XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMyths
医疗技术领域的人工智能神话与事实
FDA 和医疗器械行业认识到全球统一的方法来监管支持 AI/ML 的设备的价值。2021 年，FDA、加拿大卫生部和英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 联合发布了一份文件，其中确定了 10 项指导原则，这些原则可以为良好机器学习规范 (GMLP) 的制定提供参考。GMLP 支持开发安全、有效和高质量的人工智能/机器学习技术，这些技术可以从实际使用中学习并可能提高设备性能。
AI上的精美印刷品：揭穿AI神话
他们使用类比来解释为什么它仅仅是一种极端的假设情况，而不是实际的威胁，花了大量时间来进行解释。经常被用来证明对AI构成的存在威胁的恐惧的一种思想实验是“造纸最大化器”实验。在本实验中，AI系统偶然地消除了人类，以最大程度地提高纸袋生产。在这种情况下，AI认为需要更多资源来生产纸卷，并意识到人类正在阻碍获得这些资源。但是，卡普尔和纳拉亚南认为，这种推理假设AI是强大的，但缺乏对人类遗产的根本关注，这是一个有缺陷的前提。他们认为，这种无意识的文字不是具有某些内置保护措施和更细微的解释过程的现代AI系统的特征。直观的AI（AGI） - 一种比当前正在使用的现代AI更先进的系统 - 应该能够识别这对人类不利，如果需要的话，可以执行该功能。
揭开光子雪崩纳米颗粒的神话和奥秘
光子雪崩（PA）纳米材料表现出任何材料报告的最非线性光学现象，从而使它们可以推动从超分辨率成像和超敏感的感官到光学计算的应用的边界。，但PA仍然笼罩在神秘之中，其基本的物理和局限性被误解了。光子雪崩实际上并不是雪崩光子的，至少不是像雪球在实际雪崩中更多地滚雪球一样。在这篇重点文章中，我们在基于灯笼的纳米颗粒中消除了PA围绕PA的这些和其他常见的神话，并揭示了这种独特的非线性光学效应的奥秘。我们希望消除雪崩纳米颗粒的误解将激发新的兴趣和应用，以利用PA在广泛的科学领域的巨大非线性。
无籽的水果，超甜玉米和紫色的地瓜是经过基因修改的吗？关于转基因食品的神话和事实
实际上，在应用遗传修饰之前很久就存在了无种子水果。无种子水果产生的机制是在受精后开发果实，或者在受精后流产的胚胎，在水果内留下流产的种子的痕迹。在这些植物中可能需要也可能不需要授粉，以诱导激素的合成，从而导致卵巢壁扩张和发展果实。实际上，无种子的果实自然出现，例如香蕉，菠萝，鳄梨和一些葡萄。无种子水果也可以通过文化实践诱导（见图1）。一个例子是植物生长调节剂的应用，可以诱导不受精肉的果实发育，因此形成没有种子的水果，例如无籽的柑橘类水果和一些葡萄。另一个例子是通过交叉育种生产无种子西瓜，形成不产生可行的生殖细胞的西瓜，因此无法正确形成种子（见图2）。
流感神话破裂
1。https://www.cdc.gov/flu-vaccines-work/benefits/index.html#:~::text = flu%20Vaccination%20 can can％20 kan can can％20 kely％20you％20 you％20 you;当％20FLU％20Vaccine，流感20By％2040％20％20％2060％25 2 https://www.cdc.gov/flu/vaccine-safety/?cdc_aaref_val=https://wwwwwwwwwwwwwwwwwww..cdc.gov/pleflu/pprevent/predem.https：/ https://www.cdc.gov/flu/signs-symptoms/?CDC_AAref_Val=https://www.cdc.gov/flu/symp toms/symptoms.htm 4. https://www.cdc.gov/flu-vaccines-work/how-well/index.html 5. https://www.cdc.gov/flu/vaccines/keyfacts.html6。https://www.cdc.gov/flu/vaccines/coadministration.html7。 https://www.cdc.gov/respiratory-viruses/risk-factors/older-adults.html#:~: text=In%20RE20RE cent％20岁％20岁2C％20IT估算，估计估算，人％20IN％20in％20IN％20次20Age％20GROUP。
会员 - 流感疫苗的谣言与事实
您可以免费获得其他语言和格式的此信息。您还可以通过电话请求将此信息翻译成任何语言。请每周 7 天、每天 24 小时拨打会员服务热线 1-888-756-0004。对于 TTY 用户，请拨打 1-866-428-7588。
关于抵押贷款行业人工智能的误解和事实
关于抵押贷款行业 AI 的误解和事实 误解：AI 是抵押贷款行业最近采用的一项新技术。 事实：几十年来，抵押贷款行业一直在安全有效地使用 AI。 人工智能 (AI) 有很多种，但对于如何定义 AI 尚无共识。然而，一些州已经开始努力规范 AI，并将 AI 广泛定义为“任何基于机器的系统，为了任何明确或隐含的目标，从系统收到的输入中推断如何生成输出……可以影响物理或虚拟环境。” 1 此定义涵盖了最新形式的 AI，例如机器学习、大型语言模型和其他“生成性”AI（例如聊天 GPT），但它也涵盖了较旧的技术，例如基于计算机算法的工具。这个广义的定义包括许多已使用数十年的广为接受的技术。贷方依靠联邦政府和政府支持的企业 (GSE) 开发的 AI 来做出贷款决策或确定贷款是否有资格获得担保。这些自动承保系统 (AUS) 由联邦住房管理局、房利美和房地美开发和维护。例如，桌面承保人 (DU) 和贷款勘探顾问 (LPA) 由政府支持企业开发和控制，而退伍军人管理局 (VA) 和联邦住房管理局 (FHA) 的住房和城市发展部 (HUD) 有自己的要求和认证来批准供应商 AUS。此外，贷方依靠 FICO 制作的信用评分模型来为这些贷款决策和定价提供信息。误区：使用人工智能指导贷款决策将加剧住房不平等。事实：有法律保障措施可以防止算法歧视。与任何工具一样，人工智能的效果取决于用户如何开发和部署它。然而，在许多情况下，人工智能通过中立地评估借款人而不考虑受保护的特征来帮助减少住房系统中的偏见。消费者金融部颁布的《平等信贷机会法》(ECOA) 及其实施条例减轻了人工智能或算法歧视在消费者金融中的风险
关于教育领域人工智能的十大误区
围绕数字技术（其中最主要的是人工智能）的讨论可能会创造现代神话，通常提到乌托邦式的可能性（Brevini，2021 年）。然而，这种理想主义的描述往往掩盖了对人工智能误解的固有危险。De Saint Laurent（2018 年）指出了人工智能可以保持中立和不偏不倚的假设所带来的危险后果。这些误解可能导致避免批判性辩论、偏见正常化以及免除创造者和用户的责任。Falk（2020 年）通过强调人工智能超人潜力的神话贡献了一个重要的观点，这往往会掩盖更迫在眉睫的人工智能愚蠢挑战。这种形式的人工智能可能会取代、征服或欺骗人类用户，构成需要关注和讨论的重大威胁（Giray 等人，2024 年）。
用通用设计征服数学神话
版权所有©2024 ASCD。保留所有权利。以印刷或电子格式复制此作品的副本（包括在安全的Intranet上显示的复制品或存储在检索系统或其他电子存储设备中，可以从中可以制作或显示副本的其他电子存储设备），未经发布者的事先书面许可。仅购买授权的电子或印刷版，而不参与或鼓励受版权保护材料的盗版，您可以支持作者和出版商的权利。希望以印刷或电子格式复制或重新发布这项工作的读者可以通过与版权清除中心（CCC）（222 Rosewood Dr.要查询网站许可选项或任何其他重复使用，请通过www.ascd.org/permissions或permissions或permissions@ascd.org与ASCD执行任务联系。有关被授权将ASC电子书许可到机构许可的供应商列表，请访问www.ascd.org/epubs。将翻译查询发送到translations@ascd.org。