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揭开人工智能的神秘面纱
§ 打一场像样的乒乓球比赛？§ 玩一场像样的《危险边缘》游戏？§ 沿着弯曲的山路安全行驶？§ 沿着电报大道安全行驶？§ 在网上购买一周的杂货？§ 在伯克利保龄球馆购买一周的杂货？§ 发现并证明一个新的数学定理？§ 与另一个人成功交谈一小时？§ 进行外科手术？§ 收拾碗碟并叠衣服？§ 实时将口语中文翻译成口语英语？§ 写一个故意搞笑的故事？
2021 年单一市场年度报告 - 欧盟委员会
此外，边境限制降低了工人和服务提供者的流动性。3 月下半月以及 4 月和 5 月，派遣人数急剧下降。利益相关方反复抱怨建筑业（例如派遣工人）、零售业（例如边境工人难以到达工作地点）、农产品食品业（例如缺乏季节工人或渔船配备人员困难）、卫生业（例如边境地区的医院有来自边境对面的工作人员）和能源密集型行业（例如工程师无法对工业设备进行紧急跨境维修服务）存在 8 个问题。无论就业情况如何，对于一些服务提供者和工人来说，这仍然非常困难，他们大多是短期合同工，在工作场所没有像样的住宿。
使用人工智能写作：大学生使用 ChatGPT
ChatGPT“造成了难以言喻的混乱”3，对其“阴暗面”表示担忧，敦促企业为人工智能接管做好准备4，并警告大型语言模型的“黑暗风险”，以及当人工智能编写的文本与人类编写的文本变得无法区分时对人类造成的后果5。此外，还有一些人认为人工智能工具的引入对人类的创作过程构成了威胁，认为可以通过使用提示来创建文本或图片，而不是费力但有益的写作和绘画过程6。《自然》杂志的编辑（《ChatGPT 等工具……》，2023 年）指出，“ChatGPT 可以撰写出像样的学生论文，总结研究论文，很好地回答问题以通过医学考试并生成有用的计算机代码”。事实上，一些作者甚至宣称大学论文已经消亡，因为学生使用人工智能技术来撰写论文7。
本次讨论“苏格拉底方法”第3期的主题由阿纳斯塔西娅·阿列克谢耶娃提出：“人工智能的发展：积极和消极方面”
因此，我在讨论中特别考虑到的一个主要威胁是，随着神经网络技术和数字电气工程力量的积极运用，真实的“生物”载体智能工作的意义可能会丧失。文本助手（又名聊天机器人），例如各种数字系列的 ChatGPT 和图像生成器（例如 Midjourney 或 DALL-E），已经获得了明显的欢迎（尤其是在过去六个月中），乍一看，它们产生的结果与真正的助手、顾问和艺术家的作品难以区分。当然，很难说神经网络生成的图像和文本绝对完美，非常准确地模仿了生命智能的工作，但这个方向的工作正在非常积极地开展。由此产生了一个问题：图像生成程序会取代成熟设计师或艺术家的工作吗？当出现一种新兴的“替代方案”——一个可以在几分钟内创建像样的图片、布局或 3D 模型的程序时，开发动画电影或视频游戏的公司维持一整支员工队伍是否有利可图？（编辑）
使用转移学习从EEG解码想象的语音
摘要我们提出了一种基于转移学习的方法，用于解码电子脑力图（EEG）的想象语音。特征是从多个EEG通道同时提取的，而不是与单个通道分开提取。这有助于捕获皮质区域之间的相互关系。为了减轻缺乏足够数据来训练深层网络的问题，可以执行基于窗口的数据增强。平均相干性和幅度方相干性，用作EEG连通性分析中使用的两种流行措施，用作特征。这些特征是紧凑的，利用它们的对称性，以获得三维“图像样”表示。该矩阵的三个维度对应于alpha，beta和伽马eeg频带。具有RESNET50的深层网络，因为基本模型用于对想象的提示进行分类。所提出的方法已在想象中的语音脑电图的公开可用的ASU数据集上进行了测试，其中包括四种不同类型的提示。解码想象的提示的准确性从元音的最低79.7％，到整个主题的长时间单词最多95.5％。所获得的精度优于状态方法，并且该技术在解码不同复杂性的提示方面非常好。
故障安全
工业革命期间，欧洲各地的技术蓬勃发展，为成功的创新者和工业间谍带来了丰厚的回报——而这两者都不缺！这种回报的承诺为思想的相互交流提供了驱动力，产生了一系列的好处。争论不同创新的相对优点及其在工业经济发展中的作用会带来很多乐趣，但选择一种发展而放弃其他发展可能会错过协同作用。本书推迟了这种乐趣，转而关注金属技术的重要性，从钢铁开始，特别是对如何预测工程部件故障的理解。然而，在零件发生故障之前，它必须被制造出来。在黑色金属中生产有用的形状过去和现在都具有这样的特点：制造形状所需的特性与使该形状有用的特性之间存在根本冲突。形成湿粘土很容易，但制成的罐子只有在烧制后其特性才会发生变化，从而有利于性能。当熔融金属被铸造并凝固成有用的形状时，其特性也会发生类似的巨大变化；铁和钢最有用的成型和变化是在固态下制造压力容器、梁和饮料罐。有利于制造的特性和有利于性能的特性之间的相互作用是微妙的。一种很容易轧制或拉成管状的金属，不像难以成型的金属那样能抵抗日常使用中的损坏。在十九世纪初，人们对这种区别知之甚少。炼铁和炼钢过程中产生的肮脏、高温化学反应产生了质量和性能各异的金属。反过来，故障证据既常见又令人困惑。然而，早期工程师面临的最令人困惑的问题是，他们昂贵的结构由坚固、坚硬的钢制成，经常意外地断裂。一个成功的金属切割工具不应该变钝或容易碎裂，成功的大炮不应该爆裂，矿链不应该在使用中断裂；但它们却碎裂、爆裂和断裂，而且数量众多。从十九世纪初开始，花了八十年的时间才有了一套像样的工程模型和数据工具包，可以理解金属零件和结构的失效和断裂。本文将探讨这些关于工程故障的想法的发展