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人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
一种具有自主规则学习和利用图像或文本进行泛化能力的人工智能非图灵计算机架构
自现代计算机历史开始以来，图灵机一直是大多数计算设备的主导架构，它由三个基本组件组成：用于输入的无限磁带、读写头和有限控制。在这种结构中，读写头可以读取的内容（即比特）与其写入/输出的内容相同。这实际上不同于人类思考或进行思维/工具实验的方式。更准确地说，人类在纸上想象/书写的是图像或文本，而不是它们在人脑中所代表的抽象概念。这种差异被图灵机忽略了，但它实际上在抽象、类比和概括中起着重要作用，而这些对于人工智能至关重要。与这种架构相比，所提出的架构使用两种不同类型的读写头和磁带，一种用于传统的抽象比特输入/输出，另一种用于特定的视觉输入/输出（更像是一个屏幕或一个带有摄像头观察它的工作区）。抽象比特与具体图像/文本之间的映射规则可以通过卷积神经网络、YOLO、大型语言模型等神经网络实现，准确率较高。作为示例，本文介绍了新的计算机架构（我们在此简称为“任氏机”）如何自主学习特定域中的乘法分配属性/规则，并进一步使用该规则生成一种通用方法（混合在抽象域和特定域中）来计算基于图像/文本的任意正整数的乘法。
使用图像或文本
自现代计算机历史记录的开始以来，图灵机一直是大多数计算设备的主要体系结构，其中包括三个基本组件：无限磁带用于输入，读/写头和有限的控制。在此结构中，头可以读取的内容（即位）与已编写/输出的内容相同。这实际上与人类思考或思考/工具实验的方式不同。更确切地说，人类在纸上想象/写作是图像或文本，它们不是他们在人脑中所代表的抽象概念。Turing Machine忽略了这种差异，但实际上在抽象，类比和概括中起着重要作用，这在人工智能中至关重要。与此体系结构相比，所提出的体系结构使用两种不同类型的头部和磁带，一种用于传统的抽象位输入/输出，另一个用于特定的视觉（更像是屏幕或带有相机观察的屏幕或工作区）。抽象位和特定图像/文本之间的映射规则可以通过卷积神经网络，Yolo，大语言模型等神经网络实现，其精度很高。为例，本文介绍了新的计算机体系结构（为简单起见，我们称为“ Ren Machine”）如何自主地学习特定领域中的分布属性/多重规则，并进一步使用该规则来生成一般方法（在抽象领域和特定领域中混合使用），以计算基于图像/图像/图像的任何正面整体的MUL-PISTICATION）。机器的强推理能力也证实了在平面几何形状中的定理中。此外，提出了一种基于REN机器的机器人体系结构，以解决视觉语言行动（VLA）模型在不合适的推理能力和高计算成本中所面临的挑战。
大语言模型和图灵测试：
至于权利要求3a，我们将研究LLMS在§2中所做的事情。关于索赔3b，通过测试和使用一个人的知识之间存在差异：毕竟，即使LLM可以通过医学院的测试，它们也不一定会提供良好的医疗建议。12尽管通常被认为是惊人的，但通常不公认它们是聪明的。这是否意味着（强大的）有条件的（权利要求1）是错误的或已被伪造的（如John Searle的中国房间论证中）吗？还是LLM不通过图灵测试？可以用英语与您交流的系统肯定会很聪明。，有些人肯定会让LLM聪明。他们确实聪明吗？计算机真的了解他们在做什么吗？我们了解他们在做什么吗？我们了解我们做什么吗？我们了解我们的大脑如何产生我们的智力吗？是否产生了智力？LLM的输出与“ Humans创建的内容”的输出的不可区分是难题的一部分：毕竟，是否创建了Turing Estest测试的全部内容？这也是问题的一部分：毕竟，如果LLM不智能，那么能够将其输出与我们的输出区分开变得很重要。即使他们很聪明也很重要：
图灵测试：计算机能否冒充人类？
自然语言处理 64. 网络 65. 神经网络 66. 神经元 67. 解析 68. 合作伙伴 69. 传递 70. 个性 71. 力量 72. 预测 73. 处理 74. 处理能力 75. 程序 76. 提出 77. 心理学家 78. 范围 79. 反映 80. 替换 81. 要求 82. 响应 83. 机器人 84. 角色 85. 脚本 86. 模拟 87. 闲聊 88. 统计
Turing学习机Turing学习机
Alan Mathison Turing于1912年6月23日出生于伦敦。在1934年，他毕业于剑桥大学国王学院，并于1936年获得博士学位。来自普林斯顿大学，位于美国新泽西州。在1940年，他在布莱奇利公园（Bletchley Park）为传播部门工作，使用Colossus Machine来破译纳粹代码。战后，他搬到了伦敦附近泰丁顿的国家实验室。1947年，他回到剑桥大学，1951年，他去了曼彻斯特大学。图灵是计算机科学的开国元勋之一。他取得了理论上的结果，深刻影响了其发展，包括技术。他是第一个解决人造思想主题的人，他发起了一个名为“图灵测试”的挑战，该挑战直到最近才被机器传递。测试是基于“模仿游戏”的概念实验，在他的时代非常受欢迎。在图灵的版本中，一个人向其他两个人（一个男人和妇女）提出问题，试图发现女人是谁，谁是男人。图灵通过用机器代替妇女（或人），并要求发问者找出谁是机器。图灵认为，如果一台机器可以欺骗人类，那么机器将有能力思考。许多人批评了这种推理，指出实验的唯一结果是欺骗能力，而不是思考能力的现象学证明。»以及当时提出的提案，使用简单的测试来回答。他的1950年论文《计算机和英特尔》（Intel-Ligence）发表在《杂志》中，始于著名的问题«机器可以认为吗？这篇文章非常详细且复杂，包含了潜在对立
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
研究文章 人工智能渗透大学考试系统的真实测试：“图灵测试”案例研究
最近兴起的人工智能系统（例如 ChatGPT）给教育行业带来了根本性问题。在大学和学校中，许多形式的评估（例如课程作业）都是无需监考即可完成的。因此，学生可以提交自己的作业，而这些作业实际上是由人工智能完成的。自 COVID 大流行以来，该行业还加速了对无人监督的“带回家考试”的依赖。如果学生使用人工智能作弊并且未被发现，则对学生的评估方式的完整性将受到威胁。我们报告了一项严格的盲测研究，在该研究中，我们将 100% 的人工智能书面提交内容注入了英国一所知名大学心理学学士学位的五个本科模块的考试系统中，涵盖了所有学习年限。我们发现 94% 的人工智能提交内容未被发现。我们 AI 提交的成绩平均比真实学生的成绩高出半个等级。在各个模块中，AI 提交的模块成绩优于随机选择的相同数量的真实学生提交的概率为 83.4%。