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DOI：https://doi.org/10.48009/2_iis_2024_132 将人工智能 (AI) 融入游戏开发，提升多样化游戏元素 Vasilka Chergarova，佛罗里达国际大学，vchergar@fiu.edu Mel Tomeo，迈阿密戴德学院，mtomeo@mdc.edu Heidi Morgan，南加州大学，hlmorgan@isi.edu Sandra Andrade，迈阿密戴德学院，sandrad1@mdc.edu
本研究考察了人工智能 (AI) 在游戏开发中的变革潜力，旨在解决传统游戏开发方法面临的挑战并增强玩家体验。探讨了游戏中人工智能的历史演变和当前趋势，强调了人工智能的日益融合及其对游戏玩法的影响。确定了传统游戏开发中的关键挑战，包括手工制作内容和静态人工智能行为的局限性。研究了人工智能在游戏开发中的各种应用，例如角色行为建模、对手人工智能、程序内容生成、动态难度调整和自然语言处理。实施策略部分概述了技术考虑因素、开发方法以及将人工智能集成到游戏开发流程中的可用工具和框架。研究了在游戏玩法的不同方面利用人工智能技术的成功游戏案例研究，强调了它们对玩家参与度和留存率的影响。本研究最后总结了主要发现，重申了人工智能在塑造游戏开发未来方面的重要性，并敦促开发人员采用人工智能技术来创造创新和身临其境的游戏体验。关键词：人工智能、游戏开发、游戏玩法增强、对手智能、程序内容生成、交互式体验、游戏创新
将人工智能和机器学习应用于神经系统的预测压力分析和发病率评估：基于 MATLAB 的检测和解决神经功能障碍的框架
神经系统本质上很复杂，容易因各种压力源而出现功能障碍，从而导致严重的发病率。本文介绍了一种基于 MATLAB 的新型框架，该框架利用人工智能 (AI) 和机器学习技术对神经系统进行预测压力分析和发病率评估。通过集成深度学习模型，特别是卷积神经网络 (CNN)，该框架旨在高精度地检测神经功能障碍的早期迹象。该研究利用全面的数据集，应用先进的预处理方法来优化模型性能。主要发现表明，人工智能驱动的方法在预测准确性和发病风险的早期检测方面均优于传统方法。MATLAB 实现很详细，突出了该框架在现实场景中的实际应用。这项工作不仅推动了神经系统分析领域的发展，还强调了人工智能和机器学习在提高诊断精度和预防保健方面的变革潜力。本文最后讨论了这些发现对临床实践和未来研究的意义，特别是在通过早期干预改善患者预后方面。
将人工智能融入学术写作
Zachia Raiza Joy B. Talili 宿务师范大学 main.12001130@cnu.edu.ph 摘要 本文通过使用 Padua (2012) 的演绎公理方法，提出了关于人工智能融入学术写作的理论。该理论认为，将人工智能 (AI) 融入学术写作有许多好处，但也存在一定的局限性。主要好处在于人工智能能够提高写作过程的效率和准确性。人工智能可以自动执行语法检查、抄袭检测和引用格式化等常规任务，从而使研究人员可以专注于更高级别的概念工作。然而，人工智能融入学术写作并非没有局限性。一个主要问题是过度依赖人工智能的可能性。当人工智能对写作过程做出重大贡献时，就会出现有关作者身份和知识产权的道德考虑。确保人工智能角色的透明度和维护学术诚信至关重要。此外，虽然人工智能集成可以通过效率和支持显著提高学术写作能力，但必须解决其局限性，才能充分利用其潜在优势，从而采取政策。
通过 TPACK 框架探索将人工智能融入特殊教育教师准备
摘要 随着人工智能 (AI)，特别是生成式人工智能和大型语言模型（例如 ChatGPT、Google Gemini）引入教育领域，人们开始讨论教师在未来仍然需要和需要哪些知识。在本文中，我们描述了人工智能如何能够并且应该与技术知识、教学知识和内容知识 (TPACK) 框架保持一致，作为特殊教育教师准备的一部分。此外，我们还探讨了人工智能对 TPACK 框架的影响，特别是如何将人工智能集成到三个组成部分中的每一个中，支持每个方面的具体工具，以及教师教育者和在职前教师在考虑人工智能时应该使用的指导性问题。我们将为教师教育者提供示例活动，他们可以与在职前教师一起使用这些活动来介绍人工智能并将其使用整合到他们的课程中，这些课程是在 TPACK 框架内制定的。
重新将人工智能作为认知科学的理论工具
人类认知是（或可以理解为）一种计算形式，这一观点是认知科学的一个有用概念工具。这是认知科学作为一门多学科领域诞生时的一个基本假设，人工智能 (AI) 是其贡献领域之一。在此背景下，人工智能的一个概念是作为计算工具（框架、概念、形式主义、模型、证明、模拟等）的提供者，支持认知科学的理论构建。然而，当代人工智能领域已经将解释人类认知作为一种计算形式的理论可能性视为在事实计算系统中实现人类（类人或水平）认知的实际可行性；并且，该领域将这种实现视为短期内的必然性。然而，正如我们在此正式证明的那样，创建具有人类（类人或水平）认知的系统本质上是计算困难的。这意味着在短期内创建的任何事实人工智能系统充其量只是诱饵。当我们认为这些系统捕捉到了我们自身和思维的深层信息时，我们就会对自己和认知产生扭曲和贫乏的印象。换句话说，当前实践中的人工智能正在削弱我们对认知的理论理解，而不是推进和增强它。可以通过放弃当前对人工智能的主流观点并重新将人工智能作为认知科学的理论工具来补救这种情况。然而，在重新认识这种较旧的人工智能观念时，重要的是不要重复过去（和现在）的概念错误，正是这些错误让我们走到了今天。
将人类专业知识与人工智能相结合
∗ 我们感谢斯坦福大学医院为数据访问提供便利。作者感谢阿尔弗雷德·P·斯隆基金会 (2022-17182)、JPAL 医疗保健交付计划和麻省理工学院 SHASS 的支持。该实验已在 AEA 注册表上预先注册，编号为 AEARCTR-0009620。预分析计划可在 SSR 注册 9620 和 SSR 注册 8799 处获得。† Agarwal：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：agarwaln@mit.edu。Moehring：普渡大学丹尼尔斯商学院，电子邮件：moehring@purdue.edu。Rajpurkar：哈佛医学院生物医学信息学系，电子邮件：pranav_rajpurkar@hms.harvard.edu。Salz：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：tsalz@mit.edu。该项目受益于与多位放射科医生的合作，包括斯坦福大学的 Matthew Lungren 博士、Curtis Langlotz 博士和 Anuj Pareek 博士、西奈山医院的 Etan Dayan 博士和 Adam Jacobi 博士、VinBrain 的 Steven Truong 和 VINMEC 的几位放射科医生以及 USARAD、Vesta Teleradiology 和 Advanced Telemed 的远程放射科医生。我们感谢 Daron Acemoglu、David Autor、David Chan、Glenn Ellison、Amy Finkelstein、Chiara Farronato、Drew Fudenberg、Paul Joskow、Bentley MacLeod、Whitney Newey、Pietro Ortoleva、Paul Oyer、Ariel Pakes、Alex Rees-Jones、Frank Schilbach、Chad Syverson 和 Alex Wolitzky 提供的有益对话、评论和建议。Oishi Banerjee、Ray Huang、Andrew Komo、Manasi Kutwal、Angelo Marino 和 Jett Pettus 提供了宝贵的研究协助。
加拿大帝国商业银行加勒比分行举办“点燃创新”数据科学与人工智能网络研讨会 2024 年 7 月 19 日星期五 - 2024 年 7 月 5 日星期五，在巴巴多斯的沃伦斯大宅成功举办了“点燃创新”数据科学与人工智能客户演示。由加拿大帝国商业银行加勒比分行技术团队牵头，此次混合活动深入探讨了人工智能 (AI) 在增强银行业务和业务方面的重要作用。演示吸引了来自线下和线上的多样化观众，确保了广泛的可访问性和互动性。此次活动由企业客户、IT 利益相关者和政府官员参加，提供了绝佳的交流机会并促进了行业主要参与者之间的合作。与会者有机会与演讲者互动，参与互动问答环节，并获得有关如何将人工智能融入其整体业务战略的实践知识。此次活动重点介绍了人工智能的快速发展，其中包括个性化客户服务、内容创建、数据提取和竞争对手监控等关键举措。网络研讨会的主题是“如何让人工智能 (AI) 和数据科学为您和您的企业服务”，全面概述了人工智能在现代商业中发挥的关键作用。会议强调了人工智能在提高客户便利性和效率方面的重要性，并说明了企业如何利用人工智能来简化运营、降低成本和推动创新。加拿大帝国商业银行高级数据科学家 Stephan Barrow 谈到了银行业务的好处，他强调，自 2019 年以来，该银行一直在使用预测分析和软件开发来创建一个成功的数字贷款渠道，该渠道由数据科学和自动化支持，提供 15 分钟的贷款。研讨会的一个重点是受 COVID-19 疫情推动的网上银行的加速采用。这场疫情不仅凸显了数字解决方案的必要性，也为更加无缝和用户友好的银行体验铺平了道路。加拿大帝国商业银行加勒比分行已经接受了这一转变，利用人工智能提供创新解决方案，满足客户不断变化的需求。主要演讲人、客户产品盈利战略高级经理 Quinn Weekes 分享了他对人工智能在银行和业务转型中的作用的宝贵见解。Weekes 强调，与普遍看法相反，人工智能最好与人类输入和知识应用协同使用，以减少员工工作量并提高效率。在谈到人工智能取代人类工作的担忧时，Weekes 向与会者保证，人工智能旨在增强人类能力，而不是取代人类。他强调，人工智能可以接管重复性任务，让人类员工专注于工作中更具战略性和创造性的方面。此外，他强调了银行对数据保护的承诺，
加拿大帝国商业银行加勒比分行举办“点燃创新”数据科学与人工智能网络研讨会 2024 年 7 月 19 日星期五 - 2024 年 7 月 5 日星期五，在巴巴多斯的沃伦斯大宅成功举办了“点燃创新”数据科学与人工智能客户演示。由加拿大帝国商业银行加勒比分行技术团队牵头，此次混合活动深入探讨了人工智能 (AI) 在增强银行业务和业务方面的重要作用。演示吸引了来自线下和线上的多样化观众，确保了广泛的可访问性和互动性。此次活动由企业客户、IT 利益相关者和政府官员参加，提供了绝佳的交流机会并促进了行业主要参与者之间的合作。与会者有机会与演讲者互动，参与互动问答环节，并获得有关如何将人工智能融入其整体业务战略的实践知识。此次活动重点介绍了人工智能的快速发展，其中包括个性化客户服务、内容创建、数据提取和竞争对手监控等关键举措。网络研讨会的主题是“如何让人工智能 (AI) 和数据科学为您和您的企业服务”，全面概述了人工智能在现代商业中发挥的关键作用。会议强调了人工智能在提高客户便利性和效率方面的重要性，并说明了企业如何利用人工智能来简化运营、降低成本和推动创新。加拿大帝国商业银行高级数据科学家 Stephan Barrow 谈到了银行业务的好处，他强调，自 2019 年以来，该银行一直在使用预测分析和软件开发来创建一个成功的数字贷款渠道，该渠道由数据科学和自动化支持，提供 15 分钟的贷款。研讨会的一个重点是受 COVID-19 疫情推动的网上银行的加速采用。这场疫情不仅凸显了数字解决方案的必要性，也为更加无缝和用户友好的银行体验铺平了道路。加拿大帝国商业银行加勒比分行已经接受了这一转变，利用人工智能提供创新解决方案，满足客户不断变化的需求。主要演讲人、客户产品盈利战略高级经理 Quinn Weekes 分享了他对人工智能在银行和业务转型中的作用的宝贵见解。Weekes 强调，与普遍看法相反，人工智能最好与人类输入和知识应用协同使用，以减少员工工作量并提高效率。在解决人们对人工智能取代人类工作的担忧时，Weekes 向与会者保证，人工智能旨在增强人类能力，而不是取代人类。他强调，人工智能可以接管重复性任务，让人类员工专注于工作中更具战略性和创造性的方面。此外，他强调了银行对数据保护的承诺，
将人工智能工具融入指导性第二语言习得中
ChatGPT 和其他 AI 工具的公开使用正在对我们在教育等各个领域的生活产生变革性影响。许多语言学习者一段时间以来一直是支持 AI 的工具的狂热用户，例如 Google 翻译、文本编辑器（如 Grammarly）或语音助手。虽然人们普遍对 AI 产品在 L2 教学和学习中的某些用途持积极态度，但其他用途却存在争议。本章讨论了将 AI 工具集成到指导的 SLA（第二语言习得）中的问题，重点关注机器翻译、聊天机器人和基于 AI 的书面纠正反馈工具。它建议，基于现有的研究和使用 AI 工具进行教学实践的报告，L2 教师应采取批判性、平衡的方法将 AI 集成到 L2 教学中，充分利用生成式 AI 的优势，同时考虑到其缺点。
将人工智能应用于Fab Technology共同...
胜利过程•过程模拟器 - 构建设备和组件的虚拟晶圆厂流量•压力模拟器 - 了解压力如何影响Fab流量逐步胜利设备•设备模拟器 - 设备模拟器 - 了解设备的电气特征胜利RCX•寄生野外求解器探索Beol Process
将人工智能融入软件工程
1, 2 科学与技术学院 摘要 - 人工智能 (AI) 与软件工程的融合正在彻底改变传统的软件开发生命周期。本研究论文探讨了人工智能在增强软件工程实践方面的多方面作用，重点关注编码、测试和维护。通过自动执行重复性任务，人工智能提高了软件开发的效率和质量。智能代码助手、自动测试用例生成和人工智能驱动的错误修复只是人工智能如何改变行业的几个例子。然而，人工智能的融入也带来了挑战，例如需要高质量的训练数据、可解释的人工智能模型以及与现有流程的无缝集成。本研究回顾了当前的文献，强调了关键发现，并确定了需要进一步研究的差距。通过全面的分析，本文旨在更深入地了解人工智能在软件工程中的潜力和挑战，为未来的研究方向和人工智能增强开发实践的演变提供见解。