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peirce和生成ai
作为一个著名的远视哲学家，在1800年代后期，查尔斯·皮尔斯（Charles Peirce）已经转向了人工智能（AI）的主题。在1887年的一篇题为“逻辑机器”的论文中，他写道：“确切地说，可以将一台机器的企业付诸实践，并且必须剩下哪些部分来实现生命的思想，这不是一个问题，并不是没有可以想象的实际重要性”（Peirce 1887：165）。他讨论了英国的威廉·史丹利·杰文斯（William Stanley Jevons）和美国的艾伦·马奎德（Allan Marquand）已经开发的某些机械逻辑机器 - 马奎德（Marquand）是约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）的一名学生 - 并指出这些机器需要人类干预才能执行每个推理步骤。因此，他建议，逻辑机器工程师接下来应该尝试开发相当于雅克德织机的推理，该推理执行预先存储且任意复杂的编织模式（Peirce 1887：170）。因此，他优雅地预期了计算机程序的概念，尤其是当Jacquard Loom将其模式存储在打孔卡中时，这直接启发了它们在早期计算机系统中存储程序的用途。此外，肯·凯特纳（Ken Ketner）明显地猜想，皮尔斯（Peirce）是由“和”和“或'gates组成的电子计算机电路设计设计的作者，后来在马奎德（Marquand）的论文中被发现（Ketner等人，1984年）。
工作中的生成AI
我们使用来自5,172个客户支持代理商的数据研究了基于AI的对话助手的交错介绍。获得AI援助的访问可以提高工人的生产率，这是通过每小时解决的问题平均提高15％，工人之间存在很大的异质性。经验不足和低技能的工人提高了产量的速度和质量，而经验丰富，最高的工人的速度却很小，质量较小。我们还发现证据表明AI援助促进了工人的学习并提高了英语流利性，尤其是在国际代理商中。虽然AI系统通过更多的培训数据进行了改进，但我们发现AI采用的收益对于相对罕见的问题是最大的，因为人类代理人的基线培训和经验较少。最后，我们提供的证据表明AI援助可以改善两个关键方面的工作经验：客户更有礼貌，不太可能与经理交谈。
单元4生成ai
使用生成AI创造力的好处：生成的AI可以帮助创意者突破界限，以使创意过程更加高效和个性化。这在艺术，设计和音乐等领域中可能特别有价值。效率：生成的AI可以自动化内容创建过程，与传统的手动流程相比，可以节省时间并降低成本。个性化：生成AI可用于根据单个用户的偏好和行为（例如定制的产品建议或个性化新闻文章）为单个用户创建个性化内容。探索：生成AI可用于探索新的设计空间或优化复杂系统，例如设计新药或改善工业过程。可访问性：生成的AI可以民主化对内容创建工具的访问，从而使资源有限或技术专长的人更容易生产高质量的内容。可伸缩性：生成AI可用于快速有效地生成大量内容，这使其成为需要生产大量内容的企业和组织的可扩展解决方案。
生成式人工智能的实践
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教育中的生成式人工智能
2 教育部 (2023 年)。“人工智能对英国就业和培训的影响”。 3 https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/whats-the-future-of-generative-ai-an- early-view-in-15-charts 4 教育部 (2023 年)。“人工智能对英国就业和培训的影响”。 5 联合资格委员会 (2023 年)。“人工智能在评估中的应用：保护资格的完整性”。 6 罗素集团 (2023 年)。“罗素集团关于在教育中使用生成式人工智能工具的原则”。 7 联合国教科文组织 (2023 年)。“教育和研究中生成式人工智能的指南”。 8 https://www.theguardian.com/commentisfree/2023/jul/14/ai-artificial-intelligence-disrupt-education- creativity-critical-thinking 9 联合国教科文组织 (2021)。“数字技术与教育的未来——走向‘非愚蠢’的乐观主义”。 10 联合国教科文组织 (2023)。“教育科技悲剧？新冠疫情期间的教育科技与学校关闭”。