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普林斯顿大学运动医学（PUAM）
什么是脑震荡？脑震荡是一种由直接或间接撞击头部或头部撞击地面等其他物体而导致的脑损伤。脑震荡通常会导致短暂的脑功能障碍迅速发作，并随着时间的推移自行缓解。但是，偶尔会出现更严重的问题，因此，重要的是，每次脑震荡的症状都应由运动教练 (AT) 和队医进行监测。脑震荡通常不会对大脑造成结构性损伤。无论一个人是否“昏迷”，都可能发生脑震荡。当您遭受脑震荡时，您可能会出现注意力和记忆力问题，无法集中注意力，感到疲劳，头痛或感到恶心。强光和噪音可能会打扰您。您可能会感到烦躁，情绪化或出现其他症状。学习、上课或使用电脑可能会很困难。您可以查看 PUAM 脑震荡管理政策以了解更多详细信息。我应该注意什么？经过您的运动教练/队医的评估后，可能会确定您可以安全回家。否则，您可能会被送往 UHS 医务室或医院。如果您被送回家，您应该有一个负责任的成年人在场，按照以下说明进行操作并按照建议进行跟进。脑震荡的初始治疗是相对的身体和认知休息，因此避免发短信、玩电子游戏、做作业和/或过度使用电脑很重要。当您被送回家时，脑震荡的症状可能会持续存在，但不会恶化，也不会出现新的症状。您应该注意以下症状：如果您注意到任何这些问题或症状明显恶化，请立即致电公共安全 (609)-258- 3333 或拨打 911 以应对紧急情况。如果您不在校园内，请拨打 911。请尽快通知您的 AT 和/或队医。可以睡觉吗？睡眠是康复过程的重要组成部分，因此脑震荡后您应该得到充分的休息。脑震荡常常会导致嗜睡或疲劳加剧，或难以入睡。保持一致的睡眠时间表，养成有助于放松的就寝习惯，睡前避免使用电子产品。如果可能，请一个负责任的成年人照顾您，以防出现任何问题。我需要做 CT 扫描或 MRI 检查吗？这取决于您的受伤情况和症状。如果经过评估后，您被送往医院，担心有更复杂的受伤情况（例如颅骨骨折或颅内出血），则可以考虑做 CT 扫描或 MRI 检查。如果您的症状持续数天，则可以考虑进行这些检查。我可以吃点止痛药吗？我们不建议您服用比泰诺更强的药物，并请您避免服用阿司匹林、布洛芬（Advil）、萘普生（Aleve）或您可能正在服用的其他消炎药。我们还要求您避免饮酒、咖啡因和任何其他兴奋剂或补充剂。队医将决定您何时可以重新开始服用药物和补充剂。训练或比赛后我可以吃东西吗？饿的时候吃东西是可以的。请记住，有些运动员会感到恶心和疲劳，而且经常发现他们的食欲在脑震荡后立即下降。我要被观察多久？脑震荡后，您将被要求在训练室进行随访。AT/队医将对您进行评估，如有必要，顾问也将对您进行评估。AT 工作人员将每天（尽可能）对您进行随访，队医将首先对您进行检查，并在恢复比赛协议的几个时间间隔对您进行检查（见下文）。您的症状、学习困难和体检将得到评估和监测。
Linda Chiu-han Lai黎肖娴，历史学家，作家和研究...
历史学家，作家和基于研究的跨学科艺术家Linda Chiu-Han Lai Linda Chiu-han Lai lai ta line在中间艺术，实验性运动图像，批判理论，日常生活和媒体考古学的历史上工作，作为她的博士学位培训在电影院研究（NYU）的有意义扩展。 她坚持艺术创作作为理论的实践。 Lai对人为/机器的共同机构感兴趣，并且对她的运动形象实践感兴趣。 她在研究艺术和电影的调查中偏爱人类学的立场，这也是从投机理论探索成像的认识论力量时的汲取的。 她的大多数作品，摄影或装置都是史学实验，因此也是叙事性的审讯。 作为蒙太奇艺术家，她认为图像具有丰富的感知表面的物质事实，违反了象征性的二进制二进制拆分。 Her videos have appeared in documentary and experimental venues, including International Short Film Festival Oberhausen, Traverse Video (Toulouse), LOOP Barcelona, Jihlava International Documentary Film Festival (Czech Republic), and the Asian experimental film/video circuit in Seoul (EXiS), Taipei (EXiT), Macao (EXiM), and Kuala Lumpur (KLEX), among others. C3A（西班牙科尔多瓦）[1]在Exim（2015）[2]和Exis（2017：Inde-visuals）专门的独奏特征之后，她的视频艺术回顾性在2021年进行了回顾。 [3]她是日常生活历史上的批判性研究人员，她寻求电影和艺术与其他存在和社会经济领域的流体关系。Linda Chiu-han Lai lai ta line在中间艺术，实验性运动图像，批判理论，日常生活和媒体考古学的历史上工作，作为她的博士学位培训在电影院研究（NYU）的有意义扩展。她坚持艺术创作作为理论的实践。Lai对人为/机器的共同机构感兴趣，并且对她的运动形象实践感兴趣。她在研究艺术和电影的调查中偏爱人类学的立场，这也是从投机理论探索成像的认识论力量时的汲取的。她的大多数作品，摄影或装置都是史学实验，因此也是叙事性的审讯。作为蒙太奇艺术家，她认为图像具有丰富的感知表面的物质事实，违反了象征性的二进制二进制拆分。Her videos have appeared in documentary and experimental venues, including International Short Film Festival Oberhausen, Traverse Video (Toulouse), LOOP Barcelona, Jihlava International Documentary Film Festival (Czech Republic), and the Asian experimental film/video circuit in Seoul (EXiS), Taipei (EXiT), Macao (EXiM), and Kuala Lumpur (KLEX), among others.C3A（西班牙科尔多瓦）[1]在Exim（2015）[2]和Exis（2017：Inde-visuals）专门的独奏特征之后，她的视频艺术回顾性在2021年进行了回顾。[3]她是日常生活历史上的批判性研究人员，她寻求电影和艺术与其他存在和社会经济领域的流体关系。她是汉阳大学（韩国首尔，2010- 2012年）的三年历史学家讲习班系列赛的一部分，由已故的阿尔夫·卢德特（Alf Luedtke）领导。在创意媒体学院（1998-2023）上，她设计了跨学科课程，介绍了微/元叙事性的关键，新唯物主义对媒体考古学的贡献是史学，数字化和数字艺术中的自动化，视情人情动物学，视情情绪化，声音艺术以及生物艺术和文学。Micro叙事是她的签名课程，它将跨学科理论融合在录像实验的实验室背景下，该理论已扩散到两个版本的“视频宣言”中，涉及约60名年轻艺术家写下自己的作品。宣言的一个平行但独特的项目是正在进行的在线视频杂志，D-Normal/V-Essay，这是一个参与性的项目，通过公开呼叫和策划收集艺术家和非艺术家，尤其是后者的简短视频。Some of Lai's historiographic experiments take the form of research-creation and (self-)archiving activities, such as Door Games Window Frames: Near Drama , automated 3- channel projection on HK Cantonese melodrama (2011, Hong Kong Contemporary Art Award), 1906-1989-2012: Guangzhou-Hongkong-Shanghai-Anji (Shanghai Biennale 2012-13) and two Mnemonic归档的迭代：新加坡的分散纪念碑（2016）和HK（2017）在Pearl Lam Galleries上，探讨了内存对象之间连接性的空间视觉逻辑。Archiving and experimental historiography are also central to Lost Texture at H-Queen's “Exit Strategies” (2019), Ruminations: a Montage of Hong Kong's (Post)Coloniality (2018, Osage), Blasting Modernities 1930s: Techniques of the Self (2017, Para Site), Domestic Moonlighting (2023) and Tree of Life plus at signals… chapters 1-3 (Para Site 2023）。她还按时间顺序进行播放，以处理她的媒体考古研究，例如对象主题研究（2016年，“无参考”，录像带）和她的策展陈述，以互动地图的形式，对象 - 主体，一种技术 - ART SAGA（2018-
药物知情同意书，Neurontin
最常见的副作用：病毒感染风险增加；言语不清；绊倒；摔倒；动作不协调；头晕；嗜睡；疲劳。3-12 岁患者更常见：发烧、攻击性行为或其他行为问题；焦虑；注意力不集中和学习成绩变化；哭泣；虚假的幸福感；多动或肢体动作增多；精神抑郁；反应过快、过于情绪化或反应过度；情绪快速变化；烦躁不安；多疑或不信任。不太常见的副作用：高血压；腿、胳膊、脚或脚踝肿胀；感觉太热或发烧；皮疹；皮肤上出现新的病变或溃疡；高血糖；便秘；牙齿或口腔疾病风险增加；腹泻；胃酸反流或口腔有酸性味道；恶心；胃部不适；胀气；口干；无法勃起或维持勃起；泌尿道感染风险增加；步态异常；思维改变或异常；精神错乱；抑郁；言语改变；情绪变化；嗜睡；记忆力受损；全身疼痛；癫痫；背痛；精力异常低；肌肉活动过度活跃且无法控制；关节肿胀；震颤；视力变化；耳部感染；呼吸困难；支气管炎；咳嗽；喉咙干燥；流鼻涕；肺炎；呼吸道感染；因共济失调/精神错乱造成的意外伤害。罕见副作用：虽然罕见，但如果出现以下任何副作用，请尽快联系您的医生：过敏反应的迹象（呼吸困难；喉咙、嘴唇、舌头或面部肿胀；荨麻疹或严重皮疹）；严重皮疹或皮肤病变，尤其是伴有发烧时；血糖严重改变；月经不调；性欲或功能改变；乳房肿胀；无法射精；无法控制膀胱；眼睛或皮肤发黄；激动；昏迷；严重的精神错乱或其他精神变化；幻觉；严重的运动障碍；癫痫发作。注意：驾驶和操作重型机械：这种药物可能会损害判断力、思维或运动技能。在合理确定这种药物不会影响您之前，请谨慎操作危险机械，包括汽车。过敏反应：可能在第一次服用后或治疗期间的任何时间发生。如果出现过敏反应或血管性水肿的体征或症状，请停止治疗并立即就医。症状包括：呼吸困难；喉咙、嘴唇、舌头或面部肿胀；荨麻疹或严重皮疹。呼吸道影响：使用加巴喷丁的患者可能会出现严重、危及生命和致命的呼吸抑制；患有慢性阻塞性肺病、老年人、以及与加巴喷丁同时使用阿片类药物和其他中枢神经系统抑制剂（如酒精）。在开始服用加巴喷丁之前，请告诉医生您正在服用哪些药物，因为这将有助于确保安全使用该药物。停药（特别是对于癫痫患者）：不应突然停用此药，因为可能会增加癫痫发作频率或出现其他戒断症状（如精神错乱、易怒、心动过速、出汗）的患者。应在≥1 周的时间内逐渐停药，以尽量减少癫痫发作频率增加的可能性并将不良副作用降到最低。警告：[黑框警告]：自杀行为和意念：抗癫痫药物（AED），包括加巴喷丁，会增加因任何指征服用这些药物的患者出现自杀意念或行为的风险。应监测因任何适应症接受任何抗癫痫药物治疗的患者是否出现或恶化抑郁、自杀想法或行为，以及/或情绪或行为的任何异常变化。抗癫痫药物治疗后一周就观察到了自杀想法或行为风险的增加，并且这种风险在评估的治疗期间一直持续。由于分析中包括的大多数试验未超过 24 周，因此无法评估超过 24 周的自杀想法或行为风险。在分析的数据中，自杀想法或行为的风险在各种药物中通常是一致的。发现不同作用机制和适应症范围的抗癫痫药物的风险增加表明，该风险适用于用于任何适应症的所有抗癫痫药物。在所分析的临床试验中，风险不会因年龄（5-100 岁）而有显著差异。癫痫临床试验中自杀想法或行为的相对风险高于精神或其他疾病临床试验，但癫痫和精神适应症的绝对风险差异相似。任何考虑开具加巴喷丁或其他抗癫痫药的人都必须权衡自杀想法或行为的风险与疾病未得到治疗的风险。癫痫和许多其他需要开具抗癫痫药的疾病本身与发病率和死亡率以及自杀想法和行为的风险增加有关。如果在治疗期间出现自杀想法和行为，开具处方者需要考虑这些症状在任何特定患者身上的出现是否可能与正在治疗的疾病有关。应在 ≥1 周的时间内逐渐停止治疗，以尽量减少癫痫发作频率增加的可能性并将不良副作用降至最低。警告：[黑框警告]：自杀行为和意念：抗癫痫药物 (AED)，包括加巴喷丁，会增加因任何适应症服用这些药物的患者产生自杀想法或行为的风险。应监测因任何适应症接受任何 AED 治疗的患者是否出现或恶化抑郁、自杀想法或行为，和/或情绪或行为的任何异常变化。在开始使用 AED 药物治疗后一周就观察到 AED 导致的自杀想法或行为风险增加，并且在评估的治疗期间持续存在。由于分析中包括的大多数试验未超过 24 周，因此无法评估 24 周以后的自杀想法或行为风险。在分析的数据中，不同药物的自杀想法或行为风险大致一致。发现不同作用机制和适应症的抗癫痫药的风险增加表明，该风险适用于用于任何适应症的所有抗癫痫药。在所分析的临床试验中，风险不会因年龄（5-100 岁）而发生显着变化。在癫痫临床试验中，自杀想法或行为的相对风险高于精神或其他疾病的临床试验，但癫痫和精神适应症的绝对风险差异相似。任何考虑开具加巴喷丁或任何其他抗癫痫药的人都必须权衡自杀想法或行为的风险与未治疗疾病的风险。癫痫和许多其他使用抗癫痫药治疗的疾病本身与发病率和死亡率以及自杀想法和行为的风险增加有关。如果在治疗期间出现自杀想法和行为，开具处方者需要考虑任何特定患者出现这些症状是否可能与正在治疗的疾病有关。应在 ≥1 周的时间内逐渐停止治疗，以尽量减少癫痫发作频率增加的可能性并将不良副作用降至最低。警告：[黑框警告]：自杀行为和意念：抗癫痫药物 (AED)，包括加巴喷丁，会增加因任何适应症服用这些药物的患者产生自杀想法或行为的风险。应监测因任何适应症接受任何 AED 治疗的患者是否出现或恶化抑郁、自杀想法或行为，和/或情绪或行为的任何异常变化。在开始使用 AED 药物治疗后一周就观察到 AED 导致的自杀想法或行为风险增加，并且在评估的治疗期间持续存在。由于分析中包括的大多数试验未超过 24 周，因此无法评估 24 周以后的自杀想法或行为风险。在分析的数据中，不同药物的自杀想法或行为风险大致一致。发现不同作用机制和适应症的抗癫痫药的风险增加表明，该风险适用于用于任何适应症的所有抗癫痫药。在所分析的临床试验中，风险不会因年龄（5-100 岁）而发生显着变化。在癫痫临床试验中，自杀想法或行为的相对风险高于精神或其他疾病的临床试验，但癫痫和精神适应症的绝对风险差异相似。任何考虑开具加巴喷丁或任何其他抗癫痫药的人都必须权衡自杀想法或行为的风险与未治疗疾病的风险。癫痫和许多其他使用抗癫痫药治疗的疾病本身与发病率和死亡率以及自杀想法和行为的风险增加有关。如果在治疗期间出现自杀想法和行为，开具处方者需要考虑任何特定患者出现这些症状是否可能与正在治疗的疾病有关。无法评估 24 周以后自杀想法或行为的风险。在所分析的数据中，不同药物的自杀想法或行为风险大致相同。发现不同作用机制和多种适应症的 AED 的风险增加表明该风险适用于用于任何适应症的所有 AED。在所分析的临床试验中，风险并没有因年龄（5-100 岁）而有显著差异。癫痫临床试验中自杀想法或行为的相对风险高于精神病或其他疾病的临床试验，但癫痫和精神病适应症的绝对风险差异相似。任何考虑开具加巴喷丁或任何其他 AED 处方的人都必须在自杀想法或行为的风险与未治疗疾病的风险之间取得平衡。癫痫和许多其他开具 AED 处方的疾病本身都与发病率和死亡率以及自杀想法和行为的风险增加有关。如果在治疗期间出现自杀想法和行为，开药者需要考虑任何特定患者出现的这些症状是否与正在治疗的疾病有关。无法评估 24 周以后自杀想法或行为的风险。在所分析的数据中，不同药物的自杀想法或行为风险大致相同。发现不同作用机制和多种适应症的 AED 的风险增加表明该风险适用于用于任何适应症的所有 AED。在所分析的临床试验中，风险并没有因年龄（5-100 岁）而有显著差异。癫痫临床试验中自杀想法或行为的相对风险高于精神病或其他疾病的临床试验，但癫痫和精神病适应症的绝对风险差异相似。任何考虑开具加巴喷丁或任何其他 AED 处方的人都必须在自杀想法或行为的风险与未治疗疾病的风险之间取得平衡。癫痫和许多其他开具 AED 处方的疾病本身都与发病率和死亡率以及自杀想法和行为的风险增加有关。如果在治疗期间出现自杀想法和行为，开药者需要考虑任何特定患者出现的这些症状是否与正在治疗的疾病有关。
人工是什么意思
在当今快节奏的世界中，人工智能已成为一个广泛讨论的话题，它已从科幻小说中的概念转变为影响我们日常生活的现实。人们对人工智能及其将想象力融入日常生活的能力着迷。本文旨在探讨人工智能的概念、发展历程、各种类型的人工智能、训练模型、优势以及其多样化应用的案例。人工智能是指开发能够执行需要人类智能的任务的计算机系统。它通过机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术等技术，帮助处理大量数据、识别模式并根据收集的信息做出决策。人工智能涵盖学习、推理、感知、解决问题、数据分析和语言理解等能力。人工智能的最终目标是创造出能够模拟人类能力并以更高的效率和精度执行各种任务的机器。人工智能领域有可能彻底改变我们日常生活的各个方面，例如虚拟个人助理、自动驾驶汽车、医疗诊断和治疗、推荐系统和欺诈检测。人工智能已融入众多行业和日常生活，展现出其多样化的应用。Siri、Google Assistant 和 Amazon Alexa 等虚拟个人助理利用人工智能进行自然语言处理和机器学习，从而提供更精准的响应。自动驾驶汽车使用人工智能算法分析传感数据，并进行实时驾驶决策。医疗保健专业人员利用 IBM Watson for Health 和 Google DeepMind 等平台，将人工智能算法应用于医疗诊断和治疗。Netflix、Amazon 和 Spotify 等在线平台利用人工智能根据用户行为和偏好提供个性化推荐。金融机构利用人工智能通过分析数据的算法实时检测欺诈活动。人工智能 (AI) 是一个复杂的决策过程，在某些领域超越了人类的能力。人工智能机器的一个关键特性是重复学习，这使它们能够从现实生活中的事件中学习并与人类互动。这种学习过程被称为机器学习，是人工智能的一个子领域。由于缺乏准确性和热情，人类难以完成重复性任务。相比之下，人工智能系统在其任务中表现出卓越的准确性。人工智能在医疗保健、零售、制造和银行等各个领域都有广泛的应用。人工智能主要分为两类：弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（General AI）。弱人工智能是指专为特定任务或特定范围的任务而设计的人工智能系统。这些系统在其指定领域表现出色，但缺乏广泛的认知能力。其特征包括专业化能力、应用范围有限以及缺乏意识。狭义人工智能的例子包括虚拟个人助理、推荐系统、图像识别软件、聊天机器人和自动驾驶汽车。而广义人工智能则旨在全面模拟人类智能，包括推理、解决问题、学习和适应新情况的能力。广义人工智能的特征包括类似人类的认知能力、适应性以及在各种任务和领域中概括知识的能力。目前，狭义人工智能是人工智能最常用的形式，广泛应用于各行各业。狭义人工智能的例子包括Siri和Alexa等虚拟个人助理、推荐系统、图像识别软件、聊天机器人和自动驾驶汽车。随着研究人员不断突破人工智能的界限，他们提出了不同级别的人工智能能力。广义人工智能就是这样一个概念，它被认为具有自我意识、意识和主观体验。然而，达到这一水平仍然是一个理论挑战。广义人工智能的发展仍是一个持续研究的领域。另一个极端是超级人工智能，也称为人工智能超级智能 (ASI)。这种类型的人工智能几乎在各个方面都超越了人类智能，并对社会和人类的未来产生重大影响。超级人工智能的特点包括认知优势、快速学习和适应能力，这些特点可以推动各个领域的快速发展。超级人工智能的发展也引发了人们对其潜在社会影响的担忧，包括与控制相关的风险、与人类价值观的契合度以及对人类生存的威胁。尽管目前还处于理论阶段，但研究人员正在积极探索其发展带来的影响和挑战。相比之下，反应式机器是最基本的人工智能类型，纯粹是反应式的。它们不会形成记忆，也不会利用过去的经验来做出决策。例如，IBM 的“深蓝”国际象棋超级计算机在 1997 年击败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫。这些机器可以感知世界并采取行动，而无需存储任何记忆。而记忆有限的机器可以回顾过去，并根据观察结果做出决策。一个常见的例子是自动驾驶汽车，它会观察其他车辆的速度和方向，并相应地进行调整。这需要在特定时间内监控车辆的驾驶情况。这些信息不会存储在机器的经验库中。基于心智理论的机器可以理解人类的信念、情绪、期望等，并做出情绪化的反应。索菲亚就是这类人工智能的典型例子，尽管该领域的研究仍在进行中。换句话说，先进的机器正在被开发，它们对世界及其实体（包括人类和动物）有着更深入的理解。这些机器将能够回答简单的“假设”问题，并具备同理心，从而更好地理解他人的观点。更重要的飞跃是创造出具有自我意识的机器，它们能够意识到自身身份并预测他人的感受。这种智能水平将代表人工智能研究的重大突破。人工智能 (AI) 的工作原理是通过算法、计算能力和来自各种来源的数据来利用海量数据。该过程包括收集相关数据，对其进行预处理以确保其清洁度和结构化，根据任务需求选择合适的算法，使用标记或未标记数据训练模型，评估其性能，并将其部署到生产环境中执行实际任务。人工智能功能广泛而多样，涵盖各种随时间推移进行调整和改进的技术。这使得模型能够通过持续学习在动态环境中保持相关性和准确性。在线学习、迁移学习和强化学习等技术有助于从经验和反馈中获取新知识。在推理过程中，经过训练的人工智能模型会运用其学习到的模式和表征，对新数据进行预测或决策。此过程包括将输入数据输入模型，并根据模型的内部工作原理获得输出预测或分类。人工智能系统依靠数据、算法和计算能力从经验中学习、做出决策并自主执行任务。人工智能系统的具体功能取决于其架构、算法以及其设计目标任务的性质。人工智能的应用领域广泛，已被广泛应用于医疗保健、金融、零售、制造、交通运输、教育、市场营销、游戏、安全和自然语言处理等各个行业。这些应用包括诊断、患者预后预测、个性化治疗方案、信用评分、欺诈检测、客户服务、需求预测、供应链优化、智能游戏角色、面部识别、入侵检测、机器翻译、情绪分析等等。人工智能的未来很可能涉及机器学习、自然语言处理和计算机视觉的进一步发展，从而为各种应用和行业带来功能日益强大、集成度更高的系统。人工智能的潜在增长领域包括医疗保健、金融、交通、客户服务、刑事司法决策、招聘、教育以及其他涉及道德考虑的敏感领域。人工智能 (AI) 是一种使计算机和机器能够模拟人类学习、解决问题和决策等能力的技术。AI 应用程序和设备可以识别物体、理解人类语言、从新信息中学习，并向用户和专家提供建议。AI 研究的最新焦点是生成式 AI，它可以创建文本、图像和视频等原创内容。生成式 AI 依赖于机器学习 (ML) 和深度学习技术。深度学习彻底改变了机器学习领域，它使算法能够在无需人工干预的情况下从大量未标记数据集中进行预测。这项技术尤其适用于自然语言处理、计算机视觉以及其他需要在海量数据中识别复杂模式和关系的任务。因此，深度学习为我们日常生活中的大多数 AI 应用提供支持。深度学习还支持多种先进技术，包括半监督学习，它结合了监督学习和非监督学习，可以在标记数据和未标记数据上训练模型。此外，自监督学习从非结构化数据中生成隐式标签，而强化学习则通过反复试验和奖励函数进行学习。迁移学习允许将从一个任务或数据集获得的知识应用于另一个相关任务或不同的数据集。生成式人工智能是指能够根据用户的提示或请求创建复杂原始内容（例如文本、图像、视频或音频）的深度学习模型。这些模型对其训练数据的简化表示进行编码，然后从该表示中提取数据以生成与原始数据相似但不完全相同的新作品。生成式人工智能的最新进展促成了复杂的深度学习模型类型的发展，包括变分自编码器 (VAE)、扩散模型和变换器。变换器是许多备受瞩目的生成式人工智能工具的核心，例如 ChatGPT 和 GPT-4、Copilot、BERT、Bard 和 Midjourney。生成式人工智能的运作分为三个阶段：训练、调整和生成。该流程始于基础模型，这是一种深度学习模型，可作为多种不同类型生成式人工智能应用的基础。基础模型可以针对特定任务进行定制，例如文本或图像生成，并且通常基于海量数据进行训练。深度学习算法处理海量非结构化数据（TB级或PB级的文本、图像或视频），并使用基础模型根据提示自主生成内容。这一训练过程计算密集、耗时且成本高昂，需要数千个GPU和数周的处理时间，总计数百万美元。像Meta的Llama-2这样的开源基础模型项目使开发人员能够绕过这一步骤及其成本。为了针对特定的内容生成任务对模型进行微调，开发者可以使用诸如标记数据微调或人工反馈强化学习 (RLHF) 等技术。这需要向模型输入特定于应用的问题或提示以及正确答案。开发者定期评估其生成式 AI 应用的输出，进一步调整模型以提高准确性或相关性。另一种方法是检索增强生成 (RAG)，它通过整合训练数据以外的相关来源来扩展基础模型，从而优化参数以提高准确性或相关性。生成式 AI 为各行各业和应用带来了诸多优势，包括重复性任务的自动化、更快地从数据中获取洞察、增强决策能力、减少人为错误、全天候可用以及降低物理风险。AI 可以自动化日常任务，使人类能够专注于创造性工作。它能够做出更快、更准确的预测和可靠的决策，使其成为决策支持或全自动决策的理想选择。AI 通过引导人们完成流程、标记潜在错误以及在无人干预的情况下自动执行任务来减少人为错误，尤其是在医疗保健等精准度至关重要的行业。随着机器学习算法接触更多数据并从经验中学习，其准确性不断提高，错误也随之减少。人工智能始终在线，全天候提供一致的结果。人工智能可以通过使用聊天机器人或虚拟助手来简化客户服务或支持的人员需求。它还可以简化生产流程，保持一致的产出水平，并自动执行那些可能危及人类工人的危险任务。例如，自动驾驶汽车可以降低乘客受伤风险。人工智能的实际应用包括通过聊天机器人改善客户服务、检测欺诈交易、个性化客户体验以及简化招聘流程。此外，人工智能代码生成工具可以加速应用程序开发，而预测性维护模型可以防止设备故障和停机。人工智能的快速应用带来了诸多好处，但也带来了挑战和风险。人工智能系统依赖的数据集可能容易受到篡改、偏见或网络攻击，从而损害其完整性和安全性。为了降低这些风险，组织必须在从开发到部署的整个人工智能生命周期中保护数据完整性。威胁行为者会针对人工智能模型进行盗窃、逆向工程或未经授权的操作，这可能会损害模型的架构、权重或参数。此外，还存在诸如模型漂移、偏差和治理结构崩溃等运营风险。如果不加以解决，这些风险可能会导致系统故障和网络安全漏洞，而威胁行为者可能会利用这些漏洞。为了优先考虑安全和道德，组织必须开发透明、可解释、公平的人工智能系统，包容、稳健、安全且可问责。人工智能伦理是一个多学科领域，旨在优化人工智能的有益影响，同时降低风险。人工智能伦理的原则包括可解释性、公平性和透明性。可解释的人工智能使人类用户能够解读算法产生的结果和输出。公平性和包容性要求在数据收集和模型设计过程中最大限度地减少算法偏差。建立多元化的团队对于创建包容性的人工智能系统至关重要。稳健的人工智能能够处理异常情况而不会造成损害，能够抵御有意和无意的干扰，并防止漏洞。问责制要求对人工智能的开发、部署和结果建立明确的责任和治理结构。与人工智能伦理相关的共同价值观包括可解释性、公平性、包容性、稳健性、安全性、问责制、透明性和责任感。用户必须了解人工智能的开发方式、功能、优势和劣势。提高透明度可以为人工智能模型和服务的创建提供宝贵的见解。确保隐私和合规性至关重要，因为像《通用数据保护条例》（GDPR）这样的监管框架要求组织保护个人信息。这包括保护可能包含敏感数据的人工智能模型，并开发能够适应不断变化的法规的适应性系统。研究人员根据人工智能的复杂程度对其进行了分类：弱人工智能（狭义人工智能）执行特定任务，而强人工智能（通用人工智能，AGI）则具有理解、学习和应用知识处理各种任务的能力，超越人类智能。具有自我意识的人工智能系统的概念仍是一个有争议的话题。人工智能发展的关键里程碑包括：- 1950 年：艾伦·图灵出版了《计算机器与智能》，提出了“机器能思考吗？”的问题，并提出了图灵测试。- 1956 年：约翰·麦卡锡在达特茅斯学院的第一次人工智能会议上提出了“人工智能”一词。- 1967 年：弗兰克·罗森布拉特制造了 Mark 1 感知器，这是一台基于通过反复试验进行学习的神经网络的计算机。- 1980 年：使用反向传播算法的神经网络在人工智能开发中得到广泛应用。 1995年，斯图尔特·罗素和彼得·诺维格出版了《人工智能：一种现代方法》，这是一本关于人工智能的权威教科书，探讨了人工智能的四个潜在目标或定义。大约在同一时期，IBM的“深蓝”国际象棋系统在一场对决中击败了世界冠军加里·卡斯帕罗夫。大数据和云计算时代到来，使企业能够管理用于训练人工智能模型的大型数据资产。21世纪初，人工智能取得了重大进展，包括约翰·麦卡锡在其2004年的论文《什么是人工智能？》中对人工智能的定义。数据科学开始成为一门热门学科，IBM Watson击败了《危险边缘！》冠军肯·詹宁斯和布拉德·鲁特。2015年，百度的 Minwa 超级计算机使用卷积神经网络识别图像的准确率高于人类。同年，在 DeepMind 的 AlphaGo 程序击败世界围棋冠军李索孛后，谷歌以 4 亿美元收购了 DeepMind。2020 年代，大型语言模型 (LLM) 兴起，例如 OpenAI 的 ChatGPT，它们显著提高了人工智能性能和推动企业价值的潜力。生成式人工智能实践使深度学习模型能够在大型数据集上进行预训练。截至 2024 年，人工智能趋势表明它将持续复兴，多模态模型通过结合计算机视觉和 NLP 功能提供更丰富的体验。IBM 强大的人工智能战略：推进值得信赖的人工智能以获得竞争优势一种利用人工智能力量的全面方法，包括创造竞争优势、在整个业务中扩展人工智能以及推进值得信赖的人工智能。