XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System自学系统
Darktrace Cyber AI：云安全免疫系统 - 3SC
IT 管理员知道这项特定服务不仅受到公司政策的批准，而且是基于云的，他认为安全团队在这方面的可见性有限。但是，Darktrace 会动态分析公司云服务中的登录和文件访问事件，并根据新证据将它们与组织中每个用户所学到的“生活模式”相关联。作为一个统一的自学系统，Darktrace 的网络 AI 平台立即发现了异常大的文件下载、新帐户创建和数据泄露，其自主响应技术 Antigena 启动以阻止尝试上传。
人工智能背景下的责任问题
人工智能（AI）增强了效率，生产和决策，已迅速成为医疗保健，银行业，教育和运输等部门的关键组成部分。但是，随着AI系统越来越多地整合到日常生活的关键方面，与责任，透明度和问责制有关的重大法律挑战。问题是，为AI做出的判断归咎于责任可能是一个挑战，尤其是在涉及自学系统并超越初始编程时。除了算法偏见，不透明的决策程序和第三方参与外，开发人员，运营商和用户的问责制分配中还有歧义。本研究的目的是讨论这些法律问题，并提供可行的答案，以确保AI辅助决策中的公平和责任。为了通过强调因果关系而不是犯罪性来简化补偿，关键发现建议对高风险AI应用程序实施严格的责任。通过所需的文书工作和可解释的AI系统，可以通过提高透明度来提高问责制和可追溯性。可以通过使用明确的合同框架清楚地为开发人员，运营商和用户定义角色来降低不确定性。此外，创建专业责任保险可以在为利益相关者提供财务保护的同时促进适当使用AI。建立公众信任并确保AI在不危害的情况下促进社会的发展，需要在创新与道德和法律义务之间取得平衡。跨境AI申请要求国际法律规范（例如GDPR和欧盟的AI法案）进行国际协调，以建立统一的监管框架。为了确保正义，公平和社会的福祉，这些广泛的法律改革需要弥补问责制和技术创新之间的差距。
人工智能对现代的影响...
人工智能 (AI) 是计算机科学的一个领域，它模拟人类大脑的结构和工作原理。机器学习 (ML) 属于人工智能领域，致力于通过接触训练数据来开发模型。过去几年，当人们谈论人工智能 (AI)、大数据和分析时，“深度学习”一词已牢牢地进入商业语言中。这是有充分理由的——这是一种人工智能方法，在开发自主、自学系统方面显示出巨大的前景，这些系统正在彻底改变许多行业。人们普遍认为，人工智能工具将促进和增强人类的工作，而不是取代医生和其他医疗人员的工作。人工智能已准备好支持医护人员完成各种任务，从行政工作流程到临床文档和患者外展，以及图像分析、医疗设备自动化和患者监测等专业支持。虽然要实现依赖人工智能的医疗保健仍有许多问题需要克服，最明显的是数据隐私问题以及对由于机器错误和缺乏人工监督而导致的管理不善的担忧，但政府、科技公司和医疗保健提供商有足够的潜力愿意投资和测试人工智能驱动的工具和解决方案。人工智能 (AI) 的各个领域使机器能够像人类一样理解自然语言并用自然语言进行交流。它涉及使用算法和技术，例如机器学习、深度学习和文本分析，来解释和分析来自录音、文档、图像或其他来源的自然语言内容。
强化学习如何重新定义临床决策
现在是 2035 年。多年来，“共享决策”的概念与以前大不相同。许多临床决策，例如调整甲氨蝶呤或某些生物制剂的剂量，既不是由风湿病学家也不是由患者做出的，而是由或多或少具有自主性的计算机系统做出的。这些系统包括数字生物标记物、植入式或皮肤集成式传感器以及基于微技术和纳米技术的药物输送系统，这些系统已在糖尿病护理中使用了一段时间。与此同时，研究表明，对于类风湿性关节炎和其他风湿病，与仅靠风湿病学家相比，使用这些自学系统（以前称为人工智能）可以更好地控制疾病活动性和生活质量。即使在物理疗法或饮食等非药物治疗的情况下，患者现在也可以通过各种算法获得个性化支持。在任何需要的情况下，系统地评估各种方案的有效性，并提出最佳方案。如果治疗风湿病的医生退休，多年关于患者疾病个体化过程的经验不会丢失，但模型会继续改进。它结合了现有数据和新数据，使其能够日复一日地更准确地治疗。针对疾病的非个体化治疗建议已不复存在，针对目标的治疗策略不再每 3-6 个月审查一次，而是每天甚至每小时审查一次。当然，风湿病医生仍然存在。但他们的角色已经发生了变化，特别是在治疗患有常见疾病和病程简单的患者时。这种发展是如何发生的？通常情况下，这种知识最初是在医学之外开发的。学习系统最初来自游戏行业、机器人技术和自动驾驶。在这些领域中，都有模拟器可用于生成大量数据，以测试和改进机器生成的决策。国际象棋就是一个很好的例子。为了更好地理解这一点，让我们回到现在。下面，我们提出 10 个论点来支持上述愿景：2021 年 12 月，世界象棋锦标赛举行。马格努斯·卡尔森再次获胜，保住了世界象棋冠军的地位。他犯的错误比对手伊恩·涅波姆尼亚奇少，并多次用国际象棋计算机没有预测到的意外举动制造惊喜。在现场直播和无数的 YouTube 视频中，著名的大师们对对手的每一步、每一个决定进行了评论，并讨论了可能的