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日本职业象棋的技术变革
本文使用日本职业将棋选手在确定性和有限博弈中控制各种外部因素的记录，研究技术变革的出现如何以及在多大程度上影响选手胜率的老化和天赋能力。我们收集了 1968 年至 2019 年职业将棋选手的比赛，分为三个时期：1968-1989 年、1990-2012 年（信息和通信技术 (ICT) 的传播）和 2013-2019 年（人工智能 (AI)）。我们发现：（1）人工智能的传播降低了天赋能力对选手表现的影响。因此，同龄选手之间的表现差距缩小了；（2）在所有时期中，选手的胜率从 20 岁时开始持续下降，并且随着年龄的增长而下降；（3）人工智能加速了胜率的老化下降，从而加大了不同年龄选手之间的表现差距； （4）人工智能对衰老衰退和获胜概率的影响在高先天技能的玩家身上有所体现，但在低先天技能的玩家身上则没有体现。这些发现仅针对将棋这种棋盘游戏，但研究这些发现对其他劳动力市场的适用程度也很有价值。
如何引用本文：Muller, E. (2022)。人工智能与人类共生体如何重塑创新以及新半人马对城市意味着什么。技术与投资，13，1-19。https://doi.org/10.4236/ti.2022.131001
福山。近 25 年后，我们或多或少成功地与 Siri、Cortana 及其虚拟朋友聊天，并且迫不及待地想要拥有价格实惠的自动驾驶汽车。围棋通常被认为是最抽象、最复杂的棋盘游戏；尽管如此，AlphaGo Zero 在 2017 年的精彩表现几乎没有给广大公众留下深刻印象，对大多数象棋选手来说绝对不是一个大惊喜。显然，人类已经无法赢得比赛了。这种认识引出了一个问题：剩下的人类象棋选手发生了什么。是否还有人真的在认真下棋，还是只是出于无聊，因为象棋不再是“国王的游戏”，而是一种大富翁或妙探寻凶？现实是惊人的；从来没有这么多人下棋，也从来没有人下得这么好！因此，这绝对不是象棋历史的终结。
消费者产品安全委员会召回 - 2024 年秋季
召回的磁性象棋游戏包含 20 个磁铁部件，违反了强制性的联邦玩具磁铁法规，因为该套装包含一个或多个适合 CPSC 小部件筒的磁铁，并且磁铁的强度超出允许值。当吞下高功率磁铁时，吞下的磁铁会相互吸引，或吸引另一个金属物体，并卡在消化系统中。这可能导致肠道穿孔、扭曲和/或堵塞、感染、血液中毒和死亡。
人工智能在风湿病学成像中的应用
摘要 经过数十年的基础研究，人工智能（AI）最近取得了重大突破，使计算机程序在非常特定的领域能够胜过人类对医学图像的解释。这次冲击波的影响可能超过了 1997 年人工智能首次击败世界象棋冠军的影响，在这次冲击波之后，我们可能需要反思一下风湿病临床成像的影响。在这篇叙述性评论中，简要介绍了各种人工智能技术，包括“深度学习”，以及这些技术如何应用于风湿病成像，重点关注类风湿性关节炎和系统性硬化症作为例子。通过讨论人工智能和深度学习的主要局限性，本评论旨在深入了解人工智能在风湿病学中应用的未来前景。
人工智能的演进与革命
引言 人工智能 (AI) 被定义为由人工实体展现的智能。这种系统通常被认为是计算机。尽管人工智能具有强烈的幻想氛围，但它是计算、处理机器的智能行为、学习和适应的重要分支。人工智能研究涉及制造需要智能行为的自动任务的机器。例子包括控制、计划和调度、回答诊断和消费者问题的能力、手写、语音和人脸识别。因此，它已经成为一门科学，专注于为现实世界的问题提供解决方案。人工智能系统现在在经济学、医学、工程学和军事领域中得到常规使用，并且被内置到许多常见的计算机软件应用程序、传统策略游戏（如计算机象棋和其他视频游戏中）。
DS 675-001，003，005，101：机器学习
机器学习开发了计算机程序，可以通过利用现有数据并从环境中获取反馈来提高性能。基于ML的系统已经超过了几个任务的人类绩效，包括图像医学图像分类和象棋和GO等游戏。ML还取得了更复杂的任务，例如自然语言处理或自动驾驶车，甚至还制作了模仿人类艺术家风格的艺术！本课程对构成这些壮观发展的核心的基本ML概念和算法提供了强烈的介绍。它将带您参观从基本数学概念和算法到最近的一些发展，例如深网或经常性网络。您将通过动手分配和项目获得尖端的ML开发工具，例如Scikit-Learn和Pytorch，这些作用和项目将灌输工作和立即适用的ML方法知识，并将为您准备更高级的ML课程。
利用生成式人工智能为公共部门进行设计
使用生成式设计，人类设计师可以设置流程、输入参数、中途干预以调整约束条件，并最终选择最佳设计（上图中的橙色框）。然后，设计师可以亲自修改设计，或将其重新输入到流程中进行改进。重要的是，这可以大规模完成，同时最大限度地减少资源强度。计算机生成各种解决方案并根据约束条件对其进行测试；成功的变体会被放大，直到产生多个正确的（通常是非常规的）答案，以满足所有约束条件（上图中的蓝色框）。在许多方面，生成式设计是终极的空白创新工具；使设计师能够在很短的时间内耗尽整个解决方案空间，从而让人类有时间战略性地思考下一步该怎么做。例如，当研究人员将生成式人工智能中使用的同一种强化学习应用于人工智能玩棋盘游戏时，它能够发现在象棋和围棋等游戏的千年历史中从未见过的新策略。3
人工智能的夏天和冬天
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，其目标是使计算机智能化。这些“智能”活动包括思考、推理、从环境中接收刺激并做出反应、解决难题、说话和理解语言等。约翰·麦卡锡（John McCarthy）于 1954 年在达特茅斯（Dartmouth）举行的计算机会议上创造了“人工智能”一词，表明其目标是实现与人类水平的智能相当的数字。20 世纪 70 年代，人工智能进入了一个低产时期，被称为“人工智能寒冬”。在此期间，人工智能的科学活动，尤其是商业活动急剧下降。1997 年，IBM 的“深蓝”人工智能程序战胜了当时的世界象棋冠军，这可能被誉为人工智能的最大成就。人工智能的另一项伟大成就是 IBM 的 Watson 在 2011 年战胜了世界 Jeopardy 冠军。本章简要概述了人工智能如何历经起起伏伏，发展到如今的水平，以及我们预计未来几十年人工智能的发展方向。
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