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人工眼：人工智能性别问题的现代主义起源
两幅图像，两个女人，两个世纪：一张是黑白的，另一张是彩色的。第一张是弗里茨朗 1927 年著名电影《大都会》中玛丽亚的剧照（图 1）。《大都会》拍摄于魏玛共和国，背景设定在一个未来的反乌托邦世界，富有的市长之子弗雷德与工业工人中的圣人玛丽亚联手，弥合阶级鸿沟。他的父亲，市长，听到了叛乱的风声，命令发明家罗特旺将机器人改造成玛丽亚的样子，以毁掉她在工人中的名声。罗特旺绑架了玛丽亚，并将她的肖像转移到机器人身上，机器人玛丽亚随后在整个大都会引发混乱。快进九十年，我们看到了索菲亚的照片，索菲亚是汉森机器人公司的发明，也是世界上第一个获得公民身份的机器人
预测人工智能进展：研究议程
本文介绍了预测人工智能进展的研究议程，该议程利用德尔菲法征求和汇总专家对优先考虑哪些问题和方法的意见。本文介绍了德尔菲法的结果；本文的其余部分遵循这些结果的结构，简要回顾了相关文献并为每个主题提出了未来的工作。专家指出，应考虑多种方法来预测人工智能的进展。此外，专家们还确定了预测人工智能进展问题中既普遍又完全独特的突出问题。一些最高优先级的主题包括（部分未解决的）预测的验证、如何使预测具有行动指导作用以及不同绩效指标的质量。虽然统计方法似乎更有希望，但人们也认识到补充判断技术可能会非常有益。
构建有效的 AI 提示，助力小企业成功
● 什么是 AI 提示，我们如何创建它们？ ● 从角色和声音开始 ● 社交媒体和内容创建的 AI 提示 ● 分析和报告的 AI 提示 ● 电子邮件营销活动的 AI 提示 ● 营销策略和规划的 AI 提示 ● 视频脚本的 AI 提示 ● 电子商务产品列表的 AI 提示 ● 创意广告的 AI 提示 ● 库存照片/图像创建的 AI 提示
过渡期人工智能研讨会计划
课程形式 AI in My Life 是一系列由教师通过包含课程内容和随附课堂活动的在线工具包主持的研讨会。教师将通过培训师研讨会和持续支持获得帮助。来自我们合作的第三级院校的本科生大使将为部分模块主持现场研讨会。
以人为本的可解释人工智能过程模型
引言人工智能 (AI) 的发展已展现出令人瞩目的性能，特别是在图像处理或游戏等明确定义的领域。然而，所部署的技术对于人类用户来说可能是不透明的，这引发了一个问题：人工智能系统如何提供解释 (Neerincx 等人，2018 年；Rosenfeld 和 Richardson，2019 年)，并且监管框架对可解释人工智能 (XAI) 的需求日益增长。话虽如此，2017 年，谷歌的研究主管 Peter Norvig 指出，在人类可能不擅长提供“解释”的情况下期望计算机提供“解释”是具有讽刺意味的。可解释人工智能 (XAI) 的大部分工作都严重依赖于以计算机为中心的视角 (Springer，2019 年)。例如，Holzinger 等人 (2020) 假设人类和人工智能系统可以平等地访问“基本事实”。由此可见，可解释性“……突出了机器表示中与决策相关的部分……，即有助于模型在训练中的准确性或特定预测的部分。”与许多 XAI 文献一样，这并没有为人类提供任何角色，只能作为被动接受者。这意味着人工智能系统能够反省自己的过程来生成解释。然后将得到的解释呈现给用户，并描述人工智能系统的流程或它使用过的特征（“决策相关部分”）。这样，解释就只是一个建议（来自人工智能系统）加上与此相关的特征。正如 Miller (2017) 所指出的那样，这种态度的一个问题在于，它是基于设计师对什么是“好的”解释的直觉，而不是基于对人类如何响应和利用解释的合理理解。这并不能说明为什么选择某些特征，也不能说明为什么建议适合用户的关注点。它也没有将解释置于更广泛的组织中；分析师的解释可能与数据收集管理人员或接受分析师简报的经理的解释不同。对于 Holzinger 等人 (2020) 来说，情况的各个方面（定义为基本事实）被组合成一个陈述；也就是说，解释只是这个陈述的一种表达。这意味着从特征到解释存在线性插值。这类似于 Hempel 和 Oppenheim (1948) 的“覆盖定律模型”，该模型关注的是历史学家如何根据先前的原因来解释事件。然而，“基本事实”（由 Holzinger 的过程模型和覆盖定律模型假设）很少得到完全定义（导致在选择相关特征时产生歧义）。这意味着，仅仅陈述情况方面而不说明为什么选择这些方面（而不是其他方面）可能不会产生有用或可用的解释。霍夫曼等人（2018）对与解释相关的文献进行了全面的回顾。从这篇评论来看，解释涉及人类的理解（将人工智能系统的输出置于特定情境中），我们同意，考虑这一点的适当框架是数据框架的理解模型（Klein 等人，2007）。此外，理解（及其与解释的关系）依赖于认识到过程（提供和接收解释）必须是相互的、迭代的和协商的。这个过程依赖于“解释者”和“被解释者”达成一致。换句话说，解释涉及“共同点”（Clark，1991），其中理解上有足够的一致性以使对话继续进行。对话的性质将取决于提供解释的情况和被解释者的目标。例如，被解释者可能是“受训者”，他试图理解解释以学习决策标准，也可能是“分析师”，使用人工智能系统的建议作为政策。
使用基于项目的学习来教授人工智能
摘要。本研究介绍了一种称为基于项目的学习 (PBL) 的主动学习方法，用于在本科工程学位的计算机视觉课程中开发人工智能 (AI)。该课程的目标是使用深度学习 (DL)/机器学习 (ML) 技术在实际问题中开发图像识别能力。PBL 学习方法帮助学生寻找现实世界的问题，开发复杂的解决方案，并在团队成员之间产生协同效应。教授的主要作用是在整个课程中为学生提供建议、指导和激励。主动学习方法的教学创新为教授提供了根据经验创建动态激励学习环境的机会。每个本科工程专业的学生都有机会发展他们的专业技能和技巧：团队合作、主动性、创新和领导力。学生团队取得的成果表明了解决问题的能力，包括使用带有人工智能的自动导航设备、检测疟疾寄生虫、识别非人类个体以控制车辆交通。
申请征集：ProGREEN Advance Institute (AI)Virtual on
加强对与可再生能源增长潜力相关的重要推动因素和制约因素的了解，对于确保增加使用可再生能源的可行途径至关重要。作为回应，START International 在魁北克研究基金会 (FRQ) 的支持下，正在实施促进可再生能源收益 (PROGREEN) - 西非项目。该项目旨在加强对可再生能源转型的了解以及这些转型对发展的影响，特别是在粮食和水安全以及人口福祉方面。在项目第一阶段，START 召集了布基纳法索和塞内加尔的多学科和跨部门专家团队，对推动两国可再生能源转型的关键推动因素和限制因素进行了深入评估。该项目还通过拉巴特皇家战略研究所与摩洛哥的可再生能源专家进行合作，探索和确定该国可再生能源格局的关键层面以及与西非更广泛的工作之间的潜在协同作用。
利用人工智能清理和丰富产品数据管理系统-------------------------2
1. 数据清理和验证工作--------------------------------------------------------- 4 2. 生产力损失--------------------------------------------------------------------------4 3. 成本增加------------------------------------------------------------------------------------------5 4. 数据完整性受损------------------------------------------------------------------------------------------ 5 5. 难以实现数据充分利用--------------------------------------------------------------------------5 6. 集成延迟------------------------------------------------------------------------------------------- 5 7. 用户采用率降低-------------------------------------------------------------------------------------5 利用人工智能清理和丰富产品数据-----------------------------------------6 了解机器学习和自然语言处理------------------------------------------6 AICA 在革命性产品数据管理中的作用--------------------------------------- 7 确保高质量产品数据的 7 个最佳实践----------------------------------------------------------- 8 最后的想法----------------------------------------------------------------------------------------------------- 8