人工智能聊天机器人能否像人一样？SYZYGY的调查显示，近80%的美国人不这么认为。...并且，很多人倡导新的“Blade Runner规则”，即人工智能社交媒体机器人、聊天机器人和虚拟助手等AI应用不合法。 9/10的美国人认为，在营销中使用人工智能应当受到法律和法规的约束和监管。...当SYZYGY调查人们对人工智能的看法时，45%的受访者选择“感兴趣”，其次是“关心”（41%）、“怀疑”（40%）、“不确定”（39%）和“怀疑”（30%）。...此外，大多数美国人预计AI会带来更多好处，例如节省时间（40%）、提高安全性（15%）和物尽其用（13%）。 而美国人对AI的最大恐惧是侵占工作岗位导致的失业（30%）。...透明性是品牌使用AI的关键，79%的受访者不反对品牌用AI来提供个性化服务。 SYZYGY总结品牌在营销中使用AI的四条准则：无害、建立信任、透明度和提供帮助。
Soto 摘要：隐秘问题或Googol游戏是在线选择问题的经典模型，在过去五十年中受到了极大的关注。我们考虑问题的变体并探索其与数据驱动的在线选择的关系。...具体来说，我们给出了双面都写有任意非负数的标记。这些卡被随机地放置在桌子上的不连续位置上，并且对于每张卡片，也可以随机选择可见侧面。玩家看到所有牌的可见面并想要选择具有最大隐藏值的牌。...在第一个中，如在秘书问题中，玩家想要最大化选择最大隐藏值的概率。我们证明这可以用至少0.45292的概率来完成。在第二个中，类似于先知不等式，玩家最大化所选隐藏值的期望。...我们相对于预期的最大隐藏值保证至少为0.63518。 我们的算法结合了三种基本策略。一种是当我们看到一个大于初始不可见数字的值时停止。第二个是第一次停止最后翻转的卡的值是表中当前不可见数字的最大值。...第三个类似于后者，但它还要求最后一个翻转值大于其卡片另一侧的值。 我们将结果应用于具有未知分布的先知秘书问题，但可以访问每个分布中的单个样本。
在批量打印过程中，不可避免的是没法控制单个文件的打印设置，只能对其批量控制，若打印的文档不是太常规性的，非常有必要作进一步地打印设置之后再进行打印操作。...最后也一并增加一个估计使用场景已不多的Excel双面打印功能，代码不复杂，但直接使用也是很不错，省得还要到处找代码。操作步骤也简单，直接打开工作薄，激活要打印的工作表，然后点击按钮即可。 ?...数据透视表自动设置 第10波-快速排列工作表图形对象 第11波-快速批量插入图片 第12波-快速生成、读取、导出条形码二维码 第13波-一键生成自由报表 第14波-一键生成零售购物篮分析 第15波-接入AI人工智能...空行空列批量插入和删除 第33波-报表形式数据结构转标准数据源 第34波-提取中国身份证信息、农历日期转换相关功能 第35波-Excel版最全单位换算，从此不用到处百度找答案 第36波-新增序列函数用于生成规律性的循环重复或间隔序列...Excel催化剂插件承诺个人用户永久性免费使用！
人工智能（AI）的发展带来了巨大的变革，但也引发了一系列的伦理和社会问题。在人工智能应用的过程中，我们需要思考如何确保其责任、公平性和可解释性，以保障社会的发展和稳定。...2.人工智能的公平性人工智能系统在决策过程中可能存在偏见和歧视，导致对特定群体或个人产生不公平的结果。因此，确保人工智能系统的公平性变得至关重要。...监督和审查机制：建立监督和审查机制，监督人工智能系统的运行和决策过程，确保其公平性和合理性。3.人工智能的可解释性人工智能系统的决策过程往往是黑盒子，缺乏解释性，这给用户和社会带来了不确定性和担忧。...因此，提高人工智能系统的可解释性是解决这一问题的关键。具体做法包括：透明度和可追溯性：确保人工智能系统的决策过程透明、可追溯，用户和相关利益方能够理解其决策原因和依据。...可解释性算法：研究和开发可解释性算法，使人工智能系统的决策过程更易于理解和解释。用户参与和反馈：鼓励用户参与人工智能系统的设计和评估过程，收集用户反馈，提高系统的可解释性和用户满意度。
随着人工智能工具的出现和持续采用，比如Copilot、Code Whisperer等，人类处理、分析和关联数十亿个不同的事件来理解他们编写的代码是否按预期运行，这实际上成为一个无法解决的问题。...迎接人工智能可观测性时代 在微服务和人工智能生成代码的现代可观测性时代，可观测性不必过于复杂或昂贵，是的——日益增长的人工智能应用提供了巨大的希望。...驱动人工智能驱动代码的大语言模型(LLM)为可观测性提供了一种新的方法。 这是如何工作的？...通过这种方式，LLM能够使可观测性更简单、更经济高效。 与此同时，尽管人工智能在可观测性方面正在变得日益强大，但未来还有更有趣、更具颠覆性的机会。...在Logz.io，我们已经开始与LLM集成，现在正在平台上努力开发令人兴奋的新功能，目的是利用这些新兴的人工智能能力。我们相信，这是为面临大数据挑战的寻求必要可观测性的组织提供下一波关键创新的手段。
当你尝试找到最有效的方法时，即使像乘法矩阵（二维数字表）这样抽象的东西也会感觉像玩一场游戏。这有点像尝试用尽可能少的步骤解开魔方——具有挑战性，但也很诱人。...2022 年 10 月，人工智能公司 DeepMind 的一个团队展示了如何从一个新的方向解决这个问题，在《Nature》杂志的一篇论文中报告说，他们已经成功地训练了一个神经网络来发现新的快速矩阵乘法算法...哥伦比亚大学计算机科学家 Josh Alman 说，但他和其他矩阵乘法专家也强调，这种人工智能辅助将补充而不是取代现有方法——至少在短期内是这样。「这就像对可能成为突破的事物的概念验证。」...论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0024379571900097 不幸的是，可能性的数量是巨大的。...最后的转折 相对于成熟的计算机搜索方法，AlphaTensor 的最大优势也是它最大的弱点：它不受人类直觉的约束，无法判断好的算法是什么样子的，因此它无法解释自己的选择。
ChatGPT：人工智能语言模型的革命性进步 摘要： 本文深入探讨了ChatGPT作为人工智能语言模型的革命性进步。...在这一领域，GPT系列模型一直引领着潮流，而ChatGPT作为其中最新的版本，更是在语言生成方面带来了革命性的突破。本文将深入探讨ChatGPT作为人工智能语言模型的重要性和潜力。...随着GPT系列模型的不断推进，我们目睹了人工智能语言处理领域的革命性进步。在这其中，ChatGPT作为最新版本的代表，展现了无限的潜力，为人工智能与人类交互打开了全新的可能性。...其在自然语言处理领域的突破性进展为人工智能技术的发展开辟了新的方向，也为人与机器之间的交互提供了更加先进和便捷的方式。...然而，我们也要认真考虑人工智能与人类合作的伦理问题，确保其在发展过程中符合道德准则和社会价值观。 总的来说，ChatGPT作为人工智能语言模型的革命性进步，展现了巨大的潜力和应用价值。
可解释性人工智能 PART.01 概述 1 可解释性人工智能（XAI）定义 随着机器学习和人工智能技术在各个领域中的迅速发展和应用，向用户解释算法输出的结果变得至关重要。...人工智能的可解释性是指人能够理解人工智能模型在其决策过程中所做出的选择，包括做出决策的原因，方法，以及决策的内容[1]。简单的说，可解释性就是把人工智能从黑盒变成了白盒。...2 研究的作用 可解释性是现在人工智能在实际应用方面面临的最主要的障碍之一。人们无法理解或者解释为何人工智能算法能取得这么好的表现。可解释性人工智能模型的作用主要有： 1....可解释性人工智能能增加用户的信任度：用户知道了人工智能决策的依据之后，会更加信任人工智能所做出的政策。 3 应用领域 1....可解释性人工智能才刚处于起步阶段，拥有非常广阔的研究前景。相信在不远的未来，可解释性人工智能会引领人工智能技术进行一次新的突破。
随着大数据发展上升为国家战略，大数据和人工智能的话题也越来越多。 “人工智能（AI）和先进的机器学习技术是被广泛关注的新兴技术，将在企业甚至整个行业中掀起革命浪潮。...大数据：一切进化的关键之钥 不过，有些人认为，有了人工智能，大数据技术就无关紧要了，这种观点实不可取，需要特别指出的是，人工智能是一项诞生于60年前的”古老“技术，之所以能够在今天焕发青春，主要得益于两大技术的发展...而更重要的安全也是如此，今天，安全已经成为业务的推动模式，安全、运维、开发一体的DevSecOp模式也已经呼之欲出，在这样的情况下，安全的重要性已经无需置疑。...然而，现在越来越多的不法分子正在通过各种方法寻找攻击的切入点，而大数据分析、人工智能等先进技术已经成为他们寻找攻击切入点的有效工具，面对这样的情况，企业唯有”以其人之道还施彼身“来应对，利用大数据和人工智能技术为企业建立一道无法逾越的安全长城...机器学习：与大数据分析相辅形成 而实际上，大数据和人工智能、机器学习是相辅相成、互相促进的，一方面，大数据是人工智能、机器学习的基础，反过来，人工智能也能够有效促进大数据分析更加的全面和准确。
原文标题：Requisite Variety in Ethical Utility Functions for AI Value Alignment 摘要：价值比对是人工智能安全研究中一个重要的复杂课题...然而，尚未就促进人工智能价值调整的道德效用功能的设计达成最终共识。...考虑到找出系统解决方案的紧迫性，我们假设，从一个简单的事实开始，人工智能的效用函数不违反人类的伦理直觉，它就必须是这些直觉的模型，并反映它们的多样性，这可能是有用的。...因此，为了更好地评估人类道德的多样性，我们进行了一项跨学科的分析，将安全心态应用于这一问题，并总结了来自神经科学和心理学的各种相关背景知识。...作为一种合适的伦理框架，我们将其与增强功利主义联系起来，以此来补充这一信息。在此基础上，我们提出了第一个实用的准则来设计近似的伦理目标函数，以更好地捕捉人类道德判断的多样性。
人工智能在经过了5年突破性的发展，2015年是人工智能发展的一个里程碑。计算机已经变得更加的精巧并且学习速度比以前更快。 谷歌的高级研究员Jeff Dean说，AI领域可以说确实处于加速发展中。...为了庆祝他们的成就和制定关于人工智能领域的发展计划，这周Dean和许多其他AI领域的顶级人物聚集在蒙特利尔召开的神经信息处理系统会议。...用AI技术实现的计算机系统能够更好地浏览网站 初创公司Diffbot已经用AI技术实现了爬虫工具挖掘数据的准确性。 ?...人工智能研究的主要聚焦点在于学会自行思考，并且对于一些普遍问题能够提供临时的解决方法。...但是人工智能技术的巨大潜力已经远远超出了在谷歌利用人工智能技术开发游戏所展现出的能力。
它今后将朝着怎样的方向发展？ 这些问题都与人工智能系统的可解释性（Explainability）息息相关。 为什么人工智能需要可解释性？...而现有人工智能可解释性的研究成果揭示，基于数据驱动的人工智能系统决策机制，离取得人类信任这一终极目标，至少还存在机器学习决策机制的理论缺陷、机器学习的应用缺陷、人工智能系统未能满足合规要求三方面的差距。...更进一步，中国人民银行在 2021年3月发布的《人工智能算法金融应用评价规范》中明确提出，人工智能建模的可解释性主要集中于算法建模准备、建模过程、建模应用提出基本要求、评 价方法与判定准则等过程[13]...该要求考虑了在人工智能可解释性 方面的要求。...虽然对人工智能可解释性的监管要求已经在法律和规章制度层面逐步完善，但如何将这些制度层面的规则具体细化落实为可实现的技术方案，仍是可解释人工智能亟待研究和解决的挑战。
原文题目：A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI): Towards Medical XAI 摘要：近年来，人工智能尤其是机器学习在从图像处理到自然语言处理等多项任务中表现出了显著的效果...，尤其是随着深度学习的到来。...随着研究的进步，机器学习已经渗透到许多不同的领域和学科。其中一些问题，如医疗领域，需要高度的问责性和透明度，这意味着我们需要能够解释机器的决定、预测和证明它们的可靠性。...这需要更好的可解释性，这通常意味着我们需要理解算法背后的机制。不幸的是，深入学习的黑匣子性质仍未解决，许多机器决策仍然很难理解。...我们对不同的研究作品所建议的可解释性进行了回顾，并对它们进行了分类，目的是为将来采用可解释性标准提供更易于接受的替代视角。我们进一步探讨了可解释性在医学领域的应用，说明了可解释性问题的复杂性。
虽然人工智能已被证明是信息革命中最具变革性的技术之一，但与机器人技术和物联网（IOE）这两个增强性领域结合使用时，它将最大限度地发挥其潜力。...1.jpg 在过去的二十年里，机器人技术已经成为制造业不可或缺的一部分，人工智能显著增强了机器人任务的精细性、复杂性和技巧性。由于复杂性和劳动限制，以前被归入人类领域的任务现在通常由机器人完成。...至于物联网，传感器的易部署性和先进功能使得人工智能在制造业得以普及。由于传感器不断收集数据，几乎可以放在任何地方，因此随着物联网在该领域的投入越来越大，制造商可以期望提高生产率、连接性和可扩展性。...预测性和预防性维护 维护的首要领域是数据驱动的维护，它使制造业的维护从被动维护转变为预防性维护，并由支持人工智能的预测能力提供支持。...案例9：像汽车制造商这样的大型设计公司正在使用基于人工智能的设计技术。飞机制造商等使创造性的机器或零件或装置设计不受人类设计师思维的限制。
总结一下个人认为2020年人工智能领域称得上突破的一些工作，涉及到DETR、ViT、BYOL、NeRF、GPT-3和AlphaFold2六个王炸。 DETR ?...ViT更为巧妙的将输入图片看成是16x16的patches序列，直接使用Transformer Encoder来做patches序列的特征抽取，使得ViT可以作为一个标准的特征提取器，方便的应用于计算机视觉下游任务...OpenAI的GPT-3将训练的参数量堆到了1750亿，数据集总量是之前发布的GPT-2的116倍，是迄今为止最大的训练模型(2021年1月被Switch Transformer刷新)。...CASP用来衡量预测准确性的主要指标是 GDT，范围为0-100。GDT可以近似地认为是和实验结构相比，成功预测在正确位置上的比例。...这次AlphaFold2直接把总分干到了92.4，和实验的误差在1.6，即使是在最难的没有同源模板的蛋白质上面，这个分数也达到了了恐怖的87.0 。
1.gif 人工智能如何帮助工业 AI和自动化最明显的好处之一就是能够完成重要但重复的任务而不会出错。由于具有抗干扰性和可靠的一致性，这些单调的任务可以更有效率地完成。...关于数据处理，人工智能可以分析大量信息以检测其他疾病，从而帮助医生做出更明智的决定。 人工智能教育 教育机构可以使用AI来帮助学生个性化学习方法。...这使他们能够在额外的实践教学上投入更多的时间。 金融领域的人工智能 特别是对银行来说，人工智能可以作为打击欺诈的有力武器。人工智能系统可以筛选海量数据，发现趋势，冻结任何显示可疑活动的银行账户。...交易系统已经使用人工智能多年了。这里的共同主题是人工智能的超人阅读数据的能力，它帮助人们根据其识别超出人类理解范围的大数据集中的趋势和模式的能力做出更明智的决定。...交易员现在正享受更好的数据分析以及交易决策的加速。 Industry-1_副本.jpg 小型企业如何利用人工智能和自动化技术？ 人工智能/自动化运动正影响着大大小小的公司。
人工智能是当下最热门的话题，随着人们对物质生活和精神生活越来越挑剔，需求不断的增多，人工智能的种类也随之增多，科学家们已经研究出的性爱机器人已经像一个真人版伴侣，甚至可以替代人的真实感情。...但是机器人再智能，他也是机器人的属性，在性生活伴侣层面上来看，你可以接受性机器人吗？ （一）日本机器人 关于性，相信大家第一个想到的国家就是日本，为什么呢？大家都懂的「坏笑」。...首先说说传宗接代，相信未来体外受精已经是很成熟的技术手段了，未来的性与生孩子完全可以分开。...接着说下性生活，其实科学家研制出来的性爱机器人是一种人工智能机器人装置，男（女）性机器人在手感和性行为上已经可以达到仿真的地步，第三方工具现在也比较充足。...（四）总结 10年前想都不敢想的事情如今发生，面对颠覆性的事情，你会选择接受还是排斥？留下你的观点，欢迎讨论
编辑 | TGS 发布 | ATYUN订阅号 随着5G时代的到来，通信服务提供商已经开始从网络改造投资中节省资金，并创造收入，客户也会得到更好的网络体验，然而凡事都有两面性，问题的不断涌现，让业界无比期待人工智能...人工智能应用于网络，可以改进很多技术，解决很多问题，比如说：闭环自动化、加密流量分析和5G波束成形的无线电优化。...人工智能和ML技术的进步，使得NFV实现闭环自动化成为可能，这对于远程监控和管理数千个网络边缘位置和数十亿个连接设备而言，至关重要。 ?...为了提高网络的安全性，研究人员设想，用人工智能来创建一个全新的防护体系。...此外，人工智能还可以帮助实现无线覆盖、容量优化、先进的流量管理、用户跨频率的动态分布、动态无线电资源管理、波束形成配置、多无线电访问流量控制管理、网络片的服务感知资源管理等等。
2018年人工智能技术已在多方面实现突破进展，国内外的科技公司都在不断尝试将人工智能应用于更多领域，不论科技巨头还是初创企业，都在致力于不断创新，推动技术进步，接下来我们就来看看十项中外人工智能领域富有突破性的技术...基于神经网络的机器翻译 入选理由：翻译是“自然语言处理”的最重要分支，也是比较难的一支。早年间，机器翻译还被视作 “低级翻译”被嘲讽，如今神经网络的机器翻译准确性大大提高，堪比专业人工翻译。...2006年，科学家提出了神经网络的深度学习算法，使至少具有7层的神经网络训练成为可能。由于能够比较好地模拟人脑神经元多层深度传递的过程，它在解决一些复杂问题的时候有着非常明显的突破性表现。...，在智能机器人领域内取得了突破性进展。...未来移动AR技术将向创意性AR应用、基于位置的AR体验、多人AR体验发展。 ? 重大意义：随着苹果 ARKit、谷歌 ARCore 的发布，移动AR在两大移动平台上均意义重大。
深度神经网络应用之前，传统的计算机视觉、语音识别方法是把特征提取和分类器设计分开来做，然后在应用时再合在一起，比如如果输入是一个摩托车图像的话，首先要有一个特征表达或者特征提取的过程，然后把表达出来的特征放到学习算法中进行分类的学习...2012年后，深度神经网络给计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域带来了突破性的进展，在人脸识别、机器翻译等应用的准确率接近甚至超过了人类的水平。 ?...其表示学习的能力主要体现在以下两点： 【1】深度逐层处理 我们如果把神经网络看作很多层，首先它在最底层，好像我们看到的是一些像素这样的东西。...当我们一层一层往上的时候，慢慢的可能有边缘，再往上可能有轮廓，甚至对象的部件等等。当然这实际上只是个示意图，在真正的神经网络模型里面不见得会有这么清楚的分层。...但深度神经网络每层之间存在特征空间的变换（通常是非线性的变换），把某个较低级别的特征表示表示成更加抽象的特征；决策树和boosting类算法各层之间都是在原始的特征空间中进行，没有进行特征的内部变换。
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