技术与隐私之间存在着复杂的联系,这已成为一个迫切的问题。批判理论,特别是那些分析权力、监视和控制的理论,为理解人工智能如何影响个人隐私提供了一个宝贵的框架。人工智能技术,特别是那些基于数据收集的技术,正在延续这些动态。例如,算法可以分析大量的个人数据,从而根据人们的行为、决定、偏好和弱点对其进行监视,而无需物理侵入他人的私人领域。这可能会导致观察者目光的内化。这种内化可能导致自我审查和顺从,因为个人会在假设自己被监视的情况下改变自己的行为;历史上有许多这样的自我审查的例子,这引出了一个重要的问题:个人如何才能真正体验他们的创造力?
最复杂的机器学习形式涉及深度学习。这是一种神经网络,但具有许多预测结果的层。它已用于肿瘤学和放射学的准确诊断。此类模型中可能存在多个隐藏特征,由于当今的技术,这些特征可以更快地被发现。深度学习通常用于识别放射学中的癌变组织。4 它可以识别放射图像和放射组学中的潜在癌变病变,以检测肉眼看不见的临床相关数据。深度学习也用于语音识别。然而,这种类型的学习很复杂,超出了普通人类观察者的解释范围。人工智能 (AI) 在商业和社会等领域越来越普遍,现在也被用于医疗保健。人工智能技术有可能改变患者护理和管理医疗保健部门的行政流程。多项研究指出,人工智能在关键的医疗保健任务中表现优于人类,例如在诊断疾病、研究、发现肿瘤等方面。尽管如此,人们相信人工智能不会很快取代人类在医疗保健领域的地位。文章
人工智能已经将计算机的角色从简单的计算机器转变为自主创作的工作生成系统。人工智能不仅帮助机器理解复杂数据并从中学习,而且还帮助机器生成与人类智慧相关的新颖作品。创造性人工智能的兴起对传统的专利范式产生了影响。人工智能创造对专利制度中的发明人标准提出了挑战,该制度不承认非人类实体为发明人。将人工智能驱动的机器视为发明人可能会导致更复杂的问题,而目前的专利制度可能无法解决这些问题。人工智能独立创作的实例增多,引发了有关此类创作的专利性的一些问题。本文讨论了人工智能这一新现象以及机器在无需或极少人工干预的情况下创造发明的实例。本文将进一步探讨与人工智能发明人相关的问题以及它对当前专利制度的影响。
以及学生数字化社会化的特征,作为制定社会数字化条件下普通中等教育机构教育与发展环境模型社会组成部分设计原则的指导方针。在这一探索中,我们还考虑了设计数字社会教科书的重要组成部分以及针对新方法论原则的教育过程的有针对性的研究程序,不仅使用我们在另一篇文章中披露的案例研究技术(T.F. Alekseenko,2022),而且还使用 Google 表单作为最具社交可访问性的(无论老师和学生的位置和距离如何)和民主的(提供独立选择答案、反思动机、处理客观性以及经验收集信息的必要保密性)。开展各部分的工具和程序也符合面向社会的未来学校教育和发展数字环境模型的补充因素的思想,旨在克服不仅在战争期间而且在战后乌克兰重建中的教育损失和差距。使用来源问卷和诊断工具 - Google Forms(2023 年 10 月 19 日)。 https://sites.google.com/view/it-teachers/google-forms
开发算法,以帮助雇主评估,评估和做出有关工作申请人和雇员的其他决定。尽管该术语的公开用法正在发展,但国会将“ AI”定义为“基于机器的系统,该系统可以为给定的一组人为定义的目标,做出影响实际或虚拟环境的预测,建议或决定。” 2020年的《国家人工智能倡议法》第5002条(3)。在就业环境中,使用AI通常意味着开发人员部分依赖计算机自己的数据分析,以确定做出决策时要使用的标准。AI可能包括机器学习,计算机视觉,自然语言处理和理解,智能决策支持系统和自治系统。。。。(从某些问题中:评估在1964年《民权法》第VII条第VII标题中使用的软件,算法和人工智能的不利影响|美国平等就业机会委员会(EEOC.GOV)。)
摘要 - 人工智能 (AI) 的最新进展揭示了 AI 工具在工程设计中的潜在用途和应用。然而,完全自动化的工程设计过程的愿望似乎仍然超出了 AI 当前的能力,因此,对人类专业知识和认知技能的需求仍然存在。尽管如此,强调和利用 AI 和人类工程师优势的协作设计过程是 AI 在设计中的有吸引力的方向。为了揭示 AI 的当前应用,作者回顾了与 AI 在设计研究和工程实践中的应用相关的文献。这突出了将 AI 教育融入高等教育机构的工程设计课程的重要性。接下来,对滑铁卢大学和多伦多大学本科机械工程课程描述的初步研究评估显示,在总共 153 门课程中,只有一门课程同时提供 AI 和设计相关知识。这一结果确定了加拿大工程课程中可能存在的差距以及加拿大毕业生工程师技能的潜在缺陷。关键词:人工智能、工程设计、设计教育、设计课程
摘要 技术进步正在以极快的速度发展,尤其是人工智能 (AI),这导致商业对自动化和机器人技术的兴趣激增。“技术现在正将我们带入一个神奇的时代,”Alphabet(谷歌)董事长埃里克施密特在 2017 年 1 月引用道。在第四次工业革命的推动下,许多行业使用机器人技术来执行广泛的任务,而人工智能现在能够在越来越多的应用中协助做出复杂的决策。人工智能的概念意味着提高效率和增强一致性的潜力。使用模拟人工神经元和算法,人工智能系统正逐渐被许多行业采用,因为它们的性能优于人类系统。然而,据许多研究人员称,人工智能的使用增加导致人力劳动成比例减少,同时在组织内的不同层面造成差距。因此,适应这种进化转变并管理人类与机器人或 huros 0F 1 劳动力之间的转型平衡已成为当今领导层面临的日益严峻的挑战。本文概述了管理领导者在其组织中采用人工智能技术时必须面对的主要挑战。通过定性研究,我们确定了向人工智能时代管理转型的关键关注领域。关键词 领导力;人工智能;管理;治理;数字化转型;工业 4.0。简介 根据人工智能之父约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 的说法,人工智能是“制造智能机器,特别是智能计算机程序的科学和工程”。 (Childs,2011)。人工智能是计算机系统的发展,它可以执行反映人类智能的任务,这种智能源于“计算机可以思考吗?”的想法。它指的是具有表现出智能和执行人类认知功能能力的机器。尽管 McCarthy 有这样的解释,但目前还没有对人工智能达成一致的具体标准定义;由于人类智能无法完全理解,因此很难定义人工智能 (Nilsson,2009)。它是计算机科学的一个分支,其目标是使计算机、计算机控制的机器人或软件具有智能思考能力,类似于人类的智能和思维方法。
十多年来,人们普遍认为视频监控对公共安全做出了巨大贡献,既起到了预防作用(作为一种威慑工具),也起到了镇压作用(作为一种识别和发现已经犯下的罪行的肇事者的手段)。数字技术的最新发展赶上并增强了这一设备,开辟了以前无法想象的场景:事实上,借助视频监控摄像头,通过将图像与其他个人数据进行交叉引用,可以识别拍摄的个人,并自动检测可疑行为,记录和报告。由于人工智能的最新发展,这一现象显示出其颠覆性,这可以进一步提高机器的性能。事实上,“智能”视频监控系统能够检测到其视野范围内的人类存在(人类检测)。这使得区分人类和动物成为可能,从而提高了入侵检测系统的效率。此外,智能面部识别功能(面部识别)可识别画面中的人脸并捕捉其体征,确定个人的年龄和性别以及胡须、帽子和眼镜的存在。此外,人工智能可以监控入侵者的可疑行为(徘徊检测)或场所内的聚会(人群分析)。尽管多次尝试控制算法工具,更具体地说,遏制实时生物识别的可能性,但城市地区因紧急情况而进行大规模监视的风险正变得越来越现实。
