XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System逻辑推理
AI的谈话点在2025年
逻辑推理功能将是一个改变游戏规则的人，使AI能够充当反应性工具和业务策略的主动合作伙伴。AI将能够发展出导致结论的多个假设，提出一个验证它们的过程，并提出结论的有效性。传统的AI在逻辑上从观察到的现象和已知法律，追溯推理中得出了正确的“结论”，这种思维方式得出了一种最能解释观察到的现象的“假设”的思维方式，也将成为可能。从各种可能性中汲取创造性的“假设”将使人们能够发现人类无法想象的新规则。对推理和可解释的AI的这一运动对于做出越来越复杂的企业决策至关重要，并将有助于建立对AI系统作为可靠，负责任的助手的信任。
本科研究通识教育计划
科学与数学课程（G2类别）发展了学生对科学和数学推理以及逻辑问题解决策略的理解和知识。学生面临挑战，要认识到科学解释提供了可伪造的预测，声称必须得到证据和逻辑推理的支持，并且科学发现和知识的性质是流畅的。课程强调，事实，理论和法律的科学意义不是等级制度，并使学生对科学过程和发现的基本创造性方面表示赞赏。科学（L）中的实验室课程应为科学过程以及适合该学科的工具，方法和主题进行彻底的动手培训提供丰富的经验。社会科学课程（G3类）的重点是人类行为与社会制度之间的复杂关系。通过定性和/或定量探究方法，学生发现并确定人类在某些情况下的行为和期望如何行为。这种互动允许学生理解和
农业技术
农场每天在地面上产生数十万个数据点。借助人工智能，农民现在可以实时分析这些数据，例如天气状况、温度、用水量或土壤条件，以更好地为决策提供信息。农业正在迅速数字化，农业中的人工智能正在出现三大类别，即 (i) 农业机器人、(ii) 土壤和作物监测，以及 (iii) 预测分析。农民越来越多地使用传感器和土壤样本来收集数据。这些数据存储在农场管理系统中，以便更好地处理和分析。这些数据和其他相关数据的可用性为在农业中部署人工智能铺平了道路。本模块涵盖人工智能 (AI) 的基础知识。该模块概述了人工智能及其哲学。它涵盖了人工智能的基本原理：逻辑推理、在不确定性情况下的推理和机器学习。它展示了如何使用搜索来解决人工智能中的各种问题。涵盖了人工智能中的代理和不确定性等概念。
使用大语模型的推理解决难题
探索大语模型（LLM）在解决难题中的能力（LLM）宣传对AI中潜在和挑战的洞察力，这标志着将其适用于复杂的重新执行任务迈出的重要一步。这项调查利用了独特的分类法 - 将难题分为基于规则和规则的类别 - 通过各种方法进行了严格的评估LLM，包括提示技术，神经符号符号和微调。通过对相关数据集和基准测试的批判性审查，我们评估了LLMS的性能，并在复杂的难题场景中确定了重大挑战。我们的发现突出了LLM功能和类似人类的推理之间的差异，尤其是在需要先进逻辑推断的推理的情况下。该调查强调了新型策略和更丰富的数据集的必要性，以提高LLMS的拼图解决能力，并有助于AI的逻辑推理和解决问题的问题。
引文 (APA) Marra, G.、Dumančić, S.、Manhaeve, R. 和 De Raedt, L. (2024)。从统计关系到神经符号人工智能：一项调查。人工智能，328，文章 104062。https://doi.org/10.1016/j.artint.2023.104062
本综述探讨了两个不同人工智能领域中学习和推理的整合，即神经符号人工智能和统计关系人工智能。神经符号人工智能（NeSy）研究符号推理和神经网络的整合，而统计关系人工智能（StarAI）则侧重于将逻辑与概率图模型相结合。本综述确定了这两个人工智能子领域之间七个共同的维度。这些维度可用于描述不同的 NeSy 和 StarAI 系统。它们关注的是（1）逻辑推理的方法，无论是基于模型还是基于证明；（2）所用逻辑理论的语法；（3）系统的逻辑语义及其促进学习的扩展；（4）学习范围，包括参数或结构学习；（5）符号和亚符号表示的存在；（6）系统捕捉原始逻辑、概率和神经范式的程度； （7）系统适用的学习任务类别。通过沿着这些维度定位各种 NeSy 和 StarAI 系统并指出它们之间的相似点和不同点，本综述为理解学习和推理的整合贡献了基本概念。
人工智能黎明时期的医学
然而，由于没有达成共识，因此很难准确定义人工智能。到目前为止，人工智能可以定义为计算机系统执行通常需要智能生物才能完成的任务的能力（2）。在 PubMed 中，人工智能于 1986 年作为医学主题词引入，并被定义为“执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统的理论和开发。这些任务可能包括语音识别、学习；视觉感知；数学计算；推理、解决问题、决策和语言翻译”（3）。对于人类而言，人工智能基于推理和从过去经验中学习的能力。逻辑推理能力是智能的一个重要方面，一直是人工智能研究的主要重点。最近几年，得益于计算机能力的提高、算法的改进以及收集数据量（大数据）的指数级增长，一些人工智能解决方案在执行几项特定任务时的表现已经与人类专家和专业人士相媲美。本社论的目的是总结目前人工智能在医学领域的进展，并提出未来需要克服的挑战。
从统计关系到神经符号人工智能：一项调查。
本综述探讨了人工智能两个不同领域中学习和推理的整合：神经符号人工智能和统计关系人工智能。神经符号人工智能 (NeSy) 研究符号推理和神经网络的整合，而统计关系人工智能 (StarAI) 则专注于将逻辑与概率图模型相结合。本综述确定了这两个人工智能子领域之间七个共同的维度。这些维度可用于描述不同的 NeSy 和 StarAI 系统。它们涉及 (1) 逻辑推理的方法，无论是基于模型还是基于证明；(2) 所用逻辑理论的语法；(3) 系统的逻辑语义及其促进学习的扩展；(4) 学习范围，包括参数或结构学习；(5) 符号和亚符号表示的存在；(6) 系统捕捉原始逻辑、概率和神经范式的程度；(7) 系统应用于的学习任务类别。通过沿着这些维度定位各种 NeSy 和 StarAI 系统并指出它们之间的相似点和不同点，本调查为理解学习和推理的整合贡献了基本概念。
量子思想实验作为教育工具
摘要 — 思维实验是逻辑推理与讲故事的结合，它催化了量子科学和技术的进步。薛定谔的著名猫让量子科学进入公众视野，而德意志的思维实验则测试了多重世界和哥本哈根诠释，这涉及了量子计算机的首次构想。我将展示如何使用量子电路呈现思维实验来揭开明显的量子悖论的神秘面纱，并为学习者提供有趣、概念上重要的活动，让他们自己在近期的量子设备上实现自己。此外，我将解释如何将思维实验用作量子的初步介绍，并概述一个基于“量子炸弹测试仪”的研讨会，面向 11 岁以上的学生。本文借鉴了我在牛津开发和举办量子计算研讨会的经验，以及与 IBM Quantum 一起创建量子悖论内容系列（包括视频、博客和代码教程）的经验。索引术语 — 思维实验、量子电路、量子计算研讨会