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智能机器的崛起
目录 图片列表 iii 摘要 iv 前言 v 介绍 1 第 1 章：公共关系中的人工智能：对话才刚刚开始 5 第 2 章：什么是人工智能？我们为什么要关注它？ 12 历史与定义 12 人工智能技术与传播应用 16 公共关系专业人士为什么要关注人工智能？ 20 第三章：人工智能在社交媒体中日益重要的作用 24 社交媒体与大数据革命 25 受众聆听 27 案例研究：思科系统 27 使用情绪分析解读情绪 30 案例研究：耐克的“Just Do It”活动 33 完善影响力营销策略 38 数据隐私注意事项 41 第四章：从危机管理到“危机情报” 43 管理数字时代的危机 45 案例研究：英国红十字会 45 揭露社交媒体僵尸网络攻击 47 第五章：媒体关系和机器人记者的崛起 50 证明赢得媒体策略的价值 51 完善媒体关系策略 54 自动化新闻报道 55 案例研究：康宝莱 55 结论 59 参考文献 62 附录 A：公共关系专业人员的技术工具包 69
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
无限复杂的机器
无限复杂机器 Eric Steinhart 教授，威廉帕特森大学哲学系。网站：www.ericsteinhart.com 出版为：Steinhart, E. (2007) 无限复杂机器。在 A. Schuster（编辑）智能计算无处不在。纽约：Springer，25-43。 摘要：无限机器 (IM) 可以执行超级任务。超级任务是在有限时间内完成的一系列无限操作。无论我们的宇宙是否包含任何 IM，它们都值得作为有限机器的上限进行研究。我们介绍 IM 并描述它们的一些物理和心理方面。加速图灵机（ATM）是一种执行每个下一步操作的速度都快一倍的图灵机。它可以在有限的时间内执行无限多的操作。许多 ATM 可以连接在一起以形成无限强大代理的网络。ATM 网络也可以被认为是无限复杂机器人的控制系统。我们描述了一个机器人，它的视网膜、大脑和运动控制器上都有一个密集的 ATM 网络。这样的机器人可以执行心理超级任务——它可以感知无限详细的物体的所有细节；它可以制定无限的计划；它可以做出无限精确的动作。无限的 IM 层次结构可能会实现无处不在的智能计算的深层概念。关键词：无限计算机、无限思维、超级任务、复杂性。1. 简介我们讨论各种无限强大的机器及其无限复杂的操作。我们不会争论这种机器的存在。1 我们在这里的唯一目的是开始绘制所有可能的机器和思维的逻辑空间（见 Doyle，1991）。如果我们有该逻辑空间的地图，我们就可以在那里找到自己。然后我们可以提出有关我们的认知能力的问题。例如，如果我们的大脑只是有限强大的机器，我们可以问这种有限性是必要的还是仅仅是偶然的（例如，基于我们的大脑是由某些物质构成的这一事实）。如果我们有该逻辑空间的地图，我们就可以研究人工制品能力的上限。也许我们可以让人工智能比我们的大脑强大得多。它们可以使用完全不同的物理学（例如量子力学计算机）。如果这些人工制品的能力有限，我们可以想知道为什么。如果它们的能力无限强大，那么拥有所有可能智力的逻辑空间图有助于我们了解它们能做什么和不能做什么。因此，可能智力的逻辑空间图在很多方面都很有用。
审查CT机器内部和外部结构类型CT机器的类型
- 龙门机是CT扫描仪的环形部分。它包含生产和检测X射线所需的许多组件。组件安装在旋转扫描框架上。gantries的总尺寸以及开口直径或光圈的直径有所不同。- 光圈尺寸的范围通常为70至90厘米。- 可以根据需要向前或向后倾斜CT龙门，以适应各种患者和检查方案。系统之间的倾斜程度各不相同，但是±15°至±30°通常。龙门也包括用于将患者定位在扫描仪中的激光灯。- 控制面板位于龙门开口的两侧，使技术人员可以控制对齐灯，龙门倾斜和桌子运动。在大多数扫描仪中，这些功能也可以通过操作员的控制台控制。-a麦克风嵌入到龙门群中，以允许在整个扫描过程中患者与技术人员之间的交流。
机器幻觉。建筑和人工智能……
Matias Del Campo 和 Neil Leach 是多学科领域最前卫的研究人员和学者之一，他们探索人工智能在当前建筑实践中的使用和传播的影响。他们一直主张，我们正陷入构思和建造建筑方式的范式转变中，目前，我们的很大一部分建筑智慧是与机器或非人类实体协作的。这种协作不同于八九十年代流行的建筑助理空间表现专业。那么，如果建筑设计被视为对人类智力实力的致敬，并且在这个领域中，人类的聪明才智体现在创造崇高的美学（受到挑剔的观察者的赞赏）或最佳的空间安排（表明理性科学家的成就）中，那么现在“不同”的智慧都加入了讨论，应该发生什么呢？如果我们不将技术仅仅用作一种工具来表示和可视化我们所想到的空间，而是开始以某种共同设计过程的积极参与者的身份与它们进行交流，会发生什么？如果我们仔细想想，人工智能 (AI) 已经无缝融入了我们的日常生活，往往没有被明确意识到。它渗透到我们的智能手机中，可以清晰地过滤垃圾邮件，识别 Facebook 上的熟人，并在 Instagram 上对图片进行分类。此外，人工智能通过 Siri 和 Alexa 等虚拟助手进入我们的家庭。它的存在延伸到我们的交通工具，包括汽车和飞机。我们只是没有想象到它有可能发挥积极的作用，不仅仅是一个决策工具，而是一个尚未被发掘的建筑师和设计潜力。 《机器幻觉：建筑与人工智能》一书试图为这个方向的讨论设定标准，邀请了这一交叉污染研究领域一些最知名的研究人员，共计 21 人参与其中。不仅是学者，还有建筑师，他们目前在日常工作流程中将其作为活跃用户来实施，真正训练他们——
机器和人类的自信学习
机器智能与人类智能的结合有可能赋予人类增强的能力（例如，在写歌词时提高押韵密度，通过情绪检测增强同理心，以及在在线课程中个性化学习）。不幸的是，人类生活在一个不确定的世界中 - 即使是最先进的以模型为中心的人工智能系统的性能也常常取决于它以数据为中心处理其训练标签的不确定性的能力。为此，我们引入了置信学习，即机器（像人类一样）必须使用带有噪声的标签数据进行学习，直接量化和识别标签噪声，并通过在清除错误标签的清理数据上自信地重新学习来消除误解。我们通过开发一个用于置信学习的原则性理论和框架来实现这一目标，该理论和框架具有量化、识别和学习数据中标签错误的能力，并且我们在 cleanlab Python 包中开源了它们的实现。根据使用 cleanlab 发现的标签错误的人工验证：我们估计音频、图像和文本模态中十个最常用的机器学习数据集的测试集标签的最低错误率为 3.4%；检查改变机器基准排名所需的噪声普遍性；并提供更正的测试集，以便人类可以更自信地对机器性能进行基准测试。然后，我们构建并评估了三个人工智能系统，以增强人类在嘈杂的现实环境中的能力。即：（1）通过结合来自多个同步视角的嘈杂具体音频和视频信号来辅助多人对话中的轮流发言，（2）通过利用语言和语义固有的随机不确定性来辅助生成歌词，以及（3）通过去极化/多样化评论排名来辅助人类在开放式在线课程中的学习，以减轻基于赞成票的排名中固有的多数偏见。在每种情况下，人工智能系统克服不确定性的能力都与其增强人类能力的功效相关，并且进一步说，与人类对执行相关任务的能力的信心相关。
机器内数字通信的安全性
数字通信在安全相关机器控制系统中的应用已得到广泛扩展，带来了额外的安全工程挑战。本报告涉及可应用于机器自动化的安全相关串行通信。介绍了包括安全相关通信系统设计和实施指南在内的标准和指南。描述了与串行模式传输相关的典型消息错误类型或威胁以及可用于防御这些威胁的方法。还考虑了无线通信。给出了商用安全总线的基本信息，包括针对可能的传输错误的防御措施。介绍了一种支持信号级总线通信系统安全分析的文档和分析工具。该工具基于数据库软件，分析方法基于危险和可操作性研究 (HAZOP)。本研究使用两个机器自动化应用程序开发并测试了分析和文档工具。讨论了使用它的优势。