为了更好地理解这一新兴浪潮的力量,我们可以将第三波浪潮概念与城市规划师在大城市设计新的公共交通系统进行比较。人们需要尽可能快速、高效、经济地从 A 点到达 B 点,同时需要互联互通的基础设施、低碳排放、免费 Wi-Fi 等社区福利以及随着城市人口增长而灵活增长的能力。通过设计和构建一个具有集成系统的周到城市环境,居民的生活水平可能会提高,并为社区提供长期的集中服务。这种方法比先坐汽车到火车再坐第二趟火车,中间还要等待一段时间更理想,不是吗?
谁在天才浪潮后面?NASA领先的认知和神经科学家研究人员创建了天才波浪计划。这些专家以对探索人类思想和严格的科学标准的承诺而闻名。他们已经使用多年的研究来开发所有人都可以使用的工具。NASA团队的参与使天才浪潮具有显着的信誉和兴奋,这不仅仅是另一种脑训练产品。
通过提高人们更高效、更有效地完成工作的能力,生成性人工智能有可能补充生产力和长期 GDP 增长。这对美国来说是个好消息,因为美国面临着出生率下降、婴儿潮一代退休和去全球化等劳动力市场的阻力。因此,我们认为,在未来几十年,发展中国家很可能会因人工智能推动的生产力增长而经历比前二十年更强劲的增长。虽然仍有许多未知数,但生成性人工智能的投资意义在于更高的增长,这通常伴随着风险资产的更高估值。预计到 2030 年,全球生成性人工智能市场将达到 1.8 万亿美元。咨询公司麦肯锡估计,通过提高生产力,生成性人工智能每年可以为全球经济增加 4.4 万亿美元的价值。
维基百科:“真实世界与虚拟世界的融合,创造出新的环境和可视化效果,其中物理对象和数字对象共存并实时交互。混合现实不仅发生在物理世界或虚拟世界中,而且是现实与虚拟现实的混合,通过沉浸式技术涵盖增强现实和增强虚拟。”
维基百科:“真实世界与虚拟世界的融合,创造出新的环境和可视化效果,其中物理对象和数字对象共存并实时交互。混合现实不仅发生在物理世界或虚拟世界中,而且是现实与虚拟现实的混合,通过沉浸式技术涵盖增强现实和增强虚拟。”
我们讨论了在过去 30 到 50 年中,仅关注数据的人工智能 (AI) 系统如何受到阻碍,以及知识在开发更智能、更高效的系统方面如何发挥关键作用。事实上,人工智能的巨大进步可以从 DARPA 确定的三次人工智能浪潮中看出。在第一波浪潮中,手工制作的知识一直处于核心地位,而在第二波浪潮中,数据驱动的方法取代了知识。现在,我们看到知识在第三波人工智能浪潮中发挥了重要作用并实现了重大突破,为未来的智能系统奠定了基础,因为它们试图做出类似人类的决策,并寻求成为人类值得信赖的助手和伙伴。我们发现,从各种来源创建的知识越来越广泛,使用从手动到自动化的方式,既可以通过重新利用,也可以通过提取。将知识与统计学习结合使用正变得越来越不可或缺,有助于使人工智能系统更加透明和可审计。我们将基于认知科学,将其与知识和经验在人类智能中的作用进行比较,并讨论新兴的神经符号或混合人工智能系统,在这些系统中,知识是将数据密集型统计人工智能系统的功能与符号人工智能系统的功能相结合的关键推动因素,从而产生更强大的人工智能系统,支持更像人类的智能。数据和知识在人工智能中的作用 数据和知识在人工智能中的作用已经引起了广泛的争论。知识已经以多种不同的方式从数据中合成,或手动编码以模拟我们使用的语言或我们周围世界的工作方式,从而实现感知、查询、预测和解释。我们认为,获取知识的方法和知识形式应该适合使用和应用的环境,没有一刀切的方法。在 20 世纪 80 年代和 90 年代初期的第一次人工智能浪潮中,能够执行超越数字处理的符号计算被认为是智能的标志。随后,在逻辑中对领域知识进行符号编码并利用其进行数据推理成为主要方法。事实上,对于知识表示和推理,发展出了两个独立的阵营和方法:一种声明性方法,其中知识捕捉世界运作的方式,并与知识的使用方式分开;一种程序性方法,其中知识与知识的使用方式交织在一起。换句话说,在前一种情况下,显性知识的获取可以与其使用方式的多种方式清晰地区分开来,而在后一种情况下,知识是隐性的,是特定于应用程序的代码的组成部分。虽然前者从广泛的重用角度来看是有益的,但后者对于在实践中构建有效的实现变得必不可少,因为实践中使用启发式方法将领域知识开发并整合到应用程序代码中 [Neats & Scruffies]。
“ONE Record 是业界应对当前全球挑战的答案之一:实施后,它将提高效率、质量和速度。更早、更高质量地接收更多数据将使我们的行业真正实现数据驱动,并降低初创企业和创新蓬勃发展的障碍。通过使用大数据、预测分析和人工智能,我们将能够提高运营效率并提供更以客户为中心的体验,同时为整个供应链的所有利益相关者提供完全透明度。”
SYSTEMIQ Ltd. 是一家获得 B 认证的公司,在伦敦、慕尼黑和雅加达设有办事处。该公司成立于 2016 年,旨在通过改变三个关键经济系统的市场和商业模式来推动《巴黎协定》和联合国可持续发展目标的实现:土地利用、材料和能源。自 2016 年以来,SYSTEMIQ 参与了多项与塑料和包装相关的系统变革计划,包括新塑料经济计划(艾伦·麦克阿瑟基金会)和 STOP 项目(一项旨在消除印度尼西亚塑料污染的城市伙伴关系计划)等。我们工作的核心是核心信念,即只有政策、技术、资金和消费者参与的巧妙结合才能应对系统级挑战。全球塑料挑战也不例外。
SYSTEMIQ Ltd. 是一家获得 B 认证的公司,在伦敦、慕尼黑和雅加达设有办事处。该公司成立于 2016 年,旨在通过改变三大关键经济系统的市场和商业模式来推动《巴黎协定》和联合国可持续发展目标的实现:土地使用、材料和能源。自 2016 年以来,SYSTEMIQ 参与了多项与塑料和包装相关的系统变革计划,包括新塑料经济计划(艾伦·麦克阿瑟基金会)和 STOP 项目(一项旨在消除印度尼西亚塑料污染的城市伙伴关系计划)等。我们工作的核心是核心信念,即只有政策、技术、资金和消费者参与的巧妙结合才能应对系统级挑战。全球塑料挑战也不例外。
这项研究调查了人工智能(AI)作为增强学习实践的工具,尤其是在伊斯兰宗教教育中的作用。它研究了AI改变教育的潜力,同时强调了教师和人类促进者在学习过程中的持续重要性。采用了描述性定量方法。数据收集是使用通过Google表格分发并补充访谈的问卷进行的。受访者包括对AI教育中AI经历的见解的学生。的发现表明,AI技术具有提高学习和教育成果质量的巨大潜力。学生报告说,AI工具可以增强他们的学习经验,提供与传统教学方法相辅相成的个性化和有针对性的帮助。尽管有好处,但AI并不是教育工作者的替代者,而是实现特定教育目标的合作伙伴。这项研究强调了AI对教育的变革性影响,尤其是在伊斯兰宗教教育方面,通过促进更好的参与和改善的学习结果。但是,它强调了教育工作者在指导和背景学习中不可或缺的作用,以确保与教育价值观和目标保持一致。AI技术是增强教育的宝贵工具,但应经过深思熟虑地整合,以补充而不是取代教师的角色。它的潜力在于支持有针对性和有效的学习成果,同时维持以人为本的教育实践。需要进一步的研究来探索AI在各种教育环境中的长期影响及其应用。