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人工智能和机器学习的专利保护
在依赖发明人了解潜在的现有技术时，尤其是对于使用人工智能的发明，您应该谨慎行事。许多公司和大学都强烈鼓励发明人寻找在现有流程中实施人工智能的方法，这导致许多发明人无意中重新发明了其他人可能已经探索或实施的东西。当然，这并不一定意味着两组发明人都发明了相同的解决方案。如果您确实发现了这样的问题，您应该彻底调查这些方法是否真的相同，或者这些方法之间是否存在差异，这些差异可能足以证明新颖性和非显而易见性。请参阅显而易见性驳回：攻击表面案例和显而易见性驳回：反驳表面案例。
人工智能和机器学习指南。......
如果您有兴趣致力于实现这些建议中的任何一项，欢迎您联系项目负责人 Victoria Grace Walden 博士 (v.walden@sussex.ac.uk)，主题为：AI 和机器学习建议。我们热衷于跟踪报告发布后的影响，支持该领域的持续工作，也可能让您与其他对类似行动感兴趣的组织取得联系，以支持合作。
大数据：机器学习和人工智能进步的动力
大数据是一种变革性的力量，它重塑了我们收集、处理和从庞大而复杂的数据集中获取见解的方式 [1]。在我们日益数字化的世界中，信息以前所未有的速度生成，从社交媒体、传感器、电子商务交易等来源产生了海量数据 [2]。这种数据爆炸式增长催生了“大数据”一词，它指的是数据集非常庞大、多样且快速变化，以至于传统数据处理方法不足以有效处理它们。此外，大数据为新技术和工具的发展铺平了道路，例如数据湖、NoSQL 数据库以及 Hadoop 和 Spark 等分布式计算框架。这些创新使数据处理和分析的访问变得民主化，使更广泛的受众更容易获得它。大数据本身也带来了一系列挑战。隐私和安全问题至关重要，因为敏感信息的收集和存储引发了道德问题。此外，管理和处理大型数据集需要大量的计算资源，从而导致可扩展性和成本问题 [3]。大数据代表着一种变革力量，正在重塑企业、政府和研究人员的运作方式。它为洞察和创新提供了前所未有的机会，但它
量子机器学习：彻底改变药物发现
药物发现的每个阶段。其应用包括靶标识别、分子对接、药代动力学预测、毒性评估和加速药物筛选。这些发现的意义在于有望加快、经济高效且有针对性的药物开发。量子计算和机器学习的结合为精准医疗开辟了新领域，并有可能重塑制药业格局。本文深入探讨了 QML 在药物发现中实施的基本原理、实际案例研究和道德考虑，阐明了其彻底改变该领域和改善患者治疗效果的潜力。
如何构建真正的人工智能或真正的机器智能和学习
摘要 我们正处在巨变的边缘，这是一个历史抉择和机遇的关键时刻。未来五年可能是人类历史上最好的五年，也可能是最坏的五年，因为我们拥有创造最基础的通用技术（GPT）的全部力量、技术和知识，而这项技术可能会彻底颠覆整个人类历史。最重要的通用技术是火、轮子、语言、文字、印刷机、蒸汽机、电力、信息和电信技术，而真正的人工智能技术将超越它们。我们的研究涉及为何以及如何在未来五年内设计和开发、部署和分发真正的机器智能或真正的人工智能或真正的超级智能（RSI）。RSI 的整个构思分为三个阶段，历时约三十年。跨人工智能的第一个概念模型于 1989 年发布，涵盖了所有可能的物理现象、影响和过程。 1999 年开发了更扩展的 Real AI 模型。2008 年提出了超级智能的完整理论，包括现实模型、全局知识库、NL 编程语言和主算法。RSI 项目最终于 2020 年完成，一些关键发现和发现已在欧盟人工智能联盟/Futurium 网站上发表，共计 20 多篇文章。RSI 具有统一的世界元模型（全局本体论）、通用智能框架（主算法）、标准数据类型层次结构、NL 编程语言，可通过智能处理数据（从网络数据到现实世界数据）与世界进行有效交互。基本成果包括技术规范、分类、公式、算法、设计和模式，均作为商业机密保存，并记录为《企业机密报告：如何设计人机超级智能 2025》。作为欧盟人工智能联盟的成员，作者提出了人机 RSI 平台作为跨国欧盟-俄罗斯项目的关键部分。为了塑造一个智能和可持续的未来，世界应该投资于 RSI 科学和技术，因为跨人工智能范式是通往包容、仪器化、互联和智能世界的道路。
药物研发中的量子机器学习
本文探讨了量子机器学习 (QML) 在药物发现中的变革潜力。QML 利用量子计算和先进的机器学习来加速候选药物的识别、预测分子相互作用和优化化合物。关键应用包括高效虚拟筛选、分子模拟和预测建模。虽然前景光明，但 QML 面临着技术挑战，需要量子专家和制药研究人员之间的合作。总之，QML 提供了一种更快、更经济的药物开发途径，有可能重塑制药行业并推动医学科学的发展。
人工智能立场：跨越人机交互的未知领域？
摘要。尽管即使是非常先进的人工系统也无法满足人类成为社会互动适当参与者所需的苛刻条件，但我们认为并非所有人机交互 (HMI) 都可以适当地简化为单纯的工具使用。通过批评标准意向性主体解释的过于苛刻的条件，我们建议采用一种最小方法，将最小主体归因于某些人工系统，从而提出将采取最小联合行动作为社会 HMI 的案例。在分析此类 HMI 时，我们利用了丹尼特的立场认识论，并认为出于多种原因，采取意向性立场或设计立场可能会产生误导，因此我们建议引入一种能够捕捉社会 HMI 的新立场——人工智能立场。
人工智能与机器学习的应用...
摘要 人工智能 (AI) 是一门科学，它涉及开发模仿人类智能的机器。机器学习 (ML) 是人工智能的一个子域，其中机器可以自动从数据中学习，而无需明确编程。农业不断受到压力，以用更少的资源生产更多。AI 和 ML 技术能够通过分析农业数据来优化资源利用率。它通过预测各种输入参数和预测作物的收获后寿命改变了当今农业的面貌。本章讨论了可用的不同 AI 和 ML 技术以及它们如何在农业生命周期的不同阶段使用。本章涵盖了农业中需要 AI 和 ML 的广泛领域。它包括土壤、灌溉和疾病管理。本章还介绍了人工智能在植物表型组学领域的重要性。本章讨论了地理信息系统 (GIS) 和遥感与人工智能相结合的可能用途。
如何引用。Barajas-Gamboa JS。重新定义数字手术时代：人工智能、增强现实和机器学习的作用
然而，一个限制是，AI系统需要大量高质量数据来最大限度地减少其结果的偏差。在外科领域实施AI的其他担忧是在数据处理和分析时存在保密风险和患者信息完整性丧失的风险。对此，世界卫生组织明确了其在医学领域使用AI的道德立场。他们强调根据正义、仁慈、患者自主和非恶意原则实施AI使用的重要性。关于在医学中使用AI的法律框架，世界上最先进的卫生系统已经出台了新的法规。然而，这一领域在不久的将来仍将不断发展（1,6）。近年来，AR和虚拟现实（VR）在改善外科领域的教学过程方面发挥了重要作用。这些日益普及的技术进步使医学生、住院医生和研究员能够沉浸在模拟和控制的场景中，从而获得培训过程中所需的手术技能和能力。AR 和 VR 的优势包括缩短学习曲线时间、通过不将真实患者暴露于学习目的来减少可能的手术并发症以及使用先前建立和验证过的课程 (8)。同样，