痛苦智能：人工智能能告诉我们关于人类苦难的什么

本书运用现代人工智能(AI)理论来理解人类苦难或精神痛苦。人类与复杂AI智能体均处理关于世界的信息以实现目标并获得奖励，这正是AI可用作人脑与心智模型的原因。本书旨在使具有一定相关科学背景的较广泛读者易于理解该理论。书中始于一个假设：苦难主要由挫败感引起。挫败感意指智能体(无论是AI还是人类)未能实现其想要或期望的目标或奖励。由于世界的极度复杂性、有限的计算资源以及优质数据的稀缺，挫败感不可避免。特别是，此类局限意味着在真实世界中行动的智能体必须应对不可控性、不可预测性与不确定性，而这些均导致挫败感。此类建模的核心在于学习或对环境适应的思想。AI使用机器学习，而人类与动物通过进化机制与普通学习的结合来适应。甚至挫败感从根本上说也是系统用于学习的误差信号。本书探讨学习算法的各个方面与局限，及其关于苦难的启示。在书末，该计算理论被用于推导各种干预或训练方法以减少人类苦难。挫败量由一个简单方程表达，指明其如何被减少。由此产生的干预与佛教和斯多葛哲学所提出的那些非常相似，并包括正念冥想。因此，本书可解读为对一种计算理论的阐述，该理论论证了此类哲学与冥想为何能减少人类苦难。