人工智能已经将计算机的角色从简单的计算机器转变为自主创作的工作生成系统。人工智能不仅帮助机器理解复杂数据并从中学习,而且还帮助机器生成与人类智慧相关的新颖作品。创造性人工智能的兴起对传统的专利范式产生了影响。人工智能创造对专利制度中的发明人标准提出了挑战,该制度不承认非人类实体为发明人。将人工智能驱动的机器视为发明人可能会导致更复杂的问题,而目前的专利制度可能无法解决这些问题。人工智能独立创作的实例增多,引发了有关此类创作的专利性的一些问题。本文讨论了人工智能这一新现象以及机器在无需或极少人工干预的情况下创造发明的实例。本文将进一步探讨与人工智能发明人相关的问题以及它对当前专利制度的影响。
结果与讨论 20 世纪 70 年代初期,“计算机作为一种智能工具可以重塑现有的医疗保健体系,从根本上改变医生的角色,并深刻改变医务人员招募和医学教育的性质——简而言之,到 2000 年,医疗保健体系将与现在有根本不同。”[2] 芬兰、德国、英国、以色列、中国和美国等国家都在大力投资与人工智能相关的研究,医疗保健人工智能的增长动态并不稳定[3]:美国仍然是“量化冠军”,拥有最多的资本化实体和最广泛的试验和研究,中国是医疗保健人工智能实施增长率最高、以消费者为导向的方法最多的国家(例如平安好医生)[4],欧洲国家在收集的医疗数据范围和在医学中使用人工智能的不同问题的联合研究数量方面具有优势,例如数据保护、隐私、伦理与法律、人性和所以,目前还没有出现单一的“旗舰”,医疗人工智能的应用才刚刚起步。
摘要 - 人工智能 (AI) 的最新进展揭示了 AI 工具在工程设计中的潜在用途和应用。然而,完全自动化的工程设计过程的愿望似乎仍然超出了 AI 当前的能力,因此,对人类专业知识和认知技能的需求仍然存在。尽管如此,强调和利用 AI 和人类工程师优势的协作设计过程是 AI 在设计中的有吸引力的方向。为了揭示 AI 的当前应用,作者回顾了与 AI 在设计研究和工程实践中的应用相关的文献。这突出了将 AI 教育融入高等教育机构的工程设计课程的重要性。接下来,对滑铁卢大学和多伦多大学本科机械工程课程描述的初步研究评估显示,在总共 153 门课程中,只有一门课程同时提供 AI 和设计相关知识。这一结果确定了加拿大工程课程中可能存在的差距以及加拿大毕业生工程师技能的潜在缺陷。关键词:人工智能、工程设计、设计教育、设计课程
课程编号是三位数,第一位数字代表通常提供该课程的学年,即对于为期四年的 B. Tech. 课程,课程编号为 1、2、3 或 4。在另外两位数字中,最后一位数字表示该课程通常是在奇数(奇数)、偶数(偶数)还是两个学期(零)都提供。中间的数字可以是任意数字。ECL 201 是 EC 部门在第三学期提供的实验课程,MAT 101 是在第一学期提供的数学课程,EET 344 是第六学期提供的电气工程课程,PHT 110 是第一和第二学期都提供的物理课程,EST 102 是由一个或多个部门提供的基础工程课程。这些课程编号将在课程和教学大纲中给出。
一份新报告称,NDIA 正迅速成长为战略领导者,在云计算、量子计算和人工智能超级计算领域取得了令人兴奋的创新。这并不奇怪,因为超过 90% 的印度企业已经在使用 AI/GenAI 技术。然而,挑战在于实施水平,因为只有 2% 的公司正在广泛整合这些技术,德勤技术趋势 2024:印度视角报告指出。GenAI 确实有潜力加速印度的数字化转型,企业纷纷战略性地投资新时代技术,通过适应不断变化的市场动态来实现利益最大化。如果 2023 年对 GenAI 的需求和兴趣显著,那么今年预计将专注于确定最佳投资领域和评估过去的投资。
开发算法,以帮助雇主评估,评估和做出有关工作申请人和雇员的其他决定。尽管该术语的公开用法正在发展,但国会将“ AI”定义为“基于机器的系统,该系统可以为给定的一组人为定义的目标,做出影响实际或虚拟环境的预测,建议或决定。” 2020年的《国家人工智能倡议法》第5002条(3)。在就业环境中,使用AI通常意味着开发人员部分依赖计算机自己的数据分析,以确定做出决策时要使用的标准。AI可能包括机器学习,计算机视觉,自然语言处理和理解,智能决策支持系统和自治系统。。。。(从某些问题中:评估在1964年《民权法》第VII条第VII标题中使用的软件,算法和人工智能的不利影响|美国平等就业机会委员会(EEOC.GOV)。)
