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人工智能与经济——技术如何重新定义就业和收入分配
您对人工智能的理解不可避免地植根于丰富的历史发展，反映了我们对智能本身的态度的深刻转变。智能作为一个概念，其根源可以追溯到思考思想和认知本质的古代哲学。20 世纪中叶预示着一个分水岭时刻，当时艾伦·图灵和约翰·麦卡锡等先驱开始正式确定当今人工智能的基础原则。图灵的开创性工作提出了机器能够模拟人类推理的想法，从而导致了第一批能够执行简单任务的程序的开发，这开始模糊人机能力之间的界限（Aleksei Matveevic Rumiantsev，1983 年；Boughton，1994 年；Canh 和 Thanh，2020 年；Engels，1844 年；Gilpin 和 Gilpin，2001 年；Harris，2020 年；IMF，1994 年、2021 年；Keynes，1936 年；列宁，1916 年；马克思，1867 年；OECD，2021 年；Papageorgiou，2012 年；Richardson，1964 年；Rikhardsson 等，2021 年；Stiglitz，2002 年；世界银行，2003 年；世界银行集团，2024b
现代求职者面临的挑战和机遇
虽然如今关于人工智能的许多讨论似乎都很现代和新颖，但它的起源可以追溯到 20 世纪中叶，当时计算理论和认知科学领域出现了许多开创性的想法。这个时代的先驱人物，包括艾伦·图灵这样的人物，开始假设机器可以模拟智能行为。图灵在 1950 年发表的开创性论文提出了关于智能本质以及机器是否能够模拟人类认知过程的深刻问题。这一研究为我们现在所说的人工智能建立了一个框架，为未来的发展奠定了基础（Aleksei Matveevic Rumiantsev，1983 年；Boughton，1994 年；Canh 和 Thanh，2020 年；Engels，1844 年；Gilpin 和 Gilpin，2001 年；Harris，2020 年；IMF，1994 年、2021 年；Keynes，1936 年；列宁，1916 年；马克思，1867 年；OECD，2021 年；Papageorgiou，2012 年；Richardson，1964 年；Rikhardsson 等，2021 年；Stiglitz，2002 年；世界银行，2003 年；世界银行集团，2024b 年、2024a）。
计算机科学丰富活动
●杰里米·库比卡（Jeremy Kubica）的计算童话故事。ISBN：978-1477550298故事。 ●人工智能：迈克尔·沃尔德里奇（Michael Wooldridge）的瓢虫专家书。 ISBN：978-0718188757●从前的算法：Martin Erwig的故事如何解释计算。 ISBN：978-0262036634。 ●计算机科学：J。GlennBrookshear的概述。 ISBN：978-0321544285。 ●代码：Charles Petzold的计算机硬件和软件的隐藏语言。 ISBN：978-0735611313●D Shasha和Cathy Lazere的脑海中。 ISBN：978-3540979920。 ●石材上的图案：使计算机运作的简单想法由丹尼尔·希利斯（Daniel Hillis）起作用。 ISBN：978-0465025961●信息：历史，理论，詹姆斯·格里克（James Gleick）的洪水。 ISBN：978-0007225736●超过：从Facebook和Google到Fake News and Filter Bubbles - 控制我们生活的算法，David Sumpter的算法。 ISBN：978-1472947413。 ●AI：Margaret A Boden的本质和未来。 ISBN：978-0198777984。 ●TomKôrner的计数乐趣。 ISBN：978-0521568234-将数学纳入如何用于解决现实世界问题的上下文中。 ●西蒙·辛格（Simon Singh）的代码簿。 ISBN：978-1857028898●缩小差距：Vicky Neale的质量数字的任务。 ISBN：978-0198788287。 ●Anany Levitin和Maria Levitin的算法难题。 ISBN：978-0199740444●Kee Dewdney的新图灵综合。 ISBN：978-0805071665ISBN：978-1477550298故事。●人工智能：迈克尔·沃尔德里奇（Michael Wooldridge）的瓢虫专家书。ISBN：978-0718188757●从前的算法：Martin Erwig的故事如何解释计算。 ISBN：978-0262036634。 ●计算机科学：J。GlennBrookshear的概述。 ISBN：978-0321544285。 ●代码：Charles Petzold的计算机硬件和软件的隐藏语言。 ISBN：978-0735611313●D Shasha和Cathy Lazere的脑海中。 ISBN：978-3540979920。 ●石材上的图案：使计算机运作的简单想法由丹尼尔·希利斯（Daniel Hillis）起作用。 ISBN：978-0465025961●信息：历史，理论，詹姆斯·格里克（James Gleick）的洪水。 ISBN：978-0007225736●超过：从Facebook和Google到Fake News and Filter Bubbles - 控制我们生活的算法，David Sumpter的算法。 ISBN：978-1472947413。 ●AI：Margaret A Boden的本质和未来。 ISBN：978-0198777984。 ●TomKôrner的计数乐趣。 ISBN：978-0521568234-将数学纳入如何用于解决现实世界问题的上下文中。 ●西蒙·辛格（Simon Singh）的代码簿。 ISBN：978-1857028898●缩小差距：Vicky Neale的质量数字的任务。 ISBN：978-0198788287。 ●Anany Levitin和Maria Levitin的算法难题。 ISBN：978-0199740444●Kee Dewdney的新图灵综合。 ISBN：978-0805071665ISBN：978-0718188757●从前的算法：Martin Erwig的故事如何解释计算。ISBN：978-0262036634。 ●计算机科学：J。GlennBrookshear的概述。 ISBN：978-0321544285。 ●代码：Charles Petzold的计算机硬件和软件的隐藏语言。 ISBN：978-0735611313●D Shasha和Cathy Lazere的脑海中。 ISBN：978-3540979920。 ●石材上的图案：使计算机运作的简单想法由丹尼尔·希利斯（Daniel Hillis）起作用。 ISBN：978-0465025961●信息：历史，理论，詹姆斯·格里克（James Gleick）的洪水。 ISBN：978-0007225736●超过：从Facebook和Google到Fake News and Filter Bubbles - 控制我们生活的算法，David Sumpter的算法。 ISBN：978-1472947413。 ●AI：Margaret A Boden的本质和未来。 ISBN：978-0198777984。 ●TomKôrner的计数乐趣。 ISBN：978-0521568234-将数学纳入如何用于解决现实世界问题的上下文中。 ●西蒙·辛格（Simon Singh）的代码簿。 ISBN：978-1857028898●缩小差距：Vicky Neale的质量数字的任务。 ISBN：978-0198788287。 ●Anany Levitin和Maria Levitin的算法难题。 ISBN：978-0199740444●Kee Dewdney的新图灵综合。 ISBN：978-0805071665ISBN：978-0262036634。●计算机科学：J。GlennBrookshear的概述。ISBN：978-0321544285。 ●代码：Charles Petzold的计算机硬件和软件的隐藏语言。 ISBN：978-0735611313●D Shasha和Cathy Lazere的脑海中。 ISBN：978-3540979920。 ●石材上的图案：使计算机运作的简单想法由丹尼尔·希利斯（Daniel Hillis）起作用。 ISBN：978-0465025961●信息：历史，理论，詹姆斯·格里克（James Gleick）的洪水。 ISBN：978-0007225736●超过：从Facebook和Google到Fake News and Filter Bubbles - 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语言获取为未来的核心
在迅速发展的人工智能领域（AI）中的摘要，自然语言处理中大型语言模型（LLM）的前所未有的进步（NLP）提供了一个机会，可以重新审视形式和内容的机器智能传统指标的整个方法。由于机器认知评估的领域已经达到了模仿，因此下一步是有效的语言获取和理解。我们的论文提出了从既定的图灵测试转变为借助语言获取的全构图框架的范式转变，并从LLMS最近的进步中汲取了灵感。目前的贡献是对各个学科的出色工作的深刻贡献，指出需要保持跨学科的桥梁开放，并描述一种更健壮和可持续的方法。引言过去十年在人工智能的发展中见证了一个显着的加速，尤其是在自然语言处理领域。开创性的体系结构，例如Word2Vec（Mikolov等人2013）已经突破了我们以前认为可行的界限，诞生了可以用语言与人类无缝互动的先进的AI系统（Sejnowski，2023）。这些系统，包括从语音激活的虚拟助手到高度精确的翻译工具的应用程序，代表LLM的功率的收敛以及数据驱动和动态的系统理论的当前数字时代的景观（Brunton等人。2022）。2023）和未来职业（Tolan等人2021）。2012）。他们发掘和预测人类交流中错综复杂的模式的能力已经看到了我们与机器的互动的范式转移，因此必须将评估成为我们生活中必不可少的一部分（Sohail等人。自1950年艾伦·图灵（Alan Turing）于1950年成立以来，图灵测试一直是机器智能发展的标准（Turing，1950年）。然而，2014年勒布纳奖的公告声称该奖首次超过了图灵测试，这引发了有关该测试适当性的辩论（Shieber，2016年）。它引发了关于该测试是否确实评估机器智能还是仅仅是其模拟人类样子的能力的争议（Hoffmann，2022）。辩论的症结在于一个问题：机器是否能够理解人类语言，还是它的熟练程度仅反映了其模仿人类反应的程序能力？随着AI进步的当前轨迹，将这种对话从模仿转变为理解的时候已经成熟了（Cambria＆White，2014年）。本文的目的是根据当前的21世纪需求，为一般讨论提供了更新的多方面贡献，并解决了非常具体的范式转变。The AI roadmap requires an adequate assessment system of Efficient Language Acquisition and Understanding Capabilities in Intelligent Machines (Agüera y Arcas, 2022), because such instrument will allow to systematically retrieve evidence to better answer the next questions on the landscape (Adams et al.文章的其余结构如下：我们从该主题中的许多学术工作中揭示了一项选择，这是当前工作的基础，然后继续进行 - 毫无障碍但非常相关的提及最近的研究，该研究涉及从非凡的不同角度和范围中进行“新的图灵测试”的需求。在下一部分中说明了框架，定义了测试设计要求，并提出了构建良好指标的过程。列出了其他未来挑战，最后在讨论中，我们以综合和建筑设想得出结论。为了消除所使用的术语的操作含义，提供了词汇表和补充材料。
人工智能与音乐：历史与未来洞察
Sourav Verma DOI：https://doi.org/10.22271/allresearch.2021.v7.i2e.8286 摘要 已经开发了几种使用人工智能制作音乐的音乐软件程序。与它在其他领域的应用一样，在这种情况下，人工智能也模拟了心理任务。一个突出的特点是人工智能算法能够根据获得的信息进行学习，例如计算机伴奏技术，它能够聆听和跟随人类表演者，从而能够同步表演。人工智能还推动了所谓的交互式作曲技术，其中计算机根据现场音乐家的演奏创作音乐。音乐还有其他几种人工智能应用，不仅涵盖音乐创作、制作和表演，还涵盖音乐的营销和消费方式。除了使用人工智能制作音乐的程序外，还开发了几种音乐播放器程序，使用语音识别和自然语言处理技术进行音乐语音控制。关键词：谷歌洋红色。 Melodrive spotify brain FM 简介 人工智能 人工智能（AI）是计算机程序或机器以类似于人类的方式思考和学习的能力。它能够在一定程度上模拟人类智能，可以执行不同的任务和解决问题。 “人工智能”一词最早出现在1956年美国达特茅斯会议期间，但由于数据量的增加、算法的先进以及计算能力和存储的改进，人工智能技术和应用如今已变得更加流行和强大。 众所周知，人工智能研究已经影响了许多主要行业，而音乐产业当然是其中之一。 人工智能在音乐领域的简史 1# 1951年，英国数学家阿兰·图灵首次创作了计算机生成的音乐。艾伦·图灵是一位计算机科学家、哲学家和密码学家，在破解纳粹的恩尼格玛密码中发挥了关键作用。这段录音是 69 年前由英国广播公司 (BBC) 的一个室外广播部门在英国曼彻斯特的计算机实验室录制的。这台用来生成旋律的机器占据了实验室一楼的大部分空间，是由 A. 图灵亲自建造的。它创作了几首旋律，包括“上帝保佑国王”和“咩，咩黑羊”。虽然图灵在计算机中编写了第一个音符，但他对将它们串成曲调不感兴趣，所以这项工作由一位名叫克里斯托弗·斯特雷奇的学校老师完成。2# 1957 年，伊利诺伊大学香槟分校的作曲家 Lejaren Hiller 和数学家 Leonard Isaacson 编写了 ILLIAC I (伊利诺伊自动计算机)，这是第一台完全由美国教育机构建造和拥有的计算机，生成作曲素材，创作出完全由人工智能编写的音乐作品——《伊利亚克弦乐四重奏组曲》。3#1960年，俄罗斯研究员R.Kh.扎里波夫发表了全球第一篇利用URAL-1计算机进行算法作曲的论文——《音乐作曲过程的算法描述》。
人工智能与机器学习
图 图 1 图灵测试模型 ................................................................................................................................ 4 图 2 索菲亚机器人 ................................................................................................................................ .8 图 3 人工智能、机器学习和深度学习 ...................................................................................... 11 图 4 机器学习的类型 ...................................................................................................................... 15 图 5 Python 和 OpenCV 框架 ...................................................................................................... 22 图 6 Haar 级联特征 ............................................................................................................................. 23 图 7 人脸特征提取 ............................................................................................................................. 24 图 8 人脸识别涉及的步骤 ............................................................................................................. 25 图 9 视频捕获 ............................................................................................................................. 26 图 10 检测到的人脸（x、y、w、h）坐标 ............................................................................................. 27
人工智能和量子计算
1. 早期概念（20 世纪 40 年代 - 50 年代）：人工智能的概念可以追溯到 20 世纪 40 年代，当时像阿兰·图灵这样的先驱者开始设想机器表现出像人类一样的智能的可能性。提出“图灵测试”。 2. 人工智能领域的诞生（1956 年）：人工智能领域正式诞生于 1956 年的达特茅斯会议，由约翰·麦卡锡、马文·明斯基、纳撒尼尔·罗切斯特和克劳德·香农组织。 3. 符号人工智能（20 世纪 50 年代 - 60 年代）：早期的人工智能研究主要集中在符号人工智能，其中使用形式逻辑和符号来表示知识。 4. 达特茅斯人工智能夏季研究项目（1956 年）：该研讨会通常被认为是人工智能作为一门学科的起点，为人工智能研究奠定了基础，并为开发智能机器设定了雄心勃勃的目标。 5. 逻辑理论家和通用问题解决者（1956 年 - 1960 年）：20 世纪 50 年代末和 60 年代初，Allen Newell 和 Herbert A. Simon 开发了逻辑理论家和通用问题解决者（GPS）。
人工智能可解释性实践
如果没有各合作伙伴和合作者的支持和努力，这本工作手册的创作就不可能实现。一如既往，艾伦图灵研究所公共政策项目伦理主题研究团队的所有优秀成员从几年前开始就一直为该项目提供重要且无可比拟的支持，我们的公共政策项目联合主任 Helen Margetts 和 Cosmina Dorobantu 也是如此。我们非常感谢 Conor Rigby，他领导了这本工作手册的设计，并在其迭代过程中提供了非凡的反馈。我们还要感谢为本文档创建了各种插图的 Johnny Lighthands，以及 Alex Krook 和 John Gilbert，他们的投入和见解帮助工作手册顺利完成。必须特别感谢苏格兰地方政府数字办公室、卡姆登议会的工作人员和居民、贾斯汀·格林（诺森比亚医疗保健 NHS 基金会信托）和 NHS 英格兰教育东北和北坎布里亚的在职研究生医生（PGDiT），以及安娜·纳克、阿尔迪·詹杰娃、梅根·休斯、罗莎蒙德·鲍威尔和塞缪尔·斯托克韦尔（艾伦·图灵研究所），他们帮助我们测试活动并审查本工作簿中包含的内容。
造物主上帝、人类和人工智能 - Spark
美国人工智能战略计划 ................................................................................................59 欧盟委员会可信人工智能伦理指南 ......................................................................61 阿西莫夫机器人三定律 ......................................................................................61 机器人设计师、建造者和用户的原则 ......................................................................61 纳德拉的人工智能六大原则 ......................................................................................62 人工智能的可能性 .............................................................................................................63 图灵测试 ......................................................................................................................64 人工智能与基督教 ......................................................................................................67 更高效的人类社会 ......................................................................................................69 人工智能对社会的影响 ......................................................................................................70 人工智能中的偏见 .............................................................................................................73 人机关系 .............................................................................................................74 结论 .............................................................................................................................76
营养研究中能量摄入的调整
1 利兹数据分析研究所，利兹大学，利兹，LS2 9NL，英国；2 利兹大学医学与健康学院，利兹，LS2 9LU，英国；3 阿兰图灵研究所，伦敦，NW1 2DB，英国；4 利兹大学环境学院，利兹，LS2 9JT，英国。 * 通讯作者：Georgia D Tomova 地址：利兹数据分析研究所，利兹大学，11 楼 Worsley 大厦，Clarendon Way Leeds，LS2 9NL，英国 电话号码：(+44)7874310249 电子邮件：GDTomova@leeds.ac.uk