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World File Search System象棋
光学互动棋盘
佛罗里达州，32816-2450 摘要 — 我们的项目旨在通过提供一个交互式平台，直观地展示棋盘上每个棋子的移动，从而为新手棋手提供学习和游戏体验。我们的创新设计适合两个不熟悉国际象棋的人，无需外部指导，让玩家能够直接参与游戏。我们设计的核心是集成在棋子底座中的照明系统。选择棋子后，无论游戏状态如何，它可以移动的相应方格都会亮起。此功能依赖于红外 (IR) 光通过底座上专门设计的滤光片的传输，由光电二极管检测。然后，这些光电二极管与微控制器通信，激活棋盘上相应的 RGB LED。通过直观地指示可能的移动，我们的系统加速了玩家的学习曲线，使他们能够快速轻松地掌握每个棋子的动态。这种沉浸式方法不仅可以教育玩家，还可以增强游戏过程中的乐趣。我们的项目利用光子技术与现有的电子棋盘区分开来，提供无缝、快捷的游戏体验，同时保留传统象棋的固有品质。
CS 375-002：机器学习简介
[讲师的描述]：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取出反馈来提高其性能。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，例如深神经网络。 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。深神经网络。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。
药物发现和开发以及制药行业中的人工智能
什么是机器智能？人工智能是一种数学计算或计算机控制机器执行任务的能力，通常由计算机、计算机控制机器或像人类大脑一样聪明地判断的程序执行。人工智能通过学习人类智力的模式并解决智力过程而变得熟练。这些研究的结果扩展了智能程序和算法。人工智能的历史以下是人工智能从诞生之日起六十年来发展的简要年表。 1956 年 - 约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 创造了“机器智能”一词并举行了第一次人工智能会议。 1969 年 - Shakey 是第一台通用便携式机器。它是一种直接的智能噪音资产，带有一个功能，而不仅仅是高级命令。1997 年 - 超级计算机“深蓝”问世，在比赛中击败了世界冠军象棋选手。IBM 发明这种强大的计算机是一项巨大的成就。2002 年 - 第一台商业上成功的自动地毯清扫机问世。2005 年 - 2019 年 - 今天，我们拥有由机器人流程自动化 (RPA)、机器人、智能城市和其他创新技术开发或实现的语音识别。2020 年 - 百度向医疗和医疗保健组织发布了 LinearFold AI 解决方案，以在 SARS-CoV-2 (COVID-19) 全球爆发期间开发治疗方法。该算法仅用 27 秒就能预测出细菌的 RNA 序列，比其他系统快 120 倍 人工智能的组成部分机器学习图像识别电子设备专家系统智能机器人系统中的模糊计算机数据人工干预生物神经网络进化算法
管理人工智能：风险与机遇
摘要 人工智能 (AI) 通过自动执行以前只有人类才能执行的任务，从根本上改变了人机交互的方式。虽然 AI 看起来像魔术，但使用这些创新技术会带来相当大的风险。AI 模型可能充满偏见，亚马逊推出的内部招聘工具就是这种情况，该工具使用 AI 来审查工作简历。在设计该工具时，研究人员发现该模型对女性简历的排名明显低于男性简历。该模型对在“女子象棋俱乐部队长”等活动中出现“女性”一词的简历进行惩罚，并降低就读女子学院的申请人的排名。虽然亚马逊在 2015 年取消了该计划，但这是一个重要的教训，即即使是怀有良好意图的组织在管理基于 AI 的项目时也可能会遇到意想不到的风险。在本文中，我们回顾了多个 AI 项目如何实现风险的案例研究，并强调了与管理 AI 项目相关的其他风险。讨论的主题包括 AI 模型中的偏见、用于训练 AI 系统的数据的隐私问题、使用 AI 驱动的工具可能产生的法律问题、模型缺乏透明度和可解释性以及模型漂移——AI 模型随着时间的推移而失去准确性的概念。我们还介绍了应对这些风险的策略，以帮助项目经理最大限度地发挥 AI 对其项目的影响。简介 人工智能 (AI) 通过自动执行以前只有人类才能执行的任务，从根本上改变了人类与机器交互的方式。虽然 AI 看起来像魔术，但使用这些创新技术会带来相当大的风险。AI 模型可能充满偏见，就像亚马逊推出使用 AI 审查工作简历的内部招聘工具时的情况一样。在设计该工具时，研究人员发现该模型对女性简历的排名有显著影响
合作人类人工智能
具有学习能力是一种结果，雨果奖得主 Ted Chiang 在他的故事“软件对象的生命周期”中很好地描述了这一点。这可能符合不少人工智能研究人员的希望。作为一个优越的实体——优越于我们，因为它比人类具有更少的认知限制，可以获得更多的知识和更好的推理能力。这个想法可能会吓到人们，因为他们担心这样的人工智能对人类没有“同理心”。为了控制人工智能，我们希望“理解”它的工作原理，并在我们不同意其操作原则时改变它，这也是我们对可解释和负责任的人工智能感兴趣的原因之一。这是设计周期中的一个重要部分，有助于按照我们想要的方式开发系统。但如果将人类和人工智能视为对立面，这可能无法充分体现两者实力的具体情况。1972 年，Michie (pp.332) 写道：“当代国际象棋程序的‘蛮力’能力带来了一种有趣的可能性，那就是引入一种新的‘咨询象棋’，其中合作方是人与机器。人类玩家将使用该程序对自己直觉选择的变体进行广泛而棘手的前向分析……”。为了应对社会和科学中越来越复杂和越来越多的挑战，我们需要人类和人工智能之间建立这种合作伙伴关系。我们现在需要评估人类和人工智能可以做得更好的事情，并专注于此，以免浪费宝贵的资源。例如，在需要道德考虑和同理心的情况下，大多数人更喜欢人类做出决定。我们希望人类能够考虑案例的具体情况，富有同情心，而不仅仅是应用“一般规则”。在常识推理方面，人类仍然优于人工智能系统。一方面，我们的人类直觉（见上文）通常被视为典型的人类直觉，但另一方面，可能只是在处理数百个类似的例子并根据它们做出假设的基础上形成的。还有许多其他特征需要考虑，但它们都回到了哲学和心理学问题：是什么定义了我们作为人类？需要在人工智能和心理学的交叉点进行更多研究，以确定和比较人类和人工系统的潜力——避免“社会心理责任分散”。我们需要评估我们拥有什么以及人工智能系统最有潜力做什么，以便合作应对未来的新挑战。