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计算机中的人工智能：改变技术的未来
人工智能已成为最具变革性的技术之一，彻底改变了计算机的运行方式和与世界的互动方式。从自动驾驶汽车到个性化推荐，人工智能越来越多地融入我们日常生活的各个方面。本文探讨了人工智能如何融入计算机、其对不同行业的影响以及可能进一步塑造技术和社会的未来发展。人工智能是指在机器中模拟人类智能，这些机器被编程为自主思考、学习和决策。人工智能系统旨在模仿感知、推理、学习和解决问题等认知功能。人工智能的目标是创造能够执行通常需要人类智能的任务的机器，包括识别语音、理解自然语言、玩战略游戏和根据数据做出决策。人工智能大致分为两类：狭义人工智能和广义人工智能。狭义人工智能，也称为弱人工智能，旨在执行特定任务，例如语音识别或图像分类。当今大多数人工智能应用都属于这一类。通用人工智能，也称为强人工智能，是一个更高级的概念，其中机器具有执行人类可以执行的任何智力任务的能力。虽然通用人工智能仍然是一个理论概念，但狭义人工智能的快速发展已经对各个领域产生了深远的影响。人工智能与计算机的集成是通过几种关键技术实现的，每种技术都有助于智能系统的开发和部署：机器学习是人工智能的一个子集，专注于开发允许计算机从数据中学习并根据数据做出决策的算法。ML 模型不是明确编程来执行任务的，而是在大型数据集上进行训练，并随着接触更多数据而随着时间的推移提高其性能。ML 的应用包括垃圾邮件过滤、推荐系统和预测分析。深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层人工神经网络来对数据中的复杂模式进行建模。深度学习在图像和语音识别等技术进步中发挥了重要作用，在这些技术中，处理大量非结构化数据的能力至关重要。面部识别、自动驾驶汽车和自然语言处理等技术严重依赖深度学习。自动驾驶汽车。NLP 是 AI 的一个分支，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP 弥合了人类交流与计算机理解之间的差距，使与机器的交互更加自然和直观。计算机视觉使计算机能够根据图像和视频等视觉数据进行解释和决策。通过模仿人类视觉系统，计算机视觉实现了面部识别、物体检测和自主导航等应用。医疗保健、汽车和零售等行业正在利用计算机视觉来增强其服务和运营。AI 正在改变广泛的行业，推动创新，提高效率并创造新机遇：在医疗保健领域，AI 被用于诊断疾病、制定个性化治疗计划和加速药物发现。AI 驱动的工具还有助于管理患者数据、预测疾病爆发和改善整体患者护理。金融行业已将 AI 用于欺诈检测、算法交易和信用评分等任务。AI 正在通过提供个性化购物体验、优化供应链和改善库存管理来彻底改变零售业。电子商务平台使用 AI 算法根据客户行为和偏好推荐产品，而 AI 驱动的分析可帮助零售商预测需求并简化运营。
Dell Computers，Inc。
当前的状况及其影响伯克利市参加了由河滨县与戴尔营销公司（Dell Marketing L.P.）协商的合作定价协议1授予Dell Marketing L.P.的许可解决方案提供商协议。目前，戴尔为伯克利市提供了标准化的硬件和软件，可促进有效的故障排除，设备更换的快速周转时间以及标准化的桌面成像。
计算机与教育：人工智能
近年来，人工智能教育 (AIED) 因其日益增长的社会重要性和教学价值而备受关注。在香港，越来越多的 K-12 学校正在计划或试行基层 AIED 纳入实践。然而，据报道，由于存在许多障碍，进展缓慢。不幸的是，由于范围有限、解释有争议和与背景无关，当前的研究文献似乎在帮助学校解决问题和克服障碍方面参考价值有限。鉴于目前对 AIED 的理解是一个集体概念，本文强调了广泛接受 AIED 的必要性。确定了 AIED 的三个主要方向：向 AI 学习、学习关于 AI 和与 AI 一起学习。进行了一项集体案例研究，研究了不同 AIED 方向的香港 K-12 学校对纳入 AIED 的障碍。通过与两所学校的主要利益相关者进行十次半结构化访谈收集了定性数据。运用 Ertmer (1999) 分类法来区分障碍。研究结果表明，一级和二级障碍都存在，尽管它们在不同情况下有所不同。研究还发现，这些障碍并不是孤立地阻碍，而是相互关联的。研究结果表明，学校根据其纳入 AIED 的方法，使用差异化策略来应对障碍。此外，有必要追踪障碍之间的联系，并优先考虑学校努力消除或减少具有高度联系的障碍。给出了几项实践建议。
外部评估中的计算机和辅助技术
必须在 PDF 阅读器中打开其他格式的数字文件。建议使用 Adobe Acrobat Reader。学校不得在互联网浏览器中打开文件，因为这些文件可能无法正确保存或运行。辅助技术（包括屏幕阅读器和语音识别软件）必须在 PDF 环境中运行。（如果学校可能需要采取其他安排，以便为个别残疾学生提供专门的无障碍软件，则应联系 QCAA AARA 部门）。如有需要，将向各学校提供与使用 QCAA 批准的非标准数字格式相关的单独说明。
量子比特上的图形：演示量子计算机上的三种图形算法
用于数据库和数据管理的量子计算是一个新兴的研究领域，近年来取得了长足的发展 [35,46]。该领域旨在满足对更复杂的优化方法的需求，这些方法至关重要，因为数据量和复杂性继续以越来越快的速度增长。该领域的主要愿景是未来数据库的优化可能部分在量子计算机上进行。之前的大部分研究集中于利用各种二次无约束二元优化公式来优化关系数据库 [4、11、15、17、25、33、34、36、37、44、45、49、53]。第二种最常见的量子计算方法是用量子机器学习来解决数据库问题 [18、19、47、51、52]。尽管关系数据库中的许多优化问题从根本上来说都是图问题（例如，连接顺序选择），但该领域中图算法的全部功能尚未得到充分研究。为了对量子计算中现有的图算法进行更系统的研究和基准测试，
HyperQ - 量子计算机的虚拟机
问题 • 资源利用率低：量子程序在量子计算机上按顺序运行，导致利用率不足，因为大多数程序仅使用可用量子位的一小部分。 • 高延迟：由于需求量大且量子计算机的可用性有限，用户通常需要等待很长时间才能处理量子程序并返回结果。 • 原始软件基础设施：与利用虚拟机 (VM) 实现高效多租户资源利用的传统云计算不同，量子云计算缺乏这种先进的虚拟化基础设施。当前系统逐个处理量子程序，无法同时运行多个程序，导致效率低下。
迈向利用量子计算机解决优化问题的自动化框架
摘要 — 利用量子计算机优化目标函数将带来巨大好处，有望在未来提高各个应用领域的解决方案质量。然而，要发挥量子求解器的潜力，就必须根据二次无约束二元优化 (QUBO) 模型来制定问题，这需要具备丰富的量子计算和 QUBO 公式专业知识。这种专业知识障碍限制了量子解决方案的获取。幸运的是，将传统优化问题自动转换为 QUBO 公式为提高量子求解器的可访问性提供了一种解决方案。本文解决了尚未满足的全面自动化框架需求，该框架可帮助用户利用量子求解器进行优化任务，同时保留与传统优化实践非常相似的界面。该框架提示用户指定变量、优化标准以及有效性约束，然后允许他们选择所需的求解器。随后，它会自动将问题描述转换为与所选求解器兼容的格式并提供最终解决方案。此外，该框架还提供了分析解决方案有效性和质量的工具。与文献中现有的库和工具的比较分析突出了所提框架的全面性。考虑了两个用例（背包问题和线性回归）来显示该框架在实际应用中的完整性和效率。最后，所提出的框架代表了在自动化量子计算解决方案和扩大更广泛用户对量子优化的访问方面取得的重大进步。该框架作为 Munich Quantum Toolkit (MQT) 的一部分在 GitHub (https://github. com/cda-tum/mqt-qao) 上公开提供。索引术语 —QUBO、量子计算、设计自动化、量子优化、量子退火器、量子近似优化算法、变分量子特征求解器、Grover 自适应搜索
应对量子计算机和人工智能带来的生存威胁
尽管人工智能和量子计算 (QC) 正迅速成为未来互联网的关键推动者，但专家认为它们对人类构成了生存威胁。针对 ChatGPT/GPT-4 的疯狂发布，数千名感到震惊的科技领袖最近签署了一封公开信，要求暂停人工智能研究，为不受控制的 AGI (通用人工智能) 对人类造成的灾难性威胁做好准备。AGI 被视为“认识论的噩梦”，人们认为 GPT-5 会使 AGI 陷入危险。两条计算规则似乎是造成这些风险的原因。1) 强制第三方权限，允许计算机以引入漏洞为代价运行应用程序。2) 图灵完备人工智能编程语言的停机问题可能导致 AGI 势不可挡。在传统系统下，这些固有弱点的双重打击仍然是不可战胜的。最近的网络安全突破表明，禁止所有权限可将计算机攻击面降至零，从而提供一种新的零漏洞计算 (ZVC) 范式。本文通过部署 ZVC 和区块链，制定并支持一个假设：“通过征服两个不可攻克的可计算性规则，安全、可靠、合乎道德、可控的 AGI/QC 是可能的。”在欧洲财团的推动下，当 AGI/QC 到 2025 年开始为 750 亿台互联网设备提供支持时，测试/证明提出的假设将对未来的数字基础设施产生突破性的影响。
量子计算机中的游戏理论：评论
游戏理论已在最近几个世纪进行了广泛的研究，作为一组最佳决策的形式数学策略。该学科通过20世纪的数字计算机科学提高了其效率。但是，与数字处理器中的指数时间类型问题有关的计算限制触发了寻找更有效的替代方案的搜索。这些选择之一是量子计算。当然，至少在理论上，量子处理器似乎能够解决其中一些复杂的问题。出于这个原因，最近，许多研究工作与量子游戏理论领域有关。在本文中，我们回顾了有关该主题的主要研究，包括操作要求和实施细节。此外，我们描述了各种量子游戏，他们的设计策略和使用的支持工具。我们还提出了与基本游戏理论中古典算法转换对其量子版本的转换有关的尚未开放的辩论，并特别注意Nash均衡。