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Winthrop University，人造理学学士 - SC CHE 1沿海卡罗来纳大学，M.Ed。咨询... -SC CHE 1南卡罗来纳大学哥伦比亚大学，MS表现营养和饮食学
陈述拟议计划的性质和目的，包括目标受众，机构使命中心性以及与战略计划的关系。商业技术学院内的计算与信息科学系提出了一个新的学位课程 - 人工智能科学学士学位。我们试图发展能够开发能够使用人工智能系统来解决各种问题的毕业生。拟议学位与Winthrop Mission和Strategic Plan完全一致。Winthrop最近采用的战略计划包括：“项目3-引入新的或修改现有的学术计划，这些计划可预测未来的劳动力趋势，对经济发展的反应以及反映不断发展的学生利益。”AI学位肯定会在不久的将来产生重大的经济影响，并且对许多南卡罗来纳州的企业和高中毕业生引起了极大的兴趣。拟议的课程基于Winthrop的既定计算学位，包括计算机科学，数据科学和数学。建议的课程由AI理论中的4个课程和AI应用领域的3个课程的其他学位课程组成的组成部分组成，从而为学生提供了AI的特定和详细专业知识。虽然AI中的未成年人或集中度可以提供对AI概念的接触，但我们打算培养具有广泛而特定的AI发展能力的毕业生。我们的AI毕业生将是AI开发的专家，而不是通才计算机科学专业的专业人士，其中有一些AI技术的介绍。当前的学生只能通过计算机科学和数学或数据科学的双重管理来获得这一水平的AI专业知识，并完成其他AI-特定课程。专门从事AI的本科学位刚刚开始出现在美国一些计划，例如AI中的普渡大学的BS，包括一组非常广泛的课程，包括广泛的高级数学要求，以及哲学和心理学的几门课程。卡内基·梅隆（Carnegie Mellon）在AI学位上的BS需要5个CS课程，7个数学课程，3个AI课程和7个人文课程，例如心理学，人类记忆以及语言和思想。尽管Winthrop的AI学位将包括道德规范，但我们打算提供一个学位，其毕业生非常有能力帮助各种业务开发解决现实世界问题的解决方案，而不是哲学问题。
第十六届高级计算智能国际会议
标题：复杂系统管理与控制国家重点实验室王飞跃教授，IEEE 院士、IFAC 院士、ASME 院士、AAAS 院士摘要：本次报告将讨论并行计算新范式中的问题：与 CPS 中根植于分而治之的传统思维不同，我们的新思维通过基于卡尔波普尔世界模型和基础/基础设施智能的集成、活生生（或智能自适应进化）的实际/人工生态系统在 CPSS 中得到增强和解决，特别是基于基础/基础设施模型的 ACP 方法，即用于表示和描述的人工社会、用于评估和预测的计算实验以及用于治理和处方的并行执行。数字、机器人、生物人类的概念被引入并部署到新的架构和平台中，以支持我们的新并行计算理念和技术。简历：王飞跃获得博士学位。 1990年获美国伦斯勒理工学院计算机与系统工程博士学位。1990年加入美国亚利桑那大学，任教授、机器人与自动化实验室主任、复杂系统高级研究中心主任。1999年在国家杰出人才计划支持下在中国科学院自动化研究所创建智能控制与系统工程中心，2002年被任命为中国科学院复杂系统与智能科学重点实验室主任，2006年被任命为中国科学院自动化研究所副院长。2008年创建中国科学院社会计算与并行管理研究中心，2011年被聘为国家特聘专家、复杂系统管理与控制国家重点实验室主任。他目前的研究重点是并行智能、社会计算和知识自动化的方法与应用。他是 INCOSE、IFAC、ASME 和 AAAS 的会士。2007 年，他获得了国家自然科学奖、IEEE Transactions 的多项最佳论文奖，并因其在智能控制和社会计算方面的工作成为 ACM 的杰出科学家。他分别于 2009 年、2011 年和 2015 年获得 IEEE ITS 杰出应用和研究奖，于 2014 年获得 IEEE SMC Norbert Wiener 奖，并于 2021 年成为 IFAC Pavel J. Nowacki 杰出讲师。自 1997 年以来，他一直担任 30 多个 IEEE、INFORMS、IFAC、ACM 和 ASME 会议的大会或程序主席。他曾担任 IEEE
工程中的人工智能 - NIST 的 TSAPPS
人工智能的起源：1950-1980 我们现在所理解的人工智能 (AI) 领域，是在 1956 年夏天由人工智能创始人之一约翰·麦卡锡 (斯坦福大学) 在达特茅斯组织的为期两个月的研讨会上得到推动的。人工智能这个术语就是在这次研讨会上提出的。麻省理工学院 (MIT)、IBM、普林斯顿大学、卡内基梅隆大学 (CMU) 都有出色代表。来自 CMU 的 Allen Newell 和 Herbert Simon 展示了一个模拟逻辑决策某些方面的程序原型。这引起了人们对未来的极大兴趣和希望。在 20 世纪 60 年代和 70 年代，知识表示和问题解决的大部分基础都是在 CMU、斯坦福、麻省理工学院和 IBM 奠定的。这些努力（可能 IBM 除外）由国防高级研究局 (DARPA) 资助。在此期间出版的 Herbert Simon 的《人工智能科学》（麻省理工学院出版社）、Christopher Alexander 的《形式合成笔记》（哈佛大学出版社）和 Marvin Manheim 的《层次结构：设计和规划过程模型》（麻省理工学院出版社）为 20 世纪 80 年代和 90 年代人工智能在设计领域的应用奠定了基础。人工智能的两个显著应用在 20 世纪 70 年代中期首次亮相，推动了知识型专家系统 (KBES) 的发展：用于内科的 MYCIN 和用于地质勘探的 PROSPECTOR。这些系统专注于分类类型问题，并导致开发用于构建诊断 KBES 的领域独立工具。除了 Thanet Norabhoompipat 在 Steven Fenves 教授的指导下发表了一篇博士论文，讨论了解决工程问题所需的几种 AI 问题解决技术外，很少有关于将 AI 应用于工程问题的活动。工程领域 AI 的兴起：20 世纪 80 年代 20 世纪 80 年代，AI 在工程领域的应用开始兴起，该领域主要由美国的卡内基梅隆大学、斯坦福大学和麻省理工学院主导。我很幸运当时在卡内基梅隆大学，在那里我接触到了该领域中坚力量的讲座。我将自己进入该领域的功劳归功于语音识别先驱、卡内基梅隆大学机器人研究所所长 Raj Reddy 教授和土木工程计算应用先驱、美国国家工程院院士 Steven J. Fenves 教授。
乳腺癌护理中的人工智能
人工智能 (AI) 技术助力医疗专业人员提升技能，它为我们带来了一个新时代的希望：医疗保健中那些重复且耗时的任务可以全部或部分地自动化。随着自动化逐步促进医疗服务的提供，医生现在可以专注于更人性化的患者护理。使用 AI 来确保服务质量对于抗击疾病至关重要，毫无疑问，未来十年 AI 在医疗保健领域的应用将日益增多。Coiera 告诉我们：“我们还没有为即将发生的事情做好准备”[1]，这句话强调了医疗从业者和服务机构需要为 AI 在医疗实践中的应用做好准备。随着 AI 系统的进步，机器思维显然将入侵我们的工作空间，无论是从字面上还是从形象上，都涉及乳腺癌护理的所有领域。我们不应该抵制，而应该考虑为其影响、潜力和陷阱做好准备，并开始调整我们的工作环境以适应这一新现实。这一进步需要“双方”的大力投入，即人工智能技术专家和医疗保健专业人员。对未知的恐惧是创新的常见障碍，并常常导致对新方法的抵制。医疗保健领域的人工智能也是如此，尽管在这种情况下，需要谨慎的规划和评估，以便我们了解在实践中采用人工智能的最有利方式。为实现这一目标，包括医生在内的医疗保健专业人员需要与人工智能专家密切合作。然而，许多医生并不熟悉计算机科学语言，计算机科学家和工程师也不掌握健康术语和概念。此外，这些非常不同的技能似乎侧重于不同的目标。虽然医疗专业人员的主要目标是更好地诊断和治疗患者，但计算机科学团队则专注于发明方法和计算过程来解决在某些情况下可能被认为对实际在现实医疗环境中管理患者的人来说不那么重要的问题。因此，为了在使用人工智能改善临床护理的各个方面以及在乳腺癌方面的努力中取得进展，我们需要更高效、更有效地传达我们的不同观点。为了帮助解决这个问题，可以在研究生教育前和研究生教育中实施一门课程，教授人工智能科学家和医疗专业人员使用的语言和解决的问题，正如 Ferreira 等人在本期特刊中的工作所强调的那样[ 2 ]。医疗保健领域人工智能的许多子领域都体现在本期特刊中
工程中的人工智能 - NIST 的 TSAPPS
人工智能的起源：1950-1980 我们现在所理解的人工智能 (AI) 领域，是在 1956 年夏天由人工智能创始人之一约翰·麦卡锡 (斯坦福大学) 在达特茅斯组织的为期两个月的研讨会上得到推动的。人工智能这个术语就是在这次研讨会上提出的。麻省理工学院 (MIT)、IBM、普林斯顿大学、卡内基梅隆大学 (CMU) 都有出色代表。来自 CMU 的 Allen Newell 和 Herbert Simon 展示了一个模拟逻辑决策某些方面的程序原型。这引起了人们对未来的极大兴趣和希望。在 20 世纪 60 年代和 70 年代，知识表示和问题解决的大部分基础都是在 CMU、斯坦福、麻省理工学院和 IBM 奠定的。这些努力（可能 IBM 除外）由国防高级研究局 (DARPA) 资助。在此期间出版的 Herbert Simon 的《人工智能科学》（麻省理工学院出版社）、Christopher Alexander 的《形式合成笔记》（哈佛大学出版社）和 Marvin Manheim 的《层次结构：设计和规划过程模型》（麻省理工学院出版社）为 20 世纪 80 年代和 90 年代未来在设计领域使用人工智能奠定了基础。人工智能的两个显著应用在 20 世纪 70 年代中期首次亮相，推动了知识型专家系统 (KBES) 的发展：用于内科的 MYCIN 和用于地质勘探的 PROSPECTOR。这些系统专注于分类类型问题，并导致开发用于构建诊断 KBES 的领域独立工具。除了 Thanet Norabhoompipat 在 Steven Fenves 教授的指导下发表了一篇博士论文，讨论了解决工程问题所需的几种 AI 问题解决技术外，将 AI 应用于工程问题的活动非常少。工程领域 AI 的兴起：20 世纪 80 年代 20 世纪 80 年代，AI 在工程领域的应用开始兴起，该领域主要由美国的卡内基梅隆大学、斯坦福大学和麻省理工学院主导。我很幸运当时在卡内基梅隆大学，在那里我接触到了该领域中坚力量的讲座。我将自己进入该领域的功劳归功于语音识别先驱、卡内基梅隆大学机器人研究所所长 Raj Reddy 教授和土木工程计算应用先驱、美国国家工程院院士 Steven J. Fenves 教授。
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