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World File Search System国际象棋
光学互动棋盘
佛罗里达州，32816-2450 摘要 — 我们的项目旨在通过提供一个交互式平台，直观地展示棋盘上每个棋子的移动，从而为新手棋手提供学习和游戏体验。我们的创新设计适合两个不熟悉国际象棋的人，无需外部指导，让玩家能够直接参与游戏。我们设计的核心是集成在棋子底座中的照明系统。选择棋子后，无论游戏状态如何，它可以移动的相应方格都会亮起。此功能依赖于红外 (IR) 光通过底座上专门设计的滤光片的传输，由光电二极管检测。然后，这些光电二极管与微控制器通信，激活棋盘上相应的 RGB LED。通过直观地指示可能的移动，我们的系统加速了玩家的学习曲线，使他们能够快速轻松地掌握每个棋子的动态。这种沉浸式方法不仅可以教育玩家，还可以增强游戏过程中的乐趣。我们的项目利用光子技术与现有的电子棋盘区分开来，提供无缝、快捷的游戏体验，同时保留传统象棋的固有品质。
机器可以认为吗？导致图灵测试的争议，1946- 1950年
抽象图灵（Turing）进行了众多争论的测试已满70岁，并且仍然存在争议。他的1950年论文被视为复杂且多层的文本，关键问题基本上仍未得到解答。Turing为什么选择从经验中学习作为实现机器智能的最佳方法？为什么他花了几年的时间与国际象棋一起工作，作为一项任务来说明和测试机器智能，只是为了将其交易以进行对话的问题，以便于1950年晚些时候提出问题？Turing为什么在机器智能测试中指的是性别模仿？在本文中，我将通过揭示所谓的图灵测试的社会，历史和认识论根源来直接解决这些问题。我将注意一个历史事实，到目前为止，在二级文献中几乎没有观察到，即图灵（Turing）的1950年测试是出于关于数字计算机的认知能力的争议，最著名的是物理学家和计算机先驱者Douglas Hartree，化学和哲学家Michael Polanyi和Michael Polanyi和Neurosurgeon Jeoffers。从历史背景来看，图灵的1950年论文可以理解为对这些思想家对机器可以思考的一系列挑战的答复。
35 人工智能对大学的影响...
在特定领域，AI已经超越了人类的表现。去年，斯坦福大学的研究人员利用AI通过正面X光扫描识别了14种不同的疾病。该系统的创建仅用了一个月的时间，AI的准确率超过了人类肺炎诊断师。这项研究发表在《科学》杂志上。9 2017年，一个名为AlphaZero的人工神经网络系统在不到24小时内就获得了国际象棋、将棋和围棋超人水平的表现。这是在除了游戏规则之外没有其他领域知识的情况下完成的。10 2018年5月，谷歌首席执行官Sundar Pichai在Google I/O大会上发表主题演讲时，展示了一个名为Duplex的人工智能系统，引起了轰动。该系统能够通过电话安排预约，无需人工干预，但给人的印象是双方正在进行自然对话。人们很容易想象人工智能正在迅速变得超级智能，并因此获得所有在小说中被归因于它的积极和消极能力，因为自动驾驶汽车和听起来像人类的机器人等人工智能奇迹层出不穷。当然，情况根本不是这样
人工智能的进步与潜在影响之间
我们将系统的任务性能以及系统开发和部署过程中产生的时间和资源成本纳入总体框架，从而重新构建对人工智能进展的分析。这些成本包括：数据、专家知识、人工监督、软件资源、计算周期、硬件和网络设施以及（什么样的）时间。这些成本分布在系统的生命周期中，可能对不同的开发人员和用户提出不同的要求。我们提出的多维性能和成本空间可以缩减为一个效用指标，用于衡量系统对不同利益相关者的价值。即使没有单一的效用函数，也可以通过人工智能是否扩展帕累托曲面来一般性地评估人工智能的进步。我们将这些类型的成本标记为人工智能进步中被忽视的维度，并使用四个案例研究对其进行探索：Alpha*（围棋、国际象棋和其他棋盘游戏）、ALE（Atari 游戏）、ImageNet（图像分类）和虚拟个人助理（Siri、Alexa、Cortana 和 Google Assistant）。这种更广泛的人工智能进步模型将带来评估人工智能系统潜在社会用途和影响的新方法，并为未来的进步设定里程碑。
英国表面土壤水分干燥的多求表征
摘要：降雨后土壤水分的持久性或记忆具有重大的环境影响。已经为原位和卫星数据分别研究土壤水分干燥已做出了许多工作。在这项工作中，我们介绍了多种英国土壤水分产品的干燥特性的比较，包括卫星合并（即TCM），原位（即cosmos-uk）（即cosmos-uk），水文模型[即Grid-to-Grid to-Grid（G2G）]生态研究支持系统（国际棋）]数据。所有网格产品的干燥衰减时间尺度（T）以1 - 2 km的前所未有的分辨率计算，该分辨率与天气和气候模型有关。由于诸如感应深度等差异，它们的t范围有所不同（SMUK和国际象棋除外），但它们的空间模式与土地覆盖率和土壤类型相关。我们进一步分析了Cosmos-UK站点干燥事件的发生。我们表明，土壤水分干燥状态表现出强烈的季节性依赖性，因此，夏季，土壤比冬季更快地干燥。这些季节性依赖性在模型基准测试和评估过程中很重要。我们表明，基于宇宙和LSM的拟合t良好，cosmos的偏差为较低的t。我们的发现有助于越来越多的文献来表征T，目的是开发一种方法，以系统地验证一系列尺度的模型土壤水分产品。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
人工智能的最新进展是否会导致范式转变？...
计算机性能和编程技术的稳步发展引发了人们对计算机能力超越人脑的担忧，这一现象被称为“奇点”。将人脑的大小与计算机容量的进步进行比较，人们估计奇点将在几十年内出现，尽管传统计算机的容量可能在不久的将来达到极限。然而，在过去几年中，人工智能取得了迅速发展。已经有一些程序可以进行模式识别和自我学习，至少在国际象棋和其他游戏等有限领域，这些程序比最优秀的人类玩家更胜一筹。此外，预计将大大提高计算机容量的量子计算革命已经迫在眉睫。现在看来，奇点将在可预见的未来到来是不可避免的。地球、外星行星及其卫星上的生物生命可能会像以前一样继续存在，但人类可能会被计算机“取代”。更古老、更先进的智慧生命形式可能在宇宙的其他地方进化，它们可能很久以前就超越了奇点。奇点后生命可能不是基于生化反应，而是基于电子。它们的通信可能使用量子纠缠等效应，而我们无法察觉。这或许可以解释费米悖论，或者至少可以解释 SETI 中的“大沉默”问题。
认知研究可以为人工智能做些什么：案例研究
从历史角度来看，人工智能研究一直以认知科学领域的计算机科学家、心理学家、工程师、哲学家和生物学家之间的密切合作为基础。这种合作受到控制论方法对自然和人工系统研究的影响，多年来，在仿生学、机器人学、生物和神经启发系统以及更普遍的认知人工系统和系统科学领域形成了卓有成效的研究方向 [ 1 ][ 2 ]。然而，经过数十年的相互和开创性的合作，人工智能和认知科学已经产生了几个子学科，每个学科都有自己的目标、方法和评估标准。一方面，这种分裂促进了一些人工智能系统的发展，这些系统能够在受限领域（例如计算机视觉，或国际象棋、Jeopardy、围棋等游戏）产生超人的能力。但另一方面，它基于一种分而治之的方法，极大地阻碍了跨领域合作和科学努力，这些努力旨在更全面地了解自然和人工智能是什么，以及如何通过考虑来自自然界的见解来设计智能制品。然而，近年来，认知启发的人工系统领域重新引起了学术界和工业界的关注，人们普遍意识到需要在这个跨学科领域进行更多研究。事实上，用 Aaron Sloman 的话来说，“
人工智能（AI）教学指导
1.0 什么是人工智能？ 1.1 人工智能 (AI) 是机器执行通常与人类智能相关的任务的能力，例如学习和解决问题。人工智能应用包括生成或创作工具（例如 ChatGPT 和 AI art ）、高级网络搜索引擎（例如 Google Search ）、推荐系统（YouTube、Amazon 和 Netflix 使用）、理解人类语音（例如 Siri 和 Alexa ）、自动驾驶汽车（例如 Waymo ）以及参加国际象棋和围棋等战略游戏。 1 1.2 生成式人工智能 (GenAI) 是指“旨在创建未由人类明确编程或提供的新内容、数据或信息的人工智能系统和算法。相反，这些人工智能系统根据它们在训练期间从大型数据集中学习到的模式、规则和示例自主生成内容。这些系统可以创建文本、图像、音乐、代码等，通常在生成过程中表现出类似人类的创造能力。” 2 大型语言模型 (LLM) 是一种 GenAI 系统，它经过大量文本数据的训练，可以对用自然语言编写的提示生成合理的文本响应。1.3 人工智能与其他技术之间的界限很模糊，人工智能越来越多地以用户不可见或不明显的方式融入数字系统。
利用人工智能在客户关系管理中自动生成洞察
Khirod Chandra Panda Asurion Insurance，美国 电子邮件：1khirodpanda4bank@gmail.com，联系方式：0009-0008-4992-3873 摘要 人工智能 (AI) 已达到关键阶段，在击败国际象棋和围棋大师等复杂任务中超越了人类的能力。这项技术进步不仅限于游戏；AI 现在能够写诗、预测决策、实时交互以及处理大量数据以在几毫秒内提供解决方案。随着 AI 融入各个商业领域，其对客户关系管理 (CRM) 的影响尤为显著，显著提升了客户体验 (CX)。本研究论文通过研究五种专门用于评估消费者认知度、有效性和忠诚度的 AI 工具，探讨了 AI 在 CRM 中的应用。研究人员采用了基于调查的研究方法，通过 Google 表单收集原始数据。对这些数据的分析表明，消费者不仅知道这些 AI 工具，而且发现它们的有效。此外，消费者对这些工具的忠诚度很高，表明他们对人工智能在 CRM 中的能力持积极态度并信任其能力。这项研究强调了人工智能通过先进的技术工具促进改善客户关系的变革潜力。关键词人工智能 (AI)、客户体验 (CX)、客户关系管理 (CRM)