死信机制真的可以作为延时任务这个场景的解决方案吗？
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关于人工智能的后果的辩论几乎与AI本身的历史一样悠久。大多数讨论都将人工智能的未来描述为像终结者那样的启示录。但是，较少讨论的是当人工智能代理商发展出生活，智力和意识的特征时，我们将如何感知，互动和接受它们。 萨格勒布经济与管理学院的科学家Borna Jalsenjak在最近发表的一篇文章中，讨论了超级智能AI以及生物与人工生命之间的类比。他的工作题目为“人工智能的奇异性：什么是什么，什么不是”，他的著作出现在《深度学习基础指南》中，该论文和论文集探讨了人工智能的各个历史，科学和哲学方面。 贾尔森贾克(Jalsenjak)将我们带入了生命的哲学人类学视野，以及它如何应用于可以通过自身操控而进化的人工智能系统。他认为，当人工智能发展自己的“生命”版本时，“思维机器”将出现。 AI奇点 奇异性是有关通用AI的讨论中经常提到的一个术语。正如与AGI无关的所有事情一样，在奇异性方面存在很多困惑和分歧。但是，大多数科学家和哲学家都认为关键的一点是，这是我们的AI系统变得比我们更智能的转折点。奇异性的另一个重要方面是时间和速度：AI系统将达到可以不断重复和加速地自我完善的程度。
“用一种更简洁的方式说，一旦有一种AI达到了人类的水平，并且AI可以创建稍微更智能的AI，然后又可以创建一个更智能的AI，然后下一个就可以创建Jalsenjak写道，它甚至会变得更加智能，并且会像现在这样持续发展，直到出现一种比人类所能达到的先进得多的AI。 1、Python Python是目前开发人员比较常用的编程语言之一。有很多大企业都选择Python进行产品开发，比如：NASA，Google，Instagram，Spotify，Uber，Netflix等，而且很奇妙的一点是，无论是初学者还是专业人员，都很喜欢Python，由此可见它的受欢迎程度。如果你是大数据职业的技术专业人员，那么Python可以说是最合适的。 2、R R是一种可以轻松连接到数据库管理系统(DBMS)的语言，但其实它本身不提供任何电子表格数据视图。不过，R语言比较大的特点是为数据表示提供了多种图形功能，例如条形图，饼图，时间序列，点图，3D表面，图像图，地图，散点图等。R语言可以帮助用户很容易地自定义图形，并开发有特点的新奇的图形。 3、Java Java出现之后，它就以其在数据科学技术中的多功能性而广为人知。而且，用于处理和存储大数据应用程序的开源框架Hadoop HDFS已完全用Java编写。Java还被广泛用于构建各种ETL应用程序，例如Apache，Apache Kafka和Apache Camel等，这些应用程序用于运行数据提取，数据转换以及在大数据环境中的加载。 4、Scala Scala是一种开源高级编程语言，目前主要是金融行业在着重使用。Scala的一个比较大的特点，是能够保证其在大数据可用性方面的重要性。总之，Apache Spark是用于大数据应用程序的集群计算框架，大数据从业者一般都需要具备Scala相关的丰富的知识和操作经验。 5、Kotlin Kotlin是一款很不错的的Android应用开发语言，可以在JVM上运行，在一定程度上克服了Java的某些缺点，提供许多现代功能。Kotlin的主要特点在于它的语言设计，它提供了优秀的指针、安全性、类型推断等功能。现有Java库庞大的生态系统都可供Kotlin使用，因为Kotlin也运行在JVM中。 6、Go Go编程语言具有很棒的并发支持，Go使用“ Goroutine”(轻量级绿色线程)和“ Channel”进行消息传递。它不通过线程和锁提供“共享内存”并发性，因为这样的话，编程难度会比较大。但它提供了基于CSP的消息传递并发性。
Go最让人喜爱的特点是简单，新手开发人员只需琢磨几天，就可以用它编写高效的代码，这点其实和Python很相似。而且，有些大规模的云原生项目也都是用Go编写的。 （编辑：济南站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
