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分析教师候选人关于人工智能融入的论点
人工智能 (AI) 在教育领域日益重要的作用引发了关于其对教学和学习的影响的重要讨论。这项定性研究探讨了伊迪尔大学 118 名教师候选人对将人工智能融入教育实践的辩论观点。我们采用 Toulmin (1958) 模型，分析了他们的论点，包括主张、证据、依据、支持、反驳和结论，以确定他们对人工智能教学整合的立场。利用四个不同的人工智能聊天机器人——GPT-4、Gemini AI、Claude 3 Haiku 和 Mistral AI——该研究解读了这些维度中的主题暗流。此外，通过“负空间探索”做出了新颖的方法论贡献，重点关注未提及的主题，以识别论证中的潜在偏见和假设。该研究的双重分析方法结合了人工智能驱动的主题识别和负空间探索，丰富了对内容的理解。主要发现表明，参与者的看法存在微妙差异：虽然人工智能聊天机器人被认为可以提高教育效率并实现个性化学习，但人们仍然担心人际互动减少、批判性思维技能可能受到侵蚀以及道德使用问题。分析还强调需要平衡人工智能实施，以支持而不是取代传统教育方法。这项研究促进了关于有效将人工智能融入教育的持续辩论，并呼吁负责任地采用人工智能技术。
利用转移学习在葡萄牙社交媒体帖子中进行仇恨言论检测
摘要社交媒体的快速兴起带来了新的数字通信方式，以及令人担忧的在线仇恨言论（HS），这又导致研究人员开发了几种自然语言处理方法以进行检测。尽管在自动化HS检测方面已经取得了重大进步，但针对欧洲葡萄牙语的研究仍然很少（就像几种资源不足的语言中发生的那样）。为了解决这一差距，我们探讨了各种转移学习模型的功效，这些模型在文献中已显示出与其他深度学习模型相比，该任务具有更好的性能。我们采用葡萄牙文本中预先训练的类似于BERT的模型，例如Bertimbau和Mdeberta，以及GPT，Gemini和Mistral Genertral Modelate，用于在葡萄牙在线话语中检测HS。我们的研究依赖于YouTube评论和推文的两个带注释的Corpora，均以注释为HS和非HS。我们的发现表明，YouTube语料库的最佳模型是欧洲葡萄牙推文的Bertimbau Retriant，并针对HS任务进行了微调，正面的F-SCORE为87.1％的正面级别为87.1％，比基线模型优于20％以上，并且比基本的Base Bertimbau相比增加了20％以上。Twitter语料库的最佳模型是GPT-3.5，正级别的F-评分为50.2％。我们还评估了使用内域和混合域训练集的影响，以及在生成模型提示其性能中提供背景的影响。
物理意识深度学习的基础模型
请发送简历，动机信，在主人中获得的成绩，并在可能的情况下给patrick.gallinari@sorbonne-universite.fr申请截止日期：15/12/2024对主题上下文的描述：物理学 - 意识到深度学习是一种新兴的研究领域，旨在研究AI方法的潜在，以研究AI方法，以提高自然科学的科学研究。这是一个快速增长的研究主题，有可能提高科学进步并改变我们在整个科学领域的研究方式。这个想法寄希望于的领域是对复杂动力学的建模，这些动力学表征了在气候科学，地球科学，生物学，流体动力学等域中发生的自然现象。正在开发多种方法，包括数据驱动的技术，利用第一原理（物理）的方法，与机器学习，神经求解器，直接求解微分方程的神经求解器。尽管取得了重大进展，但这仍然是一个新兴的话题，在机器学习和应用程序领域中引发了几个开放问题。在所有探索性研究方向中，开发从多种物理学学习的基础模型的想法正在成为该领域的基本挑战之一。该博士建议旨在探索这个新挑战性主题的不同方面。研究方向：基础模型在自然语言处理（GPT，Llama，Mistral等）或视觉（剪辑，Dall-E，Flamingo等）等领域已变得突出。使用自学训练进行了大量数据训练，可以使用或适应下游任务，同时受益于
人工智能可能的风险及缓解措施 - 命名实体识别
NER 如何工作？命名实体识别技术基于三种主要方法：词典、规则和机器学习 2 ：• 基于词典或基于字典的方法依赖于来自不同来源（例如预先存在的标记数据集和在线资源）的预定义术语列表。在这种方法中，输入文本与词典中的条目匹配以识别命名实体。此方法可能难以对新命名实体和含义模糊或拼写变化的实体进行分类。• 基于规则的系统包含手动或自动构建的规则 3 ，旨在根据文本中的特定模式或标准检测实体。• 基于监督机器学习的方法可以通过从带注释的数据中学习，自动识别和分类新文本中的命名实体。此方法需要大量 4 带注释的训练数据来估计和微调模型的参数。虽然早期的 NER 系统主要依赖于词典和手工制定的基于规则的方法，但现代技术主要采用机器学习，因为它们能够很好地适应和推广到各种环境和领域。一些 NER 系统结合了多种方法来提高其性能和准确性。5 采用无监督机器学习的新兴 NER 系统（大型语言模型，如 BERT 6 、GPT-4、LlaMA 和 Mistral）可以提供一种替代方法，有助于减少通常耗时且昂贵的使用标记命名实体注释训练数据的过程。虽然这仍然是一种新颖的方法，但与传统的监督方法相比，它有潜力处理更复杂的任务。
分析六个大语言模型的道德逻辑
摘要这项研究研究了六种著名的大型语言模型的道德推理：OpenAI的GPT-4O，Meta的Llama 3.1，困惑，人类的Claude 3.5十四行诗，Google的Gemini和Mismtral 7b。该研究探讨了这些模型如何表达和应用道德逻辑，特别是在响应道德困境（例如手推车问题）和亨氏困境中。偏离了传统的一致性研究，该研究采用了解释性透明框架，促使模型解释了他们的道德推理。通过三种既定的伦理类型学分析了这种方法：结果主义 - 道德分析，道德基础理论和科尔伯格的道德发展阶段。的发现表明，LLM在很大程度上表现出了很大程度上收敛的伦理逻辑，其标志是理性主义者，后果主义者的重点，而决策通常优先考虑危害最小化和公平性。尽管在训练前和模型结构上相似，但跨模型中伦理推理的细微差异和显着差异的混合物反映了微调和训练后过程的差异。模型始终显示出博学，谨慎和自我意识，表现出类似于道德哲学中的研究生级话语的道德推理。在惊人的统一性中，这些系统都将其道德推理描述为比典型的人类道德逻辑的特征更复杂。鉴于人类对此类问题的争论的悠久历史，仍然存在“与谁的价值观保持一致的问题（Brown 1991; Taylor 2023; Klingeford et al。2024）。1987; Sawyer＆Jarrahi 2014）。1987; Sawyer＆Jarrahi 2014）。生成大语言模型的快速发展使对齐问题成为AI伦理讨论的最前沿 - 具体来说，这些模型是否与人类价值观适当地保持一致（Bostrom，2014; Tegmark 2017; Russell 2017; Russell 2019）。，但我们可能会认为，提出一致性问题的人主要是在适当地呼吁人们注意最大程度地减少对人类生活和环境的身体伤害的更广泛的问题，并最大程度地提高人类在这个不断发展的社会技术领域中寻求目标的能力（Bijker等人，当然，极端的未对准的情况是戏剧性的反对，因为超级智能人工智能模型可能决定控制所有人类系统，消除人类并使世界对人工实体而不是人类的安全。许多认真的分析师深入探讨了这些存在的风险情景（Good 1965; Bostrom 2014;
genai和反托拉斯：在不确定性时期轻轻踩踏
* Paul Gilbert和Riccardo Tremolada是Cleary Gottlieb Steen＆Hamilton LLP的律师。本文中表达的观点是个人的，不归因于公司或其客户。所有错误，遗漏和观点都是作者自己的。1 See Regulation 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence and amending Regulations 300/2008, 167/2013, 168/2013, 2018/858, 2018/1139 and 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, 2016/797 and 2020/1828 （人工智能法），PE/24/2024/REV/1 OJ L，2024/1689，2024年7月12日，Refitals 99和105。2，例如，AI改善了财务预测和股票市场的预测。 它还为语音识别，流媒体平台上的建议系统提供动力，智能停车系统和个性化的购物建议。 3 FMS是深度学习模型，经过对非结构化的，未标记的数据训练，可用于开箱即用的多种任务或通过微调适应特定任务。 参见P. Lorenz，K。Perset和J. Berryhill，“生成人工智能的初步政策注意事项” 2023 OECD Publishing，No. 1，经合组织人工智能论文，巴黎第6页。 4根据Openai当时的Openai首席执行官Greg Brockman的说法。 5 T. Oeyen和Y. Yargici，“未知领域：生成AI，合并控制和Microsoft-Open AI Saga”，档案，人工智能和反果实，同意2-2024，第18页。 6参见，例如，E。Mollick，“ Chatgpt是AI的转折点”，《哈佛商业评论》（2022年12月14日）。2，例如，AI改善了财务预测和股票市场的预测。它还为语音识别，流媒体平台上的建议系统提供动力，智能停车系统和个性化的购物建议。3 FMS是深度学习模型，经过对非结构化的，未标记的数据训练，可用于开箱即用的多种任务或通过微调适应特定任务。参见P. Lorenz，K。Perset和J. Berryhill，“生成人工智能的初步政策注意事项” 2023 OECD Publishing，No.1，经合组织人工智能论文，巴黎第6页。4根据Openai当时的Openai首席执行官Greg Brockman的说法。5 T. Oeyen和Y. Yargici，“未知领域：生成AI，合并控制和Microsoft-Open AI Saga”，档案，人工智能和反果实，同意2-2024，第18页。6参见，例如，E。Mollick，“ Chatgpt是AI的转折点”，《哈佛商业评论》（2022年12月14日）。7公司活跃在Genai领域中，例如，例如Aleph Alpha，Bloom（拥抱面），Claude（Anthropic），Cohere，Gemini和Gemma和Gemma（Google），拐点AI，Llama（Meta），各种版本的Mistral AI，Midjourney，Midjourney，sentability AI和Titan（titan）和Titan（Amazon）。8 See M. Heikkilä, “AI is at an inflection point, Fei-Fei Li says”, MIT Technology Review , 14 November 2023, available at: https://www.technologyreview.com/2023/11/14 /1083352/ai-is-at-an-inflection-point-fei-fei-li-says/ .9 Polaris, “Generative AI Market Share, Size, Trends, Industry Analysis Report, By Component (Software and Services); By Technology; By End-Use; By Region; Segment Forecast, 2023—2032”, 2023, available at: https://www.polarismarketresearch.com/industry-analysis/generativeai-market .10实际上，经济的每个部门都将从Genai中受益。Genai已经在整个经济体中许多部门都在改变商业实践和生产力。它在科学研究中也越来越有价值，从而实现了扩展科学家能力的复杂模型。参见，例如，Z.另请参见J. Seo等人，“避免使用深度增强学习的融合等离子体撕裂的不稳定性”，626自然，746-751（2024）。高盛在2023年进行的研究估计，Genai工具有可能在未来10年内向GDP增加7％，这相当于大约7万亿美元。11参见McKinsey，“生成AI的经济潜力：下一个生产力边界”，2023年，第24页，可在以下网址获得：https：//www.mckinsey.com/~/~/~/mmedia/mckinsey/mckinsey/business %20functions/mckinsey%20digital/our%20insights/the%20economic%20potential%20of%20generative%20ai%20the%20next%20productivity%20frontier/the-economic -potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier.pdf .参见高盛（Goldman Sachs），“生成AI可以将全球GDP提高7％”，2023年4月5日，网址为：https：//www.goldmansachs.com/insights/Articles/generative-generative-generative-could-could-raise-glaise-global-global-global-gdp-by-7-percent.html。12 Genai行业应被理解为“ Genai模型的价值链”，其中可能包括以下市场：筹码制造，云基础设施的提供，数据许可，特定类型的AI劳动力的供应，生产力的供应，生产力的供应，供应特定的CHATBOT服务，特定手机助理服务的供应，供应特定的手机数字助理服务等。请参阅欧洲委员会，“生成AI和虚拟世界中的竞争”，竞争政策简介第3/2024号，网址：https：//competition-policy.ec.europa.europa.euu/document/document/download/c86d461f-062e--062e--062e--4dde-4dde-4dde-a662-1522222222856ca。13虽然竞争执法在维护竞争性的Genai市场中的作用很重要，但应注意的是，与这些技术有关的市场动态和竞争的发展方式很容易受到许多其他因素的影响，包括对与竞争不同的政策方面的监管，例如AI安全，数据和版权法。请参阅欧洲委员会，“生成AI和虚拟世界中的竞争”，竞争政策简介第3/2024号，网址：https：//competition-policy.ec.europa.europa.euu/document/document/download/c86d461f-062e--062e--062e--4dde-4dde-4dde-a662-1522222222856ca。
AI在将来的效果
在1950年代首次提出的思维机器的概念为人工智能（AI）的重大进步铺平了道路。1980年代和2000年代神经网络的发展导致了生成模型，而2010年代的深度学习繁荣推动了自然语言处理，图像和文本生成以及医学诊断的重大突破。这些进步最终达到了多模式AI，似乎可以完成各种任务。但是，这引发了有关多模式AI可能导致的问题的疑问。生成的AI（Gen AI）一直在不断发展。最近的发展包括开发人员（例如OpenAI和Meta）使用较小和较低的模型，在使用更少的资源的同时提高了AI功能。及时的工程也随着诸如Chatgpt的出现，更好地理解人类语言的细微差别时，工程也正在发生变化。大型语言模型（LLMS）经过特定信息的培训，他们可以为专业行业提供深厚的专业知识，成为随时准备协助任务的代理商。AI尚未成为一项短暂的技术；相反，它已成为我们个人和商业生活中不可或缺的一部分。超过60个国家已经制定了国家AI战略来利用其利益，同时减轻风险。这涉及在研发，政策标准审查和监管框架改编方面进行大量投资，以确保技术不会对劳动力市场或国际合作产生负面影响。人类和机器可以通信的便利性使AI用户能够更有效地完成。AI预计将通过持续勘探和优化向全球经济增加4.4万亿美元。从现在到2034年，AI将成为我们生活许多方面的固定装置。像GPT-4这样的生成AI模型显示出巨大的希望，但也有局限性。因此，AI的未来是通过向开源大型模型的转变来定义的，用于实验和开发更小，更有效的模型，以促进易用性和较低的成本。诸如Llama 3.1和Mistral大2之类的举措说明了这一趋势，在维持商业权利的同时促进了社区合作。对较小模型的兴趣日益增强导致创建了Mini GPT 4o-Mini等模型，该模型快速且具有成本效益。不久之后就有一个适合嵌入智能手机等设备中的模型，尤其是当成本继续降低时。该运动反映了从完全封闭的大型模型到更易于访问和通用的AI解决方案的过渡。虽然较小的型号具有负担能力和效率，但仍对更强大的AI系统的需求仍然存在。因此，AI开发可能会优先考虑可伸缩性和可访问性，以平衡这些竞争要求。人工智能（AI）的最新进步正在为企业提供无与伦比的功能，以实现前所未有的规模来精确和解决问题。Harnessin更有效地利用了资源，这些尖端的模型使定制内容创建和复杂的任务自动化成为现实。可以在几种核心技术的开发中看到AI的影响。在计算机视觉中，AI是革命素的图像和视频分析，为自动驾驶和医疗诊断的突破铺平了道路。同样，自然语言处理（NLP）中AI驱动的增强功能使机器能够更好地理解和生成人类语言，从而导致更明智的交流接口和更准确的翻译工具。AI对预测分析和大数据处理的影响也值得注意，因为它使企业能够预测趋势并更轻松地做出明智的决定。AI在机器人技术中的集成通过创建更多自主和适应性的机器来简化复杂的任务，例如组装，探索和服务交付。此外，物联网上的AI驱动创新（IoT）具有显着增强的设备连接性和智能，从而带来了更智能的房屋，城市和工业系统。展望2034年，预计在AI领域将有几个关键的进步。多模式AI结合了多种数据类型，例如文本，语音，图像和视频，将变得更加精致和普遍。这项技术有可能为可以理解复杂查询并提供量身定制的响应的高级虚拟助手和聊天机器人提供动力。此外，用户友好的平台将使非专家可以将AI用于从业务应用程序到创意项目的各种任务。无代码和低编码平台也将变得更加易于访问，从而使非技术用户能够使用拖放组件或指导的工作流程创建AI模型。API驱动的AI和微服务将使企业轻松地将高级AI功能集成到其现有系统中，从而加快自定义应用程序的开发，而无需广泛的技术专长。自动ML平台的兴起将自动化数据预处理和高参数调整等任务，从而使任何人都可以在没有专业专业知识的情况下快速创建高性能的AI模型。最后，基于云的AI服务将为企业提供预建的AI模型，这些模型可以轻松地集成到现有系统中，从而进一步简化创新过程。在此量身定制的文章文本以满足特定需求，无缝集成到现有系统中，并根据需要进行缩放或向下缩放。这种可访问性将使业余爱好者能够为个人项目或附带业务创建创新的AI解决方案，从而推动个人进步和成长。通过拥抱开源开发，可以提高透明度，同时仔细的治理和道德准则可以确保高安全标准和对AI驱动过程的信任。最终目标可能是创建一个完全由语音控制的，多模式的虚拟助手，能够按需生成视觉，文本，音频或多媒体资产。尽管推测性，但如果到2034年出现人工通用情报（AGI），我们可能会目睹可以自主生成，策划和完善自己的培训数据的AI系统，从而无需人工干预即可进行自我完善和适应。该保险将涵盖与这些错误相关的财务，声誉和其他风险，类似于保险公司处理财务欺诈和数据泄露的方式。随着生成性AI在组织中变得更加普遍，公司可能会提供“ AI幻觉保险”以防止不正确或误导性结果，这通常是由于培训数据不足或培训数据中的偏见不足。AI决策和预测建模将提高到AI系统作为战略业务合作伙伴的功能，为高管提供知情决策和自动化复杂任务的地步。这些AI系统将集成实时数据分析，上下文意识和个性化见解，以提供量身定制的建议，例如财务计划和客户宣传，使其与业务目标保持一致。改进的自然语言处理（NLP）将使AI能够与领导力一起参加对话，并根据预测性建模和场景计划提供建议。企业将依靠AI来模拟潜在的成果，管理跨部门协作以及基于持续学习的策略。这些AI合作伙伴将使小型企业能够更快地扩展并以类似于大型企业的效率运行。量子AI，利用Qubits的性质，可以通过解决以前由于计算约束而无法解决的问题来克服经典的AI限制。这可能会改变科学研究领域，在该领域中，AI将通过对将经典计算机进行千年来处理的场景进行建模，从而突破物理，生物学和气候科学中发现的界限。AI进步中的一个重大挑战是培训大型模型（例如大语言模型（LLM）和神经网络）所涉及的巨大时间，精力和成本。当前的硬件要求正在接近常规计算基础架构的限制，这使创新专注于增强硬件或创建新的体系结构。量子计算提供了一个有希望的解决方案，该解决方案将实现复杂的材料模拟，庞大的供应链优化以及指数较大的数据集，以实时变得可行。BITNET模型通过使用三元参数减少培训时间和能耗来彻底改变AI创新。此方法利用多个状态来处理信息，可能会导致更快的计算和更低的功率使用。正在开发专门的硅硬件来支持比特网模型，这可能会大大加速AI培训并降低运营成本。AI的未来可能会结合量子计算，比特网模型和专门的硬件，以克服计算限制。为了实现AI的普及，法规和道德标准必须显着提高。这包括创建严格的风险管理系统，对高风险AI施加更严格的要求，并达到透明度，鲁棒性和网络安全标准。道德考虑将塑造法规，包括禁止对社会评分和远程生物识别识别等不可接受的风险进行禁令。代理AI是指由独立运行的专业代理组成的系统，处理特定的任务并与数据，系统和人员进行交互以完成多步骤工作流。随着人类生成的数据变得稀缺，企业正在旋转合成数据，即模仿现实世界情景的人工数据集。这种类型的AI使用更简单的决策算法和反馈循环适应实时环境，从而使企业能够自动化复杂流程（例如客户支持或网络诊断）。到2034年，代理AI系统可能会成为管理业务工作流，智能家居和其他行业的核心，提供补充一般能力的高效且具有成本效益的解决方案。AI模型将利用各种数据源，包括卫星图像，生物识别数据和IoT传感器数据，以提高准确性和促进多样性。朝着定制模型的趋势正在上升，组织使用专有数据集来培训根据其特定需求量身定制的AI。这些模型可以通过与组织的独特数据和上下文紧密一致来超越通用LLM。公司将投资高质量的数据保证，以确保真实和合成数据都符合严格的可靠性，准确性和多样性标准。这将有助于保持AI性能和鲁棒性，同时解决“影子AI”的挑战 - 员工使用的未经授权的AI工具。正在出现一些雄心勃勃的想法，以解决当前局限性并突破AI功能的界限。这样的想法是后摩尔计算，该计算旨在超越传统的von Neumann架构，因为GPU和TPU达到了他们的物理限制。模仿人脑的神经结构的神经形态计算是该过渡的最前沿。实验的另一个重要领域涉及AI分布式Internet或联合AI的开发。使用光而不是电信号来处理信息的光学计算也提供了有希望的途径，以提高计算效率和可扩展性。该愿景设想了一个分散的AI基础架构，该基础架构在多个设备和位置运行，在本地处理数据以增强隐私并减少潜伏期。当前的研究重点是开发有效的算法和协议，以在分布式模型之间进行无缝协作，从而促进实时学习，同时保持高数据完整性和隐私标准。研究人员还在探索通过引入更有效的窗户技术来克服变形金刚架构注意机制的局限性的方法。计算资源的快速增长有望彻底改变AI功能，从而实现了可以从过去的大量相互作用中学习的更复杂的模型。想象一个无缝的未来，您的智能助手日常工作，订购杂货，甚至驱使您在调整交通和天气的同时工作。在家里，AI驱动的娱乐活动会根据您的喜好生成定制的内容。先进的AI技术的含义是深远的，在气候行动中具有双重角色：在作为缓解工具的同时促进能源需求的增加。在制造业中，AI机器人优化了生产率，减少了缺陷；在医疗保健中，自动诊断工具改善了疾病识别。自动化将简化运营，降低成本并提高创新，但也会导致工作流离失所，尤其是在依靠重复任务的行业中。在AI开发，数据分析和网络安全方面产生了新的机会，而对AI维护和治理技能的需求则增长，需要劳动力重新运转。人们对AI的情感依恋越来越强，就像Eliza效应和其他AI同伴一样。在接下来的十年中，这些关系可能变得更加复杂，引发了有关心理和道德含义的问题。为了促进与日益类似人类的机器的健康互动，社会必须鼓励个人区分真正的人类联系与AI驱动的人的联系。作为AI生成的内容主导在线平台，估计约有50％的互联网材料，人类生成的数据越来越稀缺。到2026年，用于培训大型AI模型的公共数据可能会耗尽。为了解决这个问题，研究人员正在探索合成数据生成以及诸如IoT设备和模拟的替代来源，以多样化AI培训输入。为了在数据饱和的数字景观中保持有效，AI的进步需要可持续的策略。满足个人需求的成本效益模型将变得至关重要。IBM的Watsonx.ai是AI产品的投资组合，旨在为各个行业的企业开发更安全，更容易获得和多功能的工具。 它将高级AI功能集成到支持业务并确保AI的真正影响的灵活性。 watsonx.ai优先考虑用户友好性和效率，将自己定位为那些希望在未来十年中利用AI力量的人来说是必不可少的资产。 但是，这种写照可能无法代表AI的未来。IBM的Watsonx.ai是AI产品的投资组合，旨在为各个行业的企业开发更安全，更容易获得和多功能的工具。它将高级AI功能集成到支持业务并确保AI的真正影响的灵活性。watsonx.ai优先考虑用户友好性和效率，将自己定位为那些希望在未来十年中利用AI力量的人来说是必不可少的资产。但是，这种写照可能无法代表AI的未来。IBM提供各种解决方案，包括基础模型，花岗岩AI模型，AI咨询服务和AI学院。这些资源在核心工作流程中加速了生成AI的影响，提高生产力，并为构建尖端AI应用程序提供平台。从历史上看，AI被描述为流行文化和电影中的对手。当我们迈向未来时，人们对AI的潜力和造成严重破坏的担忧是没有根据的。相反，AI具有巨大的可能性，可以简化我们的生活并以积极的方式塑造人类的命运。这是AI会影响人类的7种方法：首先，AI已经通过引入自动驾驶汽车彻底改变了运输。随着我们的前进，期望更先进的应用程序，例如无人驾驶卡车，公共汽车，摩托车和真正的无人驾驶汽车，具有增强的安全性和用户体验。接下来，AI将通过介绍帮助教师并提高学习质量的机器人教师来改变教育。例如，如果教师错过了重要概念，则会提醒他们，他们将其释放出来，以完成更重要的任务。斯坦福大学的专家预测，AI辅助教学将在15年内成为北美的规范。在医疗保健中，AI已经通过简化流程和挽救生命产生重大影响。其未来的应用包括提高护理质量，简化患者获得护理的机会，提高治疗速度以及使用数据分析工具个性化医疗保健。家庭机器人是AI将来会有所作为的另一个领域。他们将变得更加聪明，有能力和个性化，甚至可能可爱！具有增强的导航，方向和对象识别功能，家庭机器人将使我们的生活更轻松。AI技术进步：塑造人类的未来人工智能（AI）融入各个部门正在彻底改变执行任务的方式，从而提高效率和生产力。正如通用电气所说，家庭机器人不仅会有所帮助，而且还具有像生活一样的个性，并在家中担任同伴。在Robocops等电影中探索了这个概念，在该电影中，AI驱动的警察机器人被看到战斗和调查犯罪。在警务中，预计AI将发挥重要作用，包括预测犯罪，保护监狱和控制犯罪现场。高级面部和行为识别能力将使犯罪预防，挽救无数生命和财产损失。NASA这样的空间探索组织已经利用AI来用于无人穿梭，流浪者和探针，检测对象并找到安全的途径来发现新位置。将AI在太空探索中的使用旨在扩展到任务计划，执行，操作和完成阶段，增强效率，输出和安全性。此外，AI将有助于检测和预防灾难性事件，例如流星冲击或航天器组件故障。机器人士兵不再是科幻概念，而是在各种战争任务中自主使用，改变了战争的方式。当他们减少人身伤亡时，它们也会造成破坏，引发有关道德和法规的疑问。国际机构将为机器人士兵制定规则，并具有某种形式的人类控制以防止流氓行为。AI的未来是光明的，进步导致了简化的操作和简化的生活。随着技术的不断发展，其对人类的影响将是深远的，从而塑造了各个部门和行业的过程。