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AI检验A.选择正确的选项。 1。他们可以工作... 单元4：可能性-AI -Corner
无错误的工作：由于IT机器经过精确编程以执行特定任务，因此错误的机会减少了，并且工作效率提高了。提高效率和生产率：AI机器提高生产率并无限期地工作，因为它们不需要在两次工作之间休息。数字援助：数字助理可以帮助我们的生活更轻松，更高效。数字助手的一些例子是Siri，Alexa，Cortana和Google Assistant。AI的缺点：高成本：为了使AI变得复杂，其开发需要大量投资。 初始设置不仅昂贵，而且维修和维护的成本也很高。 缺乏道德和道德价值观：机器是理性的，但没有情感和道德价值观。 他们不能判断什么是道德和合法的。 缺乏创造力：AI机器无能为力或创新。 它只能做它所教的。 它无法以创新的方式或框外3。来思考AI的缺点：高成本：为了使AI变得复杂，其开发需要大量投资。初始设置不仅昂贵，而且维修和维护的成本也很高。缺乏道德和道德价值观：机器是理性的，但没有情感和道德价值观。他们不能判断什么是道德和合法的。缺乏创造力：AI机器无能为力或创新。它只能做它所教的。它无法以创新的方式或框外3。
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。
美国的人工智能 (AI)
根据人工智能的功能，它还可以分为不同的类型：• 机器学习（ML）。指计算机程序自学的能力。ML 基于已有数据的学习周期，这使得程序能够识别模式并通过重复或训练随着时间的推移提高其性能。• 自然语言处理。将语言学与机器学习算法相结合，以便机器能够阅读和理解人类语言。• 语音识别。通过语音促进人与计算机之间的交流。用于语音控制导航系统、听写应用程序和语音助手，如 Alexa、Siri 或 Cortana。后者是自然语言处理和语音识别的结合。• 计算机视觉。能够识别和解释视觉信息（物体识别、运动跟踪和人脸检测）。这种人工智能的一个例子就是苹果的面部识别。• 增强现实。将现实世界与以图形方式叠加的虚拟对象结合起来。它有各种各样的应用，例如外科手术、虚拟化妆测试或在空房间中可视化家具。
基于人工智能的语音助手
数字装置提供了使用辅助技术工具简化日常生活的新机会。Amazon Alexa、Apple Siri、Microsoft Cortana 都是语音助手的例子。语音助手是一种利用人工智能以语音形式输入然后执行相应任务的软件。我们使用各种方法将语音转换为文本 (STT)，然后在处理文本后将其转换为语音 (TTS)。然而，智能个人助理的研究非常广泛。它分为不同的分支，例如与计算机相关的环境、与计算机的个人交互以及信息系统。这个项目使用了各种 python 包。在本文中，我们试图提出一个描述性和详细的评论，为未来的研究提供强有力的支持。我们使用 nlp 而不是模式识别策略来识别基于上下文的文本。它可以在线和离线工作。语音助手使用 Python 编程语言。数据存储在应用程序本身中，它降低了时间和空间的复杂性。
人工授精专家意见比较分析
能够以适当的逻辑理解来思考和分析问题并解决问题的能力可以称为智能。然而，智能既包括人类智能，也包括人工智能。人类智能是指人类的智力，以认知参数为标志，而人工智能是机器所展示的智能。人工智能 (AI) 是指计算机科学领域，它涉及在机器中模拟人类智能并使其能够自动执行任务。人工智能的主要目标是通过各种工具、技术和算法在计算机中部署知识，让计算机表现出类似人类的思维能力。人工智能领域的发展无疑以革命性的理论和技术为人类世界带来了巨大的进步 [1][2][3]。例如，基于人工智能的四大领跑者：Google Assistant、Alexa、Siri 和 Cortana 通过为人类提供高效的语音帮助，对人类的日常生活产生了最大的影响。然而，人工智能的应用范围还不止于此，还包括自动驾驶汽车、电子商务中个性化购物体验的设施、借助可靠的 GPS 行驶数英里、使用机器或机器人诊断疾病、在人工智能的帮助下收割农作物
人工智能的进步与潜在影响之间
我们将系统的任务性能以及系统开发和部署过程中产生的时间和资源成本纳入总体框架，从而重新构建对人工智能进展的分析。这些成本包括：数据、专家知识、人工监督、软件资源、计算周期、硬件和网络设施以及（什么样的）时间。这些成本分布在系统的生命周期中，可能对不同的开发人员和用户提出不同的要求。我们提出的多维性能和成本空间可以缩减为一个效用指标，用于衡量系统对不同利益相关者的价值。即使没有单一的效用函数，也可以通过人工智能是否扩展帕累托曲面来一般性地评估人工智能的进步。我们将这些类型的成本标记为人工智能进步中被忽视的维度，并使用四个案例研究对其进行探索：Alpha*（围棋、国际象棋和其他棋盘游戏）、ALE（Atari 游戏）、ImageNet（图像分类）和虚拟个人助理（Siri、Alexa、Cortana 和 Google Assistant）。这种更广泛的人工智能进步模型将带来评估人工智能系统潜在社会用途和影响的新方法，并为未来的进步设定里程碑。
Nitro ANV15-51（WIN11）规格（V8-0-8）
支持2048NVIDIA®CUDA®核心。•1155-1477 MHz提升时钟•实时射线跟踪•NVIDIA GEFORCE经验•NVIDIA ANSEL•NVIDIA•NVIDIA亮点•Nvidia Optimus技术•NVIDIA BowdateBoost•NVIDIA WHEPERMODE•NVIDIA WHESPERMODE•GAME REACH驱动程序•Microsoft®Directx®12api gpi，OpenGIA，Open GPU，•n.6 api•n.6 api•n.6 NVIDIA编码器（NVENC）音频•DTS®X：超音频，具有优化的低音，响度，扬声器保护，最多可通过智能放大器进行6种自定义内容模式•在Windows空间游戏中支持DTS许可的Windows空间声音，并具有DTS许可证的PC游戏声音，并具有超级启动型和内部的驱动程序和高级型号的速度和高级驾驶员•高高的SNR DAC•2.1 VRMS•高级DAC（2.1 VRM） 600欧姆）•acer纯化。麦克风中双重内置的AI降噪的Voice技术。功能包括远场拾音器，通过神经网络降低动态噪音，自适应束的形成以及预定的个人和电话会议模式。•与Cortana兼容的语音•Acer TrueHarmony技术，用于较低的失真，更广泛的频率范围，类似耳机的音频和功能强大的声音
第 1 讲 人工智能简介
1. 狭义人工智能，又称弱人工智能或人工智能（ANI），是指用于解决特定问题的人工智能。我们今天拥有的几乎所有人工智能应用都是狭义人工智能。例如，图像分类、对象检测、语音识别（如亚马逊的 Alexa、iPhone 的 Siri、微软的 Cortana 和 Google Assistant）、翻译、自然语言处理、天气预报、定向广告、销售预测、电子邮件垃圾邮件检测、欺诈检测、人脸识别和计算机视觉都是狭义人工智能。 2. 通用人工智能，又称强人工智能或人工智能（AGI），是指用于解决一般问题的人工智能。它更像人类，能够学习、思考、发明和解决更复杂的问题。奇点，也称为技术奇点，是人工智能超越人类智能的时候。根据谷歌的美国作家、发明家和未来学家雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）的说法，人工智能将在2029年通过图灵测试，并在2045年达到奇点。狭义人工智能是我们迄今为止所实现的，而广义人工智能是我们在未来所期待的。3.超级人工智能，也叫超级智能，是指奇点之后的人工智能。没有人知道超级人工智能会发生什么。一种愿景是通过大脑芯片接口实现人机融合。2020年8月，美国最著名的创新型企业家埃隆·马斯克已经展示了一头脑中装有芯片的猪。虽然有些人对人工智能的未来比较悲观，但也有些人比较乐观。我们无法预测未来，但我们可以为此做好准备。
妇产科超声影像人工智能简介
人工智能 (AI) 使用数据和算法来得出与人类得出的结论一样好甚至更好的结论。人工智能已经成为我们日常生活的一部分；它支持人脸识别技术、虚拟助手（如 Amazon Alexa、Apple 的 Siri、Google Assistant 和 Microsoft Cortana）中的语音识别以及自动驾驶汽车。人工智能软件已经能够击败国际象棋、围棋甚至扑克的世界冠军。对于我们的社区而言，它是医疗保健领域创新的重要来源，已经帮助开发新药、支持临床决策并提供放射学质量保证。获得美国食品药品监督管理局或欧盟（即将纳入欧盟医疗器械法规）批准的医学图像分析人工智能应用名单正在迅速增加，并涵盖了各种临床需求，例如使用智能手表检测心律失常或将关键成像研究自动分类到放射科医生的工作列表的首位。深度学习是人工智能的主要工具，在图像模式识别方面表现尤为出色，因此可以为严重依赖图像的医生带来巨大益处，例如超声医师、放射技师和病理学家。尽管产科和妇科超声是最常见的两种影像学研究，但人工智能迄今为止对这一领域的影响不大。尽管如此，人工智能在协助重复性超声任务方面具有巨大潜力，例如自动识别高质量采集并提供即时质量保证。为了发挥这一潜力，人工智能开发人员和超声专业人员之间的跨学科交流是必不可少的。在本文中，我们探讨了医学成像人工智能的基础知识，从理论到适用性，并向超声领域的医疗专业人员介绍了一些关键术语。我们相信，更广泛的人工智能知识将
ChatGPT、LaMDA 和围绕交流式 AI 的炒作
作为媒体和传播研究人员，我们不想忽视这些警告，也不想陷入夸张的言论中。尽管如此，ChatGPT、LaMDA 和 Luminous 等通信技术需要得到认真对待，因为它们真正代表了通信自动化的新一步——尽管如此，这一过程仍将持续下去，并开启了大量进一步的讨论。例如，社交媒体平台上的机器人和算法个性化在传播虚假新闻和仇恨言论方面所扮演的角色引发了热烈的学术讨论（即 Lazer 等人，2018 年）。亚马逊 Alexa、谷歌助手、微软 Cortana 或苹果 Siri 等系统已经存在近十年，迫使我们质疑我们对人类交流和代理的思考（即 Guzman，2015 年）。关于新闻制作（即 Thurman 等人，2019 年）、监控资本主义（即 Zuboff，2019 年）和数据殖民主义（即 Couldry & Mejías，2019 年）的讨论中进一步探讨了自动化问题。原则上，通信自动化的历史比最近的公开讨论可能暗示的要长得多，并且可以影响社会生活的各个领域。然而，在社会交流方面，它尤其重要，新闻业就是个很好的例子。在这里，传播自动化起着双重作用：从内部来看，例如，由于内容的自动化制作和分发，新闻工作实践发生了变化（Carlson，2018 年；Diakopoulos，2019 年）；从外部来看，以这种方式创建的内容成为公开讨论的一部分（Graefe & Bohlken，2020 年；Volcic & Andrejevic，2023 年）。这些例子表明，自动化通信系统已成为我们媒体环境的一部分，并因此以特定的方式应用于公共话语、新闻、政治和教育等各种社会领域。这一发展带来了巨大的挑战（Fortunati & Edwards，2020）：从经验上讲，就如何研究自动化通信而言；从理论上讲，代理、媒体和通信的基本概念发生了巨大变化。在本文中，我们想更详细地定义通信自动化作为一个研究领域。我们的主要论点是，如果我们要全面处理与通信自动化相关的媒体环境转型，