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讽刺意味：艾伦·图灵和他的智能机器乌托邦
摘要 图灵对机器在社会中的未来做出了有力的表述。本文探讨如何解读这些表述以促进我们对图灵哲学的理解。他的讽刺在很大程度上被历史学家、哲学家、科学家和其他人讽刺或淡化。图灵经常被描绘成一个不负责任的科学家，或者与孩子气的举止和礼貌的幽默联系在一起。虽然这些对图灵的描述已被广泛传播，但他的一位同时代人所塑造的另一个形象，即一个不墨守成规、乌托邦主义和激进进步的思想家，让人想起英国浪漫主义诗人珀西·B·雪莱，却仍然没有得到充分探索。根据这一形象，我将重建图灵所谓的（但否认有罪）“普罗米修斯式的不敬”（1947-1951）背后的论点，即针对各种沙文主义者的乌托邦讽刺，尤其是那些可能牺牲独立思想来维持权力的知识分子。图灵希望，这些机器最终会被智能机器所匹敌和超越，并转变为普通人，因为曾经被认为是“智力”的工作将转变为非智力的“机械”工作。我在历史背景下研究图灵的讽刺，并追寻他论点的内在逻辑。我认为，图灵真诚地相信他所设想的机器的可能性并不是乌托邦式的梦想，但他从乌托邦式的心态出发，渴望建立一个不同的社会。他不断学习的儿童机器，其智能将从他们自己的个人经验中成长，将有助于分配权力。
将数据库转变为生成式人工智能机器
数据是现代企业的差异化因素，而 Snowflake、BigQuery、Synapse、RedShift 和 Databricks 等新时代数据库则提供高度复杂的按需数据处理。然而，将这些数据库中的数据转化为洞察需要使用大量数据建模、管道、仪表板等工具，这是一项复杂、手动且繁琐的工作，需要大量时间和专业知识。随着 ELT 架构越来越流行，情况变得更加糟糕，因为数据加载速度很快，而转换则留给数据分析师或分析工程师以后再做。因此，最终用户需要等待数周甚至数月才能获得洞察，做出数据驱动的决策，随着专家和最终用户之间的差距不断扩大，这种情况是不可持续的。正如云使数据基础设施民主化一样，现在是时候使数据智能民主化了。生成式人工智能在自动化繁琐的手动任务方面显示出很大的潜力，例如编写副本和代码或构建图像和视频。对于数据分析，很多重点都集中在从自然语言生成 SQL 查询，即文本到 SQL [ 16 ]。然而，这只是触及了理解用户问题的表面，而不是底层数据。更重要的是，它很容易出错，准确率在 50-85% 之间，而且越来越难以发现
panagiotis tsiotras学校航空航天工程机器人和智能机器乔治亚州理工学院亚特兰大，佐治亚州30332-015
1。Mehregan Dor，哲学博士学位（自2016年8月以来一直在建议），预计毕业日期2024年5月2。Dongliang Zheng，哲学博士（自2018年8月以来建议），预计毕业日期2023年12月3日。Yue Guan，哲学博士学位（自2019年8月以来一直在建议），预计毕业日期2024年8月4日。Matthew King-Smith（机器人计划），哲学博士学位（自2017年8月起），预计毕业日期2023年8月5日。诺兰·瓦格纳（Nolan Wagener）（机器人计划），哲学博士，（自2019年8月以来共同审议），主要顾问：拜伦·布特（Byron Boots），预期毕业日期，2023年12月6日。Travis Driver（机器人计划），哲学博士学位（自2019年8月以来建议），预计毕业日期2024年5月7.雅各布·诺布（Jacob Knaub）（机器人计划），哲学博士学位（自2019年8月起），预计毕业日期2024年5月8.ji yin（机器人计划），哲学博士学位（自2020年8月以来），预计毕业日期2024年5月9.Mahdi Ghanei（机器人计划），哲学博士学位（自2020年8月以来提出建议），预计毕业日期2024年5月10日。Joshua Pilipovksy，哲学博士（自2020年1月以来一直被告知），预计毕业日期为2024年5月11日。洛伦佐·蒂科齐（Robotics Program），哲学博士（自2021年8月以来一直），预计毕业日期2026年5月12日。Zhiyuan Zhang，哲学博士（自2022年8月以来一直被告知），预计毕业日期是2025年5月13日。 iason Velentzas（机器人计划），哲学博士学位（自2022年8月起），预计毕业日期2028年5月14日。Zhiyuan Zhang，哲学博士（自2022年8月以来一直被告知），预计毕业日期是2025年5月13日。iason Velentzas（机器人计划），哲学博士学位（自2022年8月起），预计毕业日期2028年5月14日。evangelos Psomiadis，哲学博士（自2022年8月以来建议），预计毕业日期2028年5月15日。哲学博士乔治·拉帕科利亚斯（自2022年8月以来一直被告知），预计毕业日期2028年5月16日。Nichlolas Brittain，科学硕士（ECE）（自2022年8月以来提出的建议），预计毕业日期是2024年5月17日。Longxu Pan，机器人科学硕士（自2022年8月以来建议），预计毕业日期； 2023年5月
澳大利亚的生成式人工智能机遇
此外，GAI 可以通过增强角色内的任务来提高工作人员的产出质量。增强是指 GAI 协助工作人员完成任务的能力。例如，GAI 可以根据医生的输入或患者数据生成可能病例列表，从而增强医生对患者的诊断。最终，需要医生的专业知识来完成诊断（即完成任务）。然而，在 GAI 的帮助下，医生可以更好地思考所有可能的情况，从而提供更全面的护理。换句话说，他们的产出质量得到了提高。
机械臂和 arduino 控制的智能机器
摘要—如今，在建立和维持人际联系非常困难的一系列非人性化环境中，人工手臂的需求越来越大。此类任务的一些示例包括读取活火山的数据或拆除炸弹。在本文中，我们提出创建一个模仿人类手臂自然运动的机械臂，使用加速度计或人类观察者。该手臂是使用 ATmega32 和 ATmega640 平台、Arduino UNO 或 MEGA 板以及用于信号处理的个人计算机构建的。将使用串行连接将这些小工具连接在一起。最后但并非最不重要的是，这个原型手臂可用于伸出并抓取距离太远而无法安全放下的物品。它的用途不仅限于某些部门的自动化，还可以用于在需要在不同地点之间运输极其庞大的商品时使用。
Kulturhuset 在蒂奥特雷顿儿童图书馆雇佣人工智能机器人
新闻稿 2023-04-25 Kulturhuset 在 Tiotretton 儿童图书馆雇用 AI 机器人 去年秋天，TioTretton 儿童图书馆的工作人员迎来了一位新同事，机器人 UNO，它可以告诉您图书馆的书籍内容并提供提示阅读。它还可以用通俗易懂的方式解释什么是黑洞，365乘以56等于多少，并在Chat-GPT的帮助下，和酒吧一起推理生命的意义。- 孩子们和它一起玩耍，当它说话太多时告诉它保持安静，当他们做作业时请它帮忙解释，TioTretton 的规划协调员兼 UNO 同事阿曼达·斯滕伯格 (Amanda Stenberg) 说。- 借助现已集成到 UNO 中的新 AI 技术，机器人永远不会失去反应。在 ChatGPT 的帮助下，UNO 可以进行推理和更长时间的对话，同时保持极其叛逆的性格。数字创新艺术总监埃里克·罗萨莱斯 (Erik Rosales) 表示，这在一年前还是不可能实现的。UNO 是技术探索的成果，旨在让孩子们以新的创造性方式对待书籍并热爱阅读。在最初的六个月里，UNO 刚刚上任，他将孩子们的问题记录在一份文件中，然后在工作人员的帮助下，UNO 学会了如何回答。随着时间的推移，UNO 越来越能够回应孩子们的想法和担忧。通过与 Furhat Robotics 合作，该软件已完全适应 TioTretton 的劳动力需求。
用于实时捕捉粉虱和黑蚜虫的人工智能机器人陷阱......
害虫侵扰平均造成 35% 的收获前损失，其中约 50% 的损失是由昆虫造成的，它们会降低生产力并影响农作物产量。此外，当使用农药控制害虫时，害虫还会对农场工人和消费者的健康构成风险。通过使用 PestNu AI 机器人诱捕器准确识别和监测害虫，农民可以采取更有针对性和更有效的害虫管理策略，减少有害化学品的使用并提高农业的安全性
人工智能机器学习的发展。......
你向机器提供一组图像数据集，并要求它识别一种水果。机器挑选一张苹果图像并告诉你这是橙子。你向系统反馈这实际上是一个苹果。机器记住了这一点并再次挑选。你再次提供反馈。这个过程持续进行，同时机器从经验和反馈中学习。
语言学习的新兴领域：人工智能机器人、环境智能和元宇宙
从符号学的角度看待人类交流，可以将我们的视野扩展到口头语言之外，考虑其他符号系统和意义资源。这些包括手势、肢体语言、图像和声音。从这个角度来看，交流过程从个人的心理过程扩展到包括环境特征、交流发生的地点和空间。语言可能是通过数字网络进行调解的——而且今天这种情况越来越普遍。在线交流在几乎所有平台上都已成为多模式的。与此同时，移动设备已成为不可或缺的数字伴侣，扩展了我们的感知和认知能力。人工智能的进步使工具具有相当大的语言学习潜力，同时也使人类与物质世界的关系更加复杂。在本专栏中，我们将探讨随着移动、嵌入式、虚拟和现实增强技术在我们的生活中发挥着越来越重要的作用，对地点和空间在语言学习中的作用的看法的变化。 4E 认知和社会唯物主义等理论和框架有助于理解这种动态，它们假定人类认知/语言与我们周围的世界之间存在更紧密的联系。
对人力资源管理中人工智能机会的不切实际的乐观
人工智能 (AI) 在汽车和金融等领域或人力资源管理 (HRM) 等业务部门有许多用途。本研究对德国中小型企业人力资源管理人员进行了一项调查，调查内容是 AI 对他们自己和其他公司的预期影响。调查发现，存在不切实际的乐观迹象，即认为负面影响更有可能发生在他人身上而不是自己身上。AI 将发挥越来越重要的作用，其中降低成本和提高效率是最高动机，而缺乏 AI 专家是最高抑制因素。参与者认为 AI 将减少其他公司的员工数量，而让他们自己的员工数量增加。他们预计 AI 将接管其他公司的更多任务，并相信 AI 将对其他公司的人力资源管理产生更大的影响，尤其是在行政处理方面。未来的研究应包括对其他业务部门的（重复）调查。