有關。智能使控制:人類控制老虎不是因為我們更強壯，而是因為我們更聰明。這意味著如果我們在地球上放棄我們最聰明的地位，我們也有可能放棄控制權。