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人工智能生活
人类思维具有多种能力。我们选择哪个功能来开始构建人工智能？Shaw、Newell 和 Simon 开始研究计算机程序如何解决问题，例如证明几何定理，或玩跳棋或国际象棋等游戏。他们证明，解决此类问题归结为在可能的决策迷宫中进行搜索以达到预期目标。导致目标的决策序列形成了解决方案。搜索空间通常可能是无限的。因此，有一些策略可以有选择地搜索这个空间，利用任何关于问题性质的先验知识。这是人工智能的第一次重大突破，最终导致 IBM 深蓝计算机在 1997 年的一场国际象棋比赛中击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫。甚至在那之前，在 80 年代，各个领域就出现了大量专家系统，主要由以事实和规则形式捕获领域知识的技术引发，并使用搜索找到适当的应用这些规则的顺序以得出解决方案。
技术愿景 2025 | 人工智能：自主宣言
要理解人工智能的这种概括，只需环顾四周，看看人工智能在我们生活中的根基有多深。卡斯帕罗夫的比赛已经过去了近 30 年，现在，可以让深蓝看起来像普通玩家的模型已经放在每个人的口袋里。图灵测试曾被认为是机器智能的最高基准，但人们每天都在与大型语言模型 (LLM) 支持的客户服务机器人和销售代理的对话中打破了这一标准。今天的人工智能模型已经摆脱了过去那种深奥但具体而线性的方法，在学习方式、处理任务以及最终能做什么方面表现出比以往任何时候都多的自主性。他们正在将这种自主性带到工作中，75% 的知识工作者报告使用生成式人工智能；我们如何与技术互动，作为编码副驾驶，并扩展语音助手功能；以及从机器人到汽车到医疗保健的几乎所有其他领域。4,5,6,7,8,9,10 功能强大的高级人工智能
创新 - 技术与知识产权
一个并不新的新时代 纽约，1997 年 5 月 3 日。在前一年于费城赢得首场比赛后，国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫在复赛中被超级计算机“深蓝”击败。世界从此不再一样。在此后的二十年里，机器在各种游戏中击败了最优秀的人类玩家，以至于几乎不再引起人们的注意。我们不去讨论机器人超越和取代其创造者这个棘手的话题，让我们记住，技术进步总是一个缓慢而渐进的过程，在某项技术达到临界点之前，必须建立其生态系统，而这需要很长时间。我们目前正处于这样的孵化期。引用世界经济论坛创始人兼执行主席克劳斯·施瓦布的话：“从来没有一个时代比现在更有希望，也没有比现在更危险。” 破坏将继续侵入我们的生活，重塑我们的经济、社会和人类环境。接受它们还是拒绝它们，这取决于我们每个人，但我们所做的每一个选择都会决定我们的未来会是什么样子。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
人工智能与吞咽困难：老问题的新解决方案
人工智能将在我们未来的生活中扮演重要角色；然而，人工智能并不是一个新概念。多年来，我们一直对人工智能着迷。20 世纪 80 年代，深受喜爱的《星际迷航：下一代》角色 Data 是一个具有人工智能的机器人。人工智能在电影中的应用延续到了威尔·史密斯的电影《我，机器人》。然后，在 1997 年，IBM 生产了一台名为“深蓝”的国际象棋计算机。这个人工智能系统与世界冠军加里·卡斯帕罗夫进行了几场国际象棋比赛，最终在系列赛中击败了他。大约在同一时间，人工智能和机器人技术的工业应用出现了，特别是在流水线上的使用，从而彻底改变了多个行业的制造业。工业的进步促进了许多国家经济的快速发展，并稳步降低了产品成本。尽管人工智能在过去可能被视为科幻小说，但它的早期使用促进了我们今天使用的人工智能工具的开发。我们许多人的家中都使用电子机器人吸尘器进行吸尘。我们的“智能”家电拥有我们 20 年前无法想象的功能和特性，电视上的应用程序通过带宽使用预测和基于观看历史的个性化内容推荐提高了流媒体质量，从而改变了我们的观看体验。21 世纪初的手机可以打电话和发短信，但如今的手机实际上可以为我们拨打互动电话和预约。这些手持设备为您提供的基于人工智能的解决方案比 20-30 年前世界上少数政府所能提供的还要多。
关于意识的各种问题
心理学 110 2006 年秋季 关于意识的各种问题 1. 什么是意识？花几分钟时间思考一下意识的定义特征或要求是什么。 （在回答下一个问题之前回答这个问题会更有趣。如果您改变主意了，可以回来回答——但是在回答下一个问题之前，试着想出一些答案。） 2. 我记得我 2 岁左右之前的事情很少。那段时间我有意识吗？我怎么知道的？ 3. 狗有意识吗？你为什么这么认为？ 4. 问题 3 中假设的狗身上的跳蚤有意识吗？跳蚤的行为与你对前面几个问题的回答相比如何？ 5. 大多数花都向着光生长。有些甚至会移动并“吃掉”动物（例如捕蝇草）。它们有意识吗？ 6. 不久前，一台计算机在国际象棋中击败了加里卡斯帕罗夫（现任世界冠军）。其他计算机可以学习、“观察”和模拟其他人类行为。这些计算机中有具有意识的吗？如果没有，计算机将来有可能具有意识吗？ 7. 本讲义的背面列出了关于意识的三种不同观点。请一名小组成员代表每种观点（如果您不这么认为也没关系）进行小组讨论。尝试就哪种观点最有说服力达成一致。写下来并说明您认为这是最佳选择的原因。 8. 举一些“无意识”心理过程的例子。 9. 无意识过程会影响行为吗？请举出您能想到的任何例子。 10. 感知需要意识吗？潜意识感知存在吗？
对 USPTO 关于专利人工智能信息请求的回应
Kate Gaudry 1 1.利用人工智能的发明以及由人工智能开发的发明通常被称为“人工智能发明”。人工智能发明的要素是什么？例如：要解决的问题（例如，人工智能的应用）；人工智能将在其上进行训练和操作的数据库结构；算法在数据上的训练；算法本身；通过自动化过程的人工智能发明的结果；应用于影响结果结果的数据的策略/权重；和/或其他元素。重要的是不要将人工智能与机器学习混为一谈。并非所有人工智能技术都使用机器学习技术。机器学习技术使用数据来学习底层算法的部分（例如，学习一组参数的值）。一些 AI 技术不使用深度学习，而是可能依赖于（例如）复杂的查询、逻辑和/或知识库。例如，深蓝在 1997 年的国际象棋比赛中使用符号 AI（或“老式人工智能”）击败了 Garry Kasparov。深蓝通常被认为对应于 AI 系统，即使这种技术仅涉及比较（大量）潜在序列，这并不等同于“学习”。美国专利商标局似乎之前已经意识到 AI 比机器学习更广泛，因为 706 类有一个机器学习子类和一个知识处理系统子类。因此，AI 实际上是相当宽泛的术语。我建议避免设立需要具体描述单个专利申请是否与 AI 相关的计划或其他计划。目前，分类过程中使用了与 AI 相关的定义，但众所周知，专利申请可能涉及多个类别。因此，不期望 AI 类别会包含所有 AI 专利申请，也不期望分配给 AI 类别的所有类别实际上都与 AI 相关。此外，有些人认为整个领域都是 AI 领域的一部分。例如，可以说整个计算机视觉、语音检测和自然语言处理领域都是 AI 领域的子领域。因此，我再次建议谨慎制定“AI 发明”的定义，该定义将用于与其他专利申请相比对 AI 发明专利申请进行差异化处理。2.自然人可以通过哪些不同的方式为人工智能发明的构思做出贡献并有资格成为指定发明人？例如：设计算法和/或加权适应性；构建算法运行的数据；在数据上运行人工智能算法并获得结果。开发机器学习工具可以包括各种步骤，例如：
“人类应该敬畏人工智能的进步......
2016 年 3 月，谷歌的 AlphaGo 计算机程序在以难度高、抽象性著称的中国古代棋盘游戏围棋中击败了围棋大师李世石 [参考：卫报]，这被视为人工智能进步的又一例证。它紧随 IBM 的“深蓝”和“沃森”的脚步。前者于 1997 年击败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫 [参考：时代杂志]，后者是另一台 IBM 机器，于 2011 年击败了美国电视智力竞赛节目《危险边缘！》的两位前冠军，展示了理解自然语言问题的能力 [参考：TechRepublic]。然而，人工智能不仅仅被用来在游戏中击败人类——对于某些人来说，它的影响将深远——德国的开发人员甚至提出，机器人可能被用来教难民儿童语言 [参考：Deutsche Welle]。目前，人工智能正在许多领域得到发展，例如无人驾驶运输、金融、欺诈检测，以及机器人技术和文本和语音识别等众多应用。因此，人工智能的支持者认为：“这对人类来说是一个巨大的机遇，而不是威胁”[参考：赫芬顿邮报]，并认为能够学习完成目前需要人类完成的任务的机器可以加快进程，让人类在未来有更多的闲暇时间[参考：泰晤士报]。但批评者担心，如果我们开发出能够快速学习、驾驶我们的汽车和完成我们工作的机器，我们可能会遇到它们变得比人类更聪明的情况——从而对人类在工作场所的未来以及我们在世界上更广泛的地位构成生存问题。鉴于人工智能的各个方面（例如深度学习）的不断发展[参考：Tech World]，反对者怀疑它是否会在某个时候发展出自己的利益并主宰人类，或者在特定情况下对我们造成伤害。鉴于这些担忧，我们是否应该担心人工智能技术的进步？
人工智能在不同阶段的影响......
Durgapur- 6 摘要：在当今时代，我们生活在一个控制论社会中。如今，人工智能正在发展，其应用正以惊人的速度蔓延。人工智能改变了人们的学习方式和生活方式。许多国家都采用人工智能来升级其传统教育体系并为其赋予新的色彩。考虑到人工智能的日益普及，本文将讨论人工智能的原理和特点及其对不同教育状态的影响。本文基于二手数据。未来，人工智能将继续发挥重要作用，提供有针对性的干预和支持，以满足学生的不同需求，促进教育的包容性。此外，人工智能将有助于使教学和学习更加积极，更具吸引力。关键词：人工智能（AI）、人工智能技术、教师、学生、学习、人工智能效应。简介：我们知道计算机无法学习。计算机可以存储数据，但没有自己的智能来使用它。计算机无法自行处理任何情况。人脑比计算机先进得多。计算机速度更快，但它们不如大脑聪明。我们无法想象在国际象棋中击败卡斯帕罗夫的机器，或者在工厂里工作的机器人是智能的。或者识别我们的声音或面孔的设备。1955 年，约翰·麦卡锡首次使用了人工智能这个词。人工智能是开发应该像人类一样学习和行动的机器的领域。开发像人类一样智能的机器是一门艺术和科学。它指的是机器将表现出人类的智能。互联网、多媒体、数字设备和结构良好的学习管理系统的发展是人工智能及其广泛应用的支柱。人工智能是一项丰富的技术，几乎被应用于每个领域并正在改变世界。教育就是其中之一。目标：● 确定人工智能的原理和特点。● 强调人工智能对小学教育的影响。● 强调人工智能对中学教育的影响。● 强调人工智能对高等教育的影响。
围棋作为人工智能研究领域的挑战
1.0 简介 计算机程序几乎在各个游戏层面上都在挑战人类的表现：世界西洋双陆棋冠军是一个神经网络程序 [7]。国际象棋程序（最初是人工智能搜索技术研究的雏形）的性能处于大师级别：1994 年，世界上等级分最高的国际象棋选手卡斯帕罗夫在一场计时锦标赛中被计算机国际象棋程序击败，不过他还没有输过一场不计时比赛。然而，这些顶级程序早已不再能启发或教导人工智能和认知科学研究人员如何将人类认知的灵活性和技巧融入计算机程序。数十年的国际象棋研究中得出的一个常见误解是，一旦问题得到正式指定，利用良好的搜索和评估算法的蛮力技术就足以解决任何问题。围棋领域与这种常见误解相矛盾。正式指定围棋规则很容易，然而，所有当前程序的表现都比不上人类，甚至连初级中级玩家的水平都比不上。最初，我们认为国际象棋和围棋之间程序性能的差异与相对分支因子有关，因此也与国际象棋和围棋的相对复杂性有关。虽然围棋的分支因子确实要大得多，这对编程有相当大的影响（如表 1 所示），但我们逐渐意识到，这两种游戏中战略和战术之间的差异更为重要。在国际象棋中，棋盘位置的良好评估函数通常仅通过战术手段就可以估计出来——也就是说，搜索可能的走法树，直到发现位置强度的重大变化。在围棋中，战术考虑涉及争夺特定的棋子组（定义见第 2.1 节），而战略考虑涉及构建棋子组，这些棋子组将在后期对游戏产生巨大影响。人类棋手要想在国际象棋和围棋中表现出色，就必须精通战略和战术。在国际象棋程序中，战术技能与长远搜索技术相结合足以产生出色的表现。这些技术在围棋程序中失败了，原因我们将在下文中讨论。