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通用人工智能方法：分析
本文分析了实现 AGI 的不同方法，包括人脑模拟、AIXI 和集成认知架构。首先，本文定义了 AGI，并说明了其要求。对于提到的每种提议方法，都总结了相关方法，并详细介绍了其关键流程，展示了其运作方式。然后，分析了列出的每种方法，并考虑了各种因素，例如技术要求、计算能力和对要求的充分性。结论是，虽然有多种方法可以实现 AGI，例如人脑模拟和集成认知架构，但实现 AGI 最有希望的方法是集成认知架构。这是因为发现人脑模拟需要扫描技术，而这些技术很可能要到 2030 年代才能实现，因此不太可能在那之前创建出来。此外，集成认知架构降低了计算要求，并具有适合通用智能的功能，使其成为实现 AGI 的最有可能的方法。
情境问责：应用人工智能的伦理原则、认证标准和解释方法
鉴于人工智能开发人员在确保人工智能系统、其成果和此类系统用户的责任方面发挥着重要作用，我们需要他们采取负责任、合乎道德和负责任的方法。因此，我们建议这些参与者参与旨在产生负责任的人工智能设计和使用的政策制定过程。根据我们的实证研究结果，我们提出了几项建议，以弥补当前在追求负责任的人工智能时将道德原则、认证标准和解释方法作为问责机制所发现的缺陷。我们希望这些建议能够有助于讨论如何在实践中确保问责制，同时兼顾开发人员、研究人员和公众的观点。
利用人工智能解决方案支持学科馆员
1. 明确定义的主题词汇或分类 2. 足够且高质量的培训和评估数据 3. 具备必要技能的员工 [下一张幻灯片] 4. 计算资源（有时从笔记本电脑到大型服务器）
儿童使用人工智能的利弊以及如何设置安全界限.docx
随着人工智能在我们的生活中发挥越来越大的作用，让孩子与科技建立健康的关系非常重要。这意味着不仅要了解如何安全负责地使用人工智能，还要知道如何以批判性和创造性的思维方式对待技术。鼓励孩子培养批判性思维技能在数字时代至关重要，因为它可以让他们评估他们在网上遇到的信息的准确性和有效性。这包括能够识别虚假新闻或错误信息，并了解人工智能算法中可能存在的潜在偏见。与技术建立健康的关系还意味着在其使用方面设定健康的界限。父母可以帮助孩子在屏幕时间和其他活动之间建立健康的平衡，例如户外游戏、与朋友和家人交往以及从事创造性活动。
90% 的公司使用人工智能，...
一份新报告称，NDIA 正迅速成长为战略领导者，在云计算、量子计算和人工智能超级计算领域取得了令人兴奋的创新。这并不奇怪，因为超过 90% 的印度企业已经在使用 AI/GenAI 技术。然而，挑战在于实施水平，因为只有 2% 的公司正在广泛整合这些技术，德勤技术趋势 2024：印度视角报告指出。GenAI 确实有潜力加速印度的数字化转型，企业纷纷战略性地投资新时代技术，通过适应不断变化的市场动态来实现利益最大化。如果 2023 年对 GenAI 的需求和兴趣显著，那么今年预计将专注于确定最佳投资领域和评估过去的投资。
使用人工智能理解搜索意图
Aritra Mandal 是 eBay 搜索团队的应用研究员。他专注于搜索质量，并利用 AI/ML、结构化数据和知识图谱来改进为 eBay 市场提供支持的搜索引擎。Aritra 获得了伯拉理工学院的计算机科学学士学位以及印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校的计算机和信息科学硕士学位。
在课堂上使用人工智能
一方面，有人认为不应该允许在课堂上使用人工智能，因为这会导致学生过度依赖技术，从而阻碍学生的学习和技能发展。人工智能技术非常强大。虽然它们可以帮助学生完成各种学习任务，但学生可能会过度使用这些技术，以至于他们无法培养独立解决问题所需的技能。人工智能在课堂上的使用可能会变得如此普遍，以至于学生在大多数任务和决策中都依赖该技术。因此，有人认为，在课堂上使用人工智能可能是有害的，因为学生永远不会培养独立解决问题和推理所需的技能。由此导致的技能缺乏可能会对学生的自主性产生深远影响。
评分作业使用人工智能 (AI) 的层级
以下等级将帮助学生和教师更好地与生成性人工智能 (AI) 工具合作，在 VES 进行教学和学习。所有评分作业都属于这些等级之一。在每个作业中，我们的学习管理系统 OnCampus 中的作业标题中都会用括号标记一个等级。例如，《了不起的盖茨比》的论文作业可能看起来像：盖茨比论文最终稿（第一级作业）。老师可以在课堂上或在作业描述中以书面形式强调对 AI 工具的进一步期望。作为对生成性人工智能 (AI) 使用的基本期望，学生必须知道，无论等级如何，“剪切和粘贴”人工智能工具生成的作品并称其为自己的作品都是不允许的。这样做违反了 VES 荣誉准则。
数据科学与应用人工智能博士后学者计划
芝加哥大学数据与计算中心正在寻求希望加深对前沿数据科学和计算研究的了解，同时在特定应用问题领域发展更多专业知识的博士后学者。数据与计算中心 (CDAC) 是芝加哥大学数据科学研究的智力中心和孵化器。我们与芝加哥大学计算机科学系位于同一地点，通过在实际应用的背景下探索新的数据和计算方法、基础和平台来促进发现。这个独特的项目为博士后提供了对数据科学中重要问题进行原创研究的机会，同时还可以在一个或多个互补领域（如行为科学、医疗保健和公共政策）发展专业领域的专业知识。该项目利用芝加哥大学排名靠前的课程、世界知名的教师以及充满活力且快速扩张的数据科学生态系统，将使博士后学者能够参与定义领域的数据科学和人工智能研究。我们的职位提供有竞争力的薪水、丰厚的研究经费津贴和福利。项目优势：