摘要教育中的人工智能(AI)技术的整合引入了许多可能性和好处。但是,这也引发了道德问题,需要仔细考虑。这项研究工作探讨了与AI在教育中的实施相关的道德意义。这项工作研究了关键的道德维度,包括隐私和数据保护,公平和偏见以及对教师关系关系的影响。发现突出了AI设计和部署中透明度,问责制和公平性的重要性。这项工作提出了一个全面的框架,以指导教育中的道德人工智能实施,强调对强大的政策,算法透明度和解决偏见的需求。通过主动解决这些道德考虑,教育利益相关者可以确保一个负责任且包容的教育环境,以利用AI的潜力,同时维护道德原则。人工智能(AI)已彻底改变了包括教育在内的各个部门。其整合到教育体系中,提出了关于隐私,自治,偏见和问责制的道德问题。本文通过哲学观点深入研究了人工智能在教育中的道德意义。利用著名哲学家的作品,研究了在教育环境中使用人工智能技术固有的道德考虑。
阴极负责电池电池的几种关键特性。体积能量密度表示每卷电池电池可以存储多少个电能。此属性在设计中具有空间限制(例如移动性和消费电子设备)的应用中很重要。功率密度是每单位重量或体积可以传递的功率量。更高的功率密度意味着可以为给定尺寸提供更多电源的电池。高要求的应用程序(例如电动汽车)将需要更多的功率,而不是少苛刻的应用程序(例如电子驾驶员)。循环寿命是电池在达到寿命结束之前可以进行的电荷释放周期的数量。较高的循环寿命意味着电池更持久。此属性对于
放射学实践高度依赖于技术,因此当前的创新和进步对这一快速发展的行业做出了重大贡献。从手动胶片处理到自动处理阶段,再到最近使用的数字日光图像处理的转变就是由于技术进步而发生的此类变化的一个例子。1 这些技术进步彻底改变了临床放射学的实践,特别是引入了横断面成像模式,如计算机断层扫描 (CT) 和磁共振成像 (MRI)。临床放射学实践的当前趋势包括整合人工智能 (AI) 和相关应用,以改善患者护理并加强该领域的研究。2,3 在资源匮乏且面临医疗基础设施不足等独特挑战的环境中,有必要讨论这些现代创新对临床放射学实践的未来影响。
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
课程目标 1.了解人工智能和专家系统的基本概念。2. 提供人工智能所涉及的各种技术和工具的知识。单元 1 简介 简介:历史、人工智能的定义、人类认知过程的模拟、知识搜索权衡、存储知识、语义网络。建模的抽象视图、基础知识。计算逻辑、使用简单逻辑连接词分析复合语句、谓词逻辑、知识组织和操作、知识获取。单元 2 人工智能中的编程和逻辑 LISP 和其他编程语言 - LISP 简介、语法和数值函数、LISP 和 PROLOG 区别、输入输出和局部变量、交互和递归、属性列表和数组替代语言、形式化符号逻辑 - WFRS 的属性、非演绎推理方法。不一致和不确定性 - 真值维护系统、默认推理和封闭世界假设、模型和临时逻辑。单元 3 搜索方法和知识表示 模糊逻辑 - 概念、模糊逻辑简介(带示例)、概率推理、贝叶斯概率推理、Dempstor Shafer 理论、可能世界表示、Ad-Hoc 方法。结构知识:图形、框架和相关结构、面向对象表示 - 对象类、消息和方法、使用 OOPS 程序的模拟示例、OOP 语言。搜索和控制策略 - 概念、搜索问题、统一或 Blined 搜索、搜索 AND – OR 图。
外科手术涉及对组织的物理操作以治疗疾病。几个世纪以来,随着人类知识的增加和新工具的发展,外科手术的效果得到了改善。人工智能 (AI) 被定义为对算法的研究,该算法使机器能够推理和执行诸如解决问题、对象和单词识别、世界状态推理和决策等功能 [1] 。因此,外科手术是 AI 技术的一个自然而又复杂的应用。手术需要外科医生综合来自多个来源的数据来做出决策、识别解剖结构并在快速变化的场景中执行身体任务。在手术室外,外科护理的组成部分包括诊断、术前评估、术后护理、结果评估和外科医生培训(图8.1)。AI 有望提高围手术期护理的质量和效率,改善手术决策,增强人类外科医生的身体能力,并为未来的研究提供许多令人兴奋的机会——尽管并非没有潜在的陷阱和挑战。本章回顾了 AI 在外科手术中的过去、现在和未来应用。
1 IBM 欧洲研究中心,瑞士苏黎世 2 苏黎世联邦理工学院生物系统科学与工程系,瑞士苏黎世 3 IBM 阿尔马登研究中心,美国加利福尼亚州圣何塞 4 视觉放射学,美国德克萨斯州达拉斯 5 犹他大学健康科学中心放射学和影像科学系,美国犹他州盐湖城 6 塞顿医学中心放射学系,美国加利福尼亚州戴利城 7 阿苏塔医学中心放射学系,以色列特拉维夫 8 本·古里安大学医学院,以色列贝尔谢巴 9 耶路撒冷希伯来大学医学院哈达萨-希伯来大学医学中心放射学系,以色列耶路撒冷 10 盖伊和圣托马斯 NHS 基金会皇家布罗姆普顿和哈里菲尔德医院,英国伦敦 11 切尔西和威斯敏斯特医院,英国伦敦 12 伦敦帝国理工学院国家心肺研究所,英国伦敦 13 布鲁内尔大学健康、医学与生命科学学院伦敦,英国伦敦 14 IBM 海法研究中心,以色列海法 15 耶路撒冷希伯来大学医学院,以色列耶路撒冷 *通信地址:jab@zurich.ibm.com (JB),beymer@us.ibm.com (DB) https://doi.org/10.1016/j.patter.2021.100269
近年来,人们对人工智能(AI)技术和机器学习(ML)在临床和法医环境中的可能应用已越来越重视。基于知识表示和自动推理(KR&R),模型检查(MC)以及机器(Deep-)学习(ML)的 AI方法已用于开发预测定量模型,例如生物化学反应,人类病理生理学和许多其他领域。 在法医领域,歧视性AI已用于预测侵略风险(Kirchebner等,2020; Gou等,2021; Parmigiani等,2022; Watts et al。,2021),犯罪遗传主义(Tollenaar and van dernaar and van dersense et heijden eftression et heheijden effure Hehijden effure Hehijden effure Hehijden eftists),以及2019年,未来。 2021)。 此外,AI已被用来为量刑,假释,缓刑或预审风险评估的决定提供信息,从而引发了有关公平,问责制和透明度的几个法律和道德问题(Tortora等,2020)。 例如,这些问题是由于发现某些算法包含种族和性别偏见的发现(Barabas等,2018),这一事实可能会被法官和从业者误解和误解,这一事实被法官和从业者误解(Hannah-Moffat,2015年),以及可能促成临时差异(Barabs and Barabs and Barabs and cess and verrab and cy)。 该研究主题旨在介绍有关AI技术在法医心理健康领域的应用,包括有关道德挑战的研究,例如与确保不歧视的需求有关的挑战,“公平过程”,“公平过程”以及决策过程的透明度和理解性的价值。AI方法已用于开发预测定量模型,例如生物化学反应,人类病理生理学和许多其他领域。在法医领域,歧视性AI已用于预测侵略风险(Kirchebner等,2020; Gou等,2021; Parmigiani等,2022; Watts et al。,2021),犯罪遗传主义(Tollenaar and van dernaar and van dersense et heijden eftression et heheijden effure Hehijden effure Hehijden effure Hehijden eftists),以及2019年,未来。 2021)。此外,AI已被用来为量刑,假释,缓刑或预审风险评估的决定提供信息,从而引发了有关公平,问责制和透明度的几个法律和道德问题(Tortora等,2020)。例如,这些问题是由于发现某些算法包含种族和性别偏见的发现(Barabas等,2018),这一事实可能会被法官和从业者误解和误解,这一事实被法官和从业者误解(Hannah-Moffat,2015年),以及可能促成临时差异(Barabs and Barabs and Barabs and cess and verrab and cy)。该研究主题旨在介绍有关AI技术在法医心理健康领域的应用,包括有关道德挑战的研究,例如与确保不歧视的需求有关的挑战,“公平过程”,“公平过程”以及决策过程的透明度和理解性的价值。
摘要:人工智能是指执行、识别或记录情感状态的技术。然而,人工智能不仅仅是一种技术功能,它也是一个社会过程,通过这一过程,文化对情感是什么以及如何产生情感的假设被转化为代码、软件和机械平台的复合体,从而使某些情感模型比其他模型更具可操作性。本文说明了在为机器配备情商的项目中,文化差异的各个方面是如何被纳入和消除的。本文通过比较 20 世纪 90 年代在北大西洋地区出现的情感计算领域和 20 世纪 80 年代在日本发展起来的感性(情感)工程来实现这一点。然后,本文利用这种比较来论证文化概念在人工智能系统的开发和批判中的更多样化应用。
2 西北农林科技大学生命科学学院生物信息学中心、作物抗逆与高效生产国家重点实验室,陕西咸阳,3 西北农林科技大学农业部西北旱区玉米生物学与遗传改良重点实验室,陕西咸阳,4 俄罗斯科学院西伯利亚分院细胞学与遗传学研究所系统生物学系,俄罗斯新西伯利亚,5 俄罗斯帕特里斯·卢蒙巴人民友谊大学农业与技术学院,俄罗斯莫斯科,6 俄罗斯联邦卫生部莫斯科谢切诺夫第一国立医科大学(谢切诺夫大学)生物设计与复杂系统建模研究所信息与互联网技术系,俄罗斯莫斯科