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MEMS 麦克风与 AI 理解的演变
这样，高 SNR 麦克风可以特别增强用于短命令识别的各种生成式 AI 模型：在所谓的唤醒词检测等简单任务中，特定的词会激活设备，如“Alexa”或“Hey Siri”——高 SNR 提供独特的信号，实现快速响应和可靠激活。对于复杂任务，所谓的“大型语言模型 (LLM)”，例如那些为语音助手提供支持的模型，可以使用语言上下文来解释低质量音频。经过大量语言数据训练，它们整合了文本、音频和视觉效果，利用上下文，使语音转文本更加健壮。这些 LLM 擅长识别意图，即使在音频不完美的情况下也是如此。最后，边缘 AI 模型（在本地设备上运行的 AI，“在边缘”）也特别受益于高 SNR，因为它可以清晰地理解命令。
AI
简介：AI技术的兴起带来了前所未有的机会和挑战。虽然AI系统承诺效率，自动化和提高决策，但这些系统中存在偏见会引起符合仔细检查的道德问题。本调查旨在对道德考虑的深入分析，重点介绍AI应用程序中普遍存在的偏见和公平问题。文献回顾了AI和自然语言处理的快速进步，导致了Chatgpt，Siri和Google Assistant等复杂语言模型的发展。这些模型可以产生类似人类的文本并进行对话，从而提高道德考虑。关注包括偏见，隐私，可获得性和透明度。AI技术与社会的道德融合需要负责任的发展，部署和监管。 基于机器学习算法的自动化决策系统在各个域中都在SED，但AI技术与社会的道德融合需要负责任的发展，部署和监管。基于机器学习算法的自动化决策系统在各个域中都在SED，但
对话式推荐：一项重大的 AI 挑战
我们越来越习惯用自然语言与机器交互。我们让 Siri 帮我们找一家附近的意大利餐厅，我们让 Alexa 播放一些音乐，我们甚至与我们的汽车对话，指示它们将我们引导到目的地。我们中的许多人还与聊天机器人进行过互动，公司将聊天机器人用作客户服务的第一个接触点。能够与能够像人类一样交谈的机器互动长期以来一直是科幻电影中对未来的标志性愿景。随着自然语言处理 (NLP) 的最新进展、GPT-3 等大型预训练语言模型的出现以及机器学习的普遍进步，人们可能会认为我们已经接近实现这一愿景。仔细观察上述互动，我们发现与我们对话的设备通常善于对单个命令做出反应。然而，这些系统有时会在以下情况下达到极限：
真实的人工智能
然而，在未来几年和几十年里，我们预计具有语言能力的人工智能系统将得到更广泛的应用。它们将成为 GPT-3 或 T5 等语言模型以及 Siri 或 Alexa 等已部署系统的后继者，并且可能成为经济和认知生态系统的重要组成部分。这样的人工智能系统将从它们可能做出的许多连贯陈述中选出符合相关选择标准的陈述 — — 例如，向人类销售产品的人工智能可能会做出被认为有可能导致销售的陈述。如果真相不是一个有价值的标准，那么复杂的人工智能可以使用大量的选择权来选择那些既能达到他们自己目的又能对他人造成极大伤害的陈述（而不一定有任何欺骗的意图 — — 见图 1）。这令人担忧，因为人工智能的谎言可能会扩大，一个系统可能会向数百万人说个性化的谎言。
人工智能（AI）使用政策
● 人工智能 (AI) 是一种能够学习和适应的计算机编程，其系统被教导模仿人类的智能行为 ● 机器学习 (ML) 是一种允许机器从数据中自主学习的技术 ● 大型语言模型 (LLM) 是可以理解、预测和生成人类语言的机器学习模型（例如 ChatGPT/Bard/Claude） ● NLP：自然语言处理（如 Alexa / Siri）与上述不同，出现偏见和幻觉的机会更少。 ● 生成式人工智能（第一代）是指使用人工智能创建新内容，如文本、图像、音乐音频、代码和视频 ● 来自 LLM 的图像生成 - 可以通过文本提示创建图像，但这些提示可能不合适或容易产生偏见。 1 ● AI 团队 - Danny Rimmer（教学与学习总监）、Michael Woodward（IT 服务总监）、Laura Churchill（数据保护官）
如何引用本文：Muller, E. (2022)。人工智能与人类共生体如何重塑创新以及新半人马对城市意味着什么。技术与投资，13，1-19。https://doi.org/10.4236/ti.2022.131001
福山。近 25 年后，我们或多或少成功地与 Siri、Cortana 及其虚拟朋友聊天，并且迫不及待地想要拥有价格实惠的自动驾驶汽车。围棋通常被认为是最抽象、最复杂的棋盘游戏；尽管如此，AlphaGo Zero 在 2017 年的精彩表现几乎没有给广大公众留下深刻印象，对大多数象棋选手来说绝对不是一个大惊喜。显然，人类已经无法赢得比赛了。这种认识引出了一个问题：剩下的人类象棋选手发生了什么。是否还有人真的在认真下棋，还是只是出于无聊，因为象棋不再是“国王的游戏”，而是一种大富翁或妙探寻凶？现实是惊人的；从来没有这么多人下棋，也从来没有人下得这么好！因此，这绝对不是象棋历史的终结。
可耳机计算：一个考虑
该立场论文认为，耳机具有移动可穿戴计算中的Ma-Jor破坏的潜力。早期的迹象是积极的，工业车轮正在运动中。但是，耳机是真正成为一个破坏性的新平台，还是停止使用有用的配件，可能取决于我们（移动计算研究人员）是否提供了。如果我们这样做，明天的耳机将通过3D声音运行增强现实，将拥有Alexa和Siri Whisper即时信息，将跟踪我们的运动和健康，将使身份验证变得无缝，等等。从今天的耳机到“耳朵”的飞跃可以模仿我们从基本手机到智能手机的转变。另一方面，如果我们无法提供一些破坏性的构件，明天的耳机可能会饱和。我们认为，这是移动计算研究界有机会塑造未来的重要关头。本文旨在讨论这一格局，包括一些挑战，机会和应用。
美国的人工智能 (AI)
根据人工智能的功能，它还可以分为不同的类型：• 机器学习（ML）。指计算机程序自学的能力。ML 基于已有数据的学习周期，这使得程序能够识别模式并通过重复或训练随着时间的推移提高其性能。• 自然语言处理。将语言学与机器学习算法相结合，以便机器能够阅读和理解人类语言。• 语音识别。通过语音促进人与计算机之间的交流。用于语音控制导航系统、听写应用程序和语音助手，如 Alexa、Siri 或 Cortana。后者是自然语言处理和语音识别的结合。• 计算机视觉。能够识别和解释视觉信息（物体识别、运动跟踪和人脸检测）。这种人工智能的一个例子就是苹果的面部识别。• 增强现实。将现实世界与以图形方式叠加的虚拟对象结合起来。它有各种各样的应用，例如外科手术、虚拟化妆测试或在空房间中可视化家具。
对话式人工智能的最新进展
对话式人工智能是一个长期的研究课题。学术界和工业界都对这类系统表现出了浓厚的兴趣。对话式人工智能系统具有很大的商业价值，涉及自然语言处理、语音识别、知识库推理和人机交互设计等许多有趣的问题。目前已经建立了许多大规模的对话式人工智能系统，例如 Siri、Xiaoice、Alexa 和 Google Assistant。近年来，随着基于神经模型在各个领域的涌现[12, 19, 32, 35, 50, 58]，各种基于神经的对话式人工智能系统已经开发出来[2, 5, 11, 24, 60, 68]。研究者采用的主要技术有三类：实体的分布式表示、序列到序列模型和强化学习框架。采用分布式表示来表示内部状态、用户话语和外部知识，以便更方便地检索和处理。采用序列到序列模型来生成高
人工智能 - CTE 简介 - MDE
人工智能 (AI) 是一种强大的工具，它允许机器学习并通过计算机程序执行特定任务。人工智能就像人类一样从数据和经验中学习。它可以识别模式、理解和响应语言、做出预测，甚至可以生成图像、诗歌或代码等创意产品。我们已经以多种方式使用人工智能，通常甚至没有意识到。例如，人工智能是 Siri 或 Alexa 等虚拟助手背后的大脑，它可以帮助推荐您可能喜欢的在线产品，它可以翻译语言，它甚至可以为智能手机中的面部识别等功能提供支持。重要的是要记住，人工智能并不完美——它是一项发展中的技术。道德影响、潜在偏见以及人工智能可能对工作和社会产生的影响都是需要考虑的重要因素。有关人工智能的信息，请参阅明尼苏达州教育部 (MDE) 网站 (https://education.mn.gov/MDE/dse/tech/AI/)。