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Gajawada S。人工智能的新兴火炬手。J Data Sci Artificial Int 2024, 2(1): 000152。
• 阿兰·图灵：提出了图灵测试，这是衡量机器表现出智能行为的能力的指标。• 马文·明斯基：麻省理工学院人工智能实验室联合创始人、《感知器》一书作者。 • 约翰·麦卡锡：创造了“人工智能”一词，并组织了 1956 年达特茅斯会议。• 弗兰克·罗森布拉特：开发了感知器，这是现代神经网络的前身。
注意将会失去什么？对 ChatGPT、人工智能和写作指导价值的批判性思考 Nicholas R. Werse Baylor Univ
注意会失去什么？对 ChatGPT、人工智能和写作指导价值的批判性思考 Nicholas R. Werse 贝勒大学 DOI：10.37514/DBH-J.2023.11.1.07 自 2022 年 11 月推出以来，ChatGPT 引发了社论风暴，警告这可能是目前大学写作实践的终结（例如，Heilweil，2022 年； Marche，2022 年； Rosenblatt，2022 年； Shrivastava，2022 年； Stone，2022 年）。ChatGPT 由 OpenAI 制作，是一种文本生成人工智能 (AI)，可在模仿各种写作风格的同时为基于用户的问题生成原始答案。虽然 OpenAI 已经研究这个程序一段时间了，但 ChatGPT 3.5 生成的文本的流畅性、可读性和连贯性已经引发了人们对文本依赖型行业未来的大量评论（除了之前提到的行业，参见 Vanian，2022 年）。对于高等教育，ChatGPT 能够对各种问题生成连贯的答案（包括引文和参考文献），这引起了一个非常现实的担忧，即学生可能很快就会（如果不是现在）提交人工智能生成的论文而不会被发现（Heilweil，2022 年； Marche，2022 年； Rosenblatt，2022 年； Shrivastava，2022 年； Stone，2022 年）。虽然很多讨论都集中在 ChatGPT 对抄袭的影响上，但在本文中，我想考虑一下呼吁将这项新技术作为研究和写作助手（而不是替代品）不那么邪恶地使用的影响。我认为，过度依赖这项技术来外包和加速写作过程，可能会忽视写作所公认的价值之一：批判性思维和理解深度的发展。
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部分B部分CV摘要（最大 div>5000个字符，有效的空间）1。我的教学和研究人员课程主要位于新泽西州罗格斯大学的UNED和心理学系。 div>在未成年人中，他于1979 - 80年以A.Guillamón教授作为导师开始，多年后，教师J. Rosenblatt和B. Komisaruk在Rutgers（教学和研究人员的出行奖学金）中。 div>研究线 - 理论和实验性MARCO - 已经研究了与生殖行为，性和孕产妇行为的神经控制有关的大脑区域中男性和女性之间的差异，因为这些行为是男性和女性之间的不同，并且依赖于围产期的肿瘤对照。 div>获得了该系主任的首席主管后。1987年，我开始研究，
人工智能在设计行业中的作用
理由。在过去的几年里，神经网络已经学会了生成图像、创作音乐以及编写小说和科学文本。神经网络在不久的将来真的会取代艺术家吗？这种分析将有助于回答所提出的问题，并从定性上理解用机器计算取代创作过程的问题。目标是确定人工智能在当今艺术行业中的作用并分析其未来发展的可能性。方法。首先，值得分析一下神经网络的出现历史及其发展趋势。创建人工智能的科学设想最早出现于20世纪中期。早在1943年，沃尔特·皮茨（Walter Pitts）和沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）就开发了神经元的数学模型。后来，在1960年，Frank Rosenblatt提出了感知器（Perceptron）的想法，这是一种基于对各种数据的分析而让计算机进行学习的模型。弗兰克·罗森布拉特 (Frank Rosenblatt) 发明了 Mark 1 电子机器，这是第一台神经计算机。后来，人们发明了更有效的“反向传播方法”，加速了神经网络的训练，并显著扩展了其能力。如今，神经网络不仅能够执行与特定动作序列相关的各种明确任务，而且还能够完全“模拟”创作过程，分析全球网络上数十万件艺术家的作品[1]。例如，2022 年《Cosmopolitan》杂志的封面完全由 DALL-E 2 神经网络创建（图 1）。现在与神经网络相关的重要问题之一是版权问题。在俄罗斯联邦，目前的立法还没有对此类问题进行规范，但俄罗斯的立法程序已经在考虑有关神经网络开发和使用问题的类似方面[3]。美国最近就神经网络作品的版权所有权展开了全面的法律诉讼。 Z.A. 写过这篇文章。 Dyatlov 在他的文章“作品版权，
生成式人工智能如何创建情绪板？
第一个神经网络——感知器——是模拟大脑行为的尝试（Rosenblatt，1958 年）。这些网络能够提供记忆和学习如何工作的简单复制，但在简单的非线性逻辑函数方面却失败了。当这些感知器被组织成多层并以新的方式训练时——这样一层的学习信息和错误就可以传递到下一层——它们的“理解力”和表达能力得到了改善（Rumelhart 等人，1986 年）。当这些多层网络在几个连续的步骤中被用来创建更深层次的人工神经网络时，深度学习（LeCun 等人，2015 年）就出现了。深度学习使上下文识别成为可能。由于这种上下文分层，这些深度网络现在能够识别和理解更高层次的概念，
姚教授是人工智能领域的国际知名学者。姚教授因其在进化计算、智能优化、机器学习和人工智能方面的杰出贡献，于 2003 年当选为著名的电气和电子工程师学会 (IEEE) 院士。2000 年，姚教授成为首位获得 IEEE Frank Rosenblatt 奖的华人。2003 年至 2008 年，他担任 IEEE Transactions on Evolutionary Computation 的主编，并担任其他七本著名国际期刊的副主编。2014 年至 2015 年，他还担任 IEEE 计算智能学会主席。姚教授自 2021 年起被评为斯坦福大学全球前 2% 科学家之一，并于 2022 年和 2023 年入选斯坦福大学全球高被引科学家名单。据Google Scholar显示，他的研究成果被其他学者引用超过74,000次，H指数为122。
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