XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System表达出来
捷克理工大学本科和硕士研究生学习和教学中使用人工智能的框架规则
活动 可接受 注意 语法检查 是 多年来，语法检查一直是常见文本编辑器的标准功能。无需披露为此目的使用人工智能的情况。 文本编辑、改写 是 人工智能能够生成甚至广泛的文本修改建议。这样的建议需要批判性评估，因为它们可能会完全改变原意。并非所有科学学科都以相同的程度用于人工智能训练。因此，人工智能可能会提出一篇乍一看似乎合乎逻辑的文本，但在批判性评估中可能会发现它缺乏背景，甚至包含错误。此外，必须始终牢记，撰写技术文本是学生必须练习和掌握的技能。学生应该勤奋，学会如何将自己的想法用文字表达出来。此类人工智能使用情况必须在所用软件列表中披露。有关引用样式建议，请参阅 [6.1] 或 [6.2]。 文献检索 部分 人工智能是寻找灵感和获得主题基本理解的好工具。但是，它不能是唯一的信息来源。以这种方式获得的任何和所有信息都必须经过验证和批判性评估。人工智能工具容易产生“幻觉”（编造事物），可能会使用过时、不可靠或有偏见的信息。此外，搜索信息、批判性地评估这些信息以及找到与未来工作相关的想法是学生需要掌握的关键技能。文本结构部分人工智能能够建议文本的结构，包括划分章节，甚至建议每章的内容。这样的建议需要批判性评估。学生是自己论文的作者。每位作者都对自己作品的内容负责，即：
M&E 的 AI 需求层次 媒体行业的“层次结构...
人工智能是一门跨多个学科的科学领域，包括计算机科学、数学、哲学、心理学、神经科学、电子工程、语言学和信息理论。机器学习常常被描绘成人工智能，但智能比统计学习更广泛、更复杂。后者也过于依赖大量手工标记的训练集和大量的计算，因此不能算作智能。在人工智能的四个主要组成部分中，也许没有比知识表示和推理更重要、更困难或更容易被误解的了。因为要成为人工智能，应用程序需要代理。经过训练可以从标记的训练集中识别狗和猫的分类器是一个大规模的计算傀儡。能够在现实世界中做出决策的自动驾驶汽车是一个能够推理和理解因果关系的代理。因此，在大多数人工智能学术定义中都引用了代理，这一点并不奇怪，其中最出名的就是 Shane Legg 的“未知可计算环境中代理的优化行为”。但要拥有代理，人工智能应用程序必须“了解”我们生活的世界，并能够对其进行推理（特别是在因果关系方面）。我们所感知的现实是一个俄罗斯套娃式的结构，由低级符号聚集成高级符号。亚原子粒子聚集成原子，原子聚集成细胞，细胞聚集成器官，器官聚集成生物体等。能够理解这种结构，能够将每个符号簇抽象为另一个更抽象、更高阶的符号，并推理它们之间的关系，这需要智能。知识表示的作用就是：构建基于机器的逻辑，将低级数据（数字、一组像素、一组单词）抽象为符号（对象、情感、概念、镜头、场景、故事），然后可以将其表达出来形成知识。这就是为什么知识表示是人工智能的本质。
生物机器人迈向大脑与身体共同适应
机器人工程师希望设计出具有动物运动能力的步行机器人。然而，弥合工业环境与真实的非结构化世界之间的鸿沟仍然是一个挑战。要在现实世界中茁壮成长，机器人和动物一样，需要具有适应性强的物理结构和计算机算法。“机器人 Morti”是一款四足机器人，由马克斯·普朗克智能系统研究所的 Felix Ruppert 和 Alexander Badri-Spröwitz 博士开发 1 ，它学会使用两个类似于神经适应的反馈回路来使用腿部的被动动力学。机器人 Morti 的开发是一个令人兴奋的演示，展示了运动关键物理和算法组件的“类似动物”的适应性。它的关节具有生物启发的灵活性，同时使用数据驱动的分层控制算法来实现不同功能级别的短期和长期学习和适应。因此，Morti 是运动体现智能的一个例子，它通过调整身体的物理特性来减少能耗。就像刚出生的小马驹一样，机器人 Morti 经过约 1 小时的自我驱动试错训练后，可以在实验室环境中以合理的能量效率学会走路。看到最新的计算思维与生物学的基本原理（大脑和身体的共同适应）相结合的工作尤其令人鼓舞。传统机器人技术的方法和观点强调使用规定的计算机算法来控制刚体。相比之下，动物的神经回路和身体在物种层面上共同进化，在个体层面上共同适应，以达到令人羡慕的身体表现水平。受动物多才多艺的启发而制造机器的动力（图 1），以及将动物视为机器的相反想法，在 15 世纪列奥纳多·达芬奇和 16 世纪乔瓦尼·阿方索·博雷利的生物力学著作（和绘画）中已经明确表达出来。