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引领生成式人工智能新浪潮
近年来，人工智能 (AI) 领域发生了显著变化，吸引了全世界的想象力。2016 年，DeepMind 打造的人工智能程序 AlphaGo 击败了世界围棋冠军，震惊了世界，标志着公众对人工智能的看法发生了重大转折。短短六年后，我们进入了一个技术奇迹的新时代。OpenAI 推出的 GPT-4 展示了人工智能的无限可能性，标志着生成式人工智能和基础模型时代的开始。这些模型具有无与伦比的理解、生成和推理人类语言的能力，不仅是技术奇迹，而且预示着未来人工智能将无缝融入我们生活的方方面面。
人类与人工智能（AI）共存的社会和伦理问题
7）元宇宙是“meta”和“universe”的复合词，前者意为虚拟、抽象，后者意为现实世界，指三维虚拟世界。 8）奇点是指人工人工智能发展到超越人类智能的程度，雷·库兹韦尔预测这个时间点是2045年。9）弱人工智能应用于国际象棋、围棋等特定领域。弱人工智能是指利用出色的计算能力帮助人类完成工作的人工智能，包括谷歌DeepMind 的 AlphaGo 和 IBM 的 Watson。10）强人工智能比人类的智力水平更高，可以独立思考问题并全面解决问题。它指的是以人的数量来判断的人工智能，例如电影《钢铁侠》中的贾维斯伙计。
![arXiv:2009.01606v3 [cs.AI] 2020 年 11 月 13 日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4ebe57468238c7ffd4182df62dfbbcd7f09aa203.png)
arXiv:2009.01606v3 [cs.AI] 2020 年 11 月 13 日
摘要。超人 AI 引擎的广泛使用正在改变我们玩围棋这项古老游戏的方式。AlphaGo 系列之后开发的开源软件包将重点从生产强大的游戏实体转移到提供分析游戏的工具。在这里，我们描述了第二代引擎的创新（例如分数估计、可变贴目）如何用于定义有助于加深我们对游戏理解的新指标的两种方式。首先，我们研究搜索组件除了原始神经网络策略输出之外还贡献了多少信息。这为神经网络提供了内在强度测量。其次，我们通过分数估计的差异来定义移动的影响。这为玩家提供了细粒度的、逐步表现评估。我们用它来应对检测在线作弊的新挑战。
人工智能在制造业领域的最新进展：综述
摘要 人工智能的最新进展已经开始渗透到我们的日常生活中。尽管发展仍处于起步阶段，但已经证明它甚至可以在智能方面超越人类（例如，DeepMind 的 AlphaGo），这意味着它在各个工业领域有着广泛的应用潜力。特别是，公众对工业 4.0 的兴趣日益浓厚，该领域致力于彻底改变传统的制造业，这刺激了人们对其在相关行业中可能的应用进行更深入的研究。由于它有几个限制阻碍其直接使用，因此对人工智能与其他工程领域（包括精密工程和制造）的融合的研究正在进行中。本概述旨在总结一些最具影响力和利润丰厚的制造业利用人工智能取得的重要成就，希望能够改变制造现场。
如何引用本文：Muller, E. (2022)。人工智能与人类共生体如何重塑创新以及新半人马对城市意味着什么。技术与投资，13，1-19。https://doi.org/10.4236/ti.2022.131001
福山。近 25 年后，我们或多或少成功地与 Siri、Cortana 及其虚拟朋友聊天，并且迫不及待地想要拥有价格实惠的自动驾驶汽车。围棋通常被认为是最抽象、最复杂的棋盘游戏；尽管如此，AlphaGo Zero 在 2017 年的精彩表现几乎没有给广大公众留下深刻印象，对大多数象棋选手来说绝对不是一个大惊喜。显然，人类已经无法赢得比赛了。这种认识引出了一个问题：剩下的人类象棋选手发生了什么。是否还有人真的在认真下棋，还是只是出于无聊，因为象棋不再是“国王的游戏”，而是一种大富翁或妙探寻凶？现实是惊人的；从来没有这么多人下棋，也从来没有人下得这么好！因此，这绝对不是象棋历史的终结。
我们应该信任人工智能吗？
简介近年来，人工智能 (AI) 发生了重大革命，尤其是深度学习模型的发展。生成式人工智能最近经历了一次重大繁荣，因为它们生成了令世界震惊的图像和文字。虽然人工智能将在下一代人的生活中无处不在并成为他们的同事，但最先进的人工智能模型在面对次优条件或攻击时往往会在现实物理世界中失败。鉴于目前的状况，作为个人用户，我们有很多疑问。我们应该信任人工智能算法的决策/输出吗？人工智能的根本局限性是什么？人工智能社区将如何应对这些挑战？如今每个人都在谈论的值得信赖的人工智能是什么？什么是人工智能和 ML（机器学习），以及如何训练 ML 模型？根据 Merriam-Webster，智能 1 表示学习、理解或应用知识和技能来处理新情况/问题的能力。人工智能是机器或软件的智能 2 ，它于 1956 年作为一门学科成立。近年来，我们已经看到/使用了各种各样的人工智能应用/工具，包括网络搜索引擎、YouTube、Twitter 和 Netflix 使用的推荐系统、Siri 和 Alexa 等理解人类语言的人工智能、ChatGPT 3 和 Llama 4 使用的生成式人工智能、自动驾驶汽车、机器人 5 ，以及谷歌的 DeepMind AlphaGo 6 等战略游戏。在定义人工智能时，人工智能创始人建议将问题从“机器是否可以思考”改为“机器是否可以解决难题”。 7 在解决问题的范畴内，人工智能涵盖了广泛的技术，包括搜索可能的解决方案（例如广度/深度优先搜索、A* 搜索、爬山算法）、推理（例如贝叶斯推理算法）、学习（例如机器学习）、规划、感知（例如计算机视觉）、自然语言处理（像人类一样阅读、写作和说话）等等。特别是机器学习（ML）值得我们的关注，因为它的深度学习模型自 2010 年以来超越了所有以前的人工智能方法，并显著提高了许多领域的性能（例如，用于自动驾驶汽车、ChatGPT、LIama 和 AlphaGo）。
斑马鱼胚胎中DNA纳米摄取的时空动力学用于靶向组织生物成像应用
制造机器（替代模型）通过利用样本数据（也称为培训数据）来改善自己的表现。1在过去的几十年中，ML在各个工程领域都逐渐成为有前途的工具。尤其是，由ML训练的基于人工智能（AI）的替代模型可以为未知输入配置提供快速，准确的输出预测，从而取代劳动力强度的实验或模拟计算，要求高计算成本。2–14此外，基于ML的模型也可以从人类无法掌握的给定复杂数据表中得出有意义的推论。例如，Alphafold 15和Alphago 16证明了ML在执行基于规则的计算机程序中无法想象的杰出任务中的能力。近年来，大量的研究集中在ML模型的进一步增强上。例如，在可解释的人工智力（XAI）的领域取得了很大的进步，目的是通过阐明其决策来增强ML模型的解释能力 -
人工智能教育应用的意义及
在人工智能发展史上，2016年被普遍视为具有里程碑意义的一年，人工智能项目数量大幅增加（赵建军、袁志强，2016）。这一年，DeepMind 的 AlphaGo 战胜了围棋冠军李世石，成为首个战胜职业围棋选手的计算机围棋系统。这场人机大战的结果引起了全球的广泛关注，为人工智能技术的发展注入了新的动力。在各国人工智能战略和资本涌入的推动下，人工智能技术的应用领域得到了极大的拓展，教育是受影响最为显著的领域之一。2017全球（上海）人工智能创新峰会呼吁进一步探索人工智能与教育的融合。在过去几年大数据、互联网、云计算等技术的快速发展中，人工智能在中国教育改革中发挥了至关重要的推动作用（张建军、顾志强，2023）。
超级大脑，而非替代品：设计人机协作，打造更美好的未来工作
由该领域的创始人在 20 世纪 50 年代提出，以机器形式实现人类认知。12 从那时起，人工智能的重大里程碑通常被定义为机器智能在实现完全人类智能的道路上又迈出了一步。例如，国际象棋大师加里卡斯帕罗夫输给 IBM 的深蓝计算机被广泛讨论为“大脑的最后一战”。13 在输给 IBM Watson 的过程中，Jeopardy 智力竞赛节目冠军肯詹宁斯开玩笑说：“我个人欢迎我的新计算机霸主。”14 最近，在 AlphaGo 击败围棋冠军李世石后不久，英国《金融时报》发表了一篇关于 DeepMind 首席执行官德米斯哈萨比斯的个人简介，其中指出：“在 DeepMind，工程师们已经创建了基于神经网络的程序，以人脑为模型......智能是通用的，而不是特定的。这种人工智能像人类一样‘思考’。”15