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2024年4月29日 · [7] 人工智能可以定義為模仿人類與人類思維相關的認知功能的機器或計算機，如學習和解決問題。 人工智能是 計算機科學 的一個分支，它感知其環境並採取行動，最大限度地提高其成功機會。 此外，人工智能能夠從過去的經驗中學習，做出合理的決策，並快速回應。 因此，人工智能研究人員的科學目標是通過構建具有象徵意義的推理或推理的計算機程式來理解智慧。 人工智能的四個主要組成部分是： 專家系統 ：作為專家處理正在審查的情況，併產生預期或預期的績效。 啟發式算法 ：包括評估小範圍的解決方案，並可能涉及一些猜測，以找到接近最佳的解決方案。 自然語言處理 ：在自然語言中實現人機之間的交流。 計算機視覺 ：自動生成識別形狀和功能的能力 [8] 。
2 天前 · 目录. 人工智能 （英語： artificial intelligence ，缩写为 AI ）他第一次出現在我們的口語里是在1889年亦稱 機器智能 ，指由人製造出來的機器所表現出來的 智慧 。 通常人工智能是指用普通電腦程式來呈現人類智能的技術。 該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現，以及如何實現。 同时，通過 醫學 、 神經科學 、 机器人学 及 統計學 等的進步，常態預測則認為人類的很多職業也逐漸被其取代。 [1] [2] 人工智能於一般教材中的定义领域是“智慧主体（intelligent agent）的研究与设计” [3] ，智慧主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统 [4] 。 约翰·麦卡锡 于1955年的定义是 [5] 「制造智能机器的科学与工程」 [6] 。
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最新的报告扩大了研究的范围，增加了有关负责任人工智能的扩展章节和有关科学和医学领域人工智能的新章节，以及通常对研发、技术性能、经济、教育、政策和治理、多样性和公众舆论的综述。 报告共分为九个章节，并在前面列出了十大要点。 要点包括： （1）AI还不能在所有事情上胜过人类。 （2）企业领先于学术机构，产业界继续主导AI前沿研究。 （3）训练AI的成本变得极高. （4）美国成为顶级AI模型的主要来源，其次是中国。 （5）严重缺乏健全、规范的LLM责任评估。 （6）生成式AI投资激增。 （7）AI提高了工作者的生产力和工作质量。 （8）AI加速科学进步。 （9）美国AI法规数量急剧增加。 （10）人们对AI的潜在影响有了更深的认识，也因此更加担忧。
2024年4月16日 · 人工智慧. 讓我們透過準備徹底改變 2024 年的 13 大 AI 趨勢指南，深入探討人工智慧的未來。 從生成式人工智慧的興起到 BYOAI 和 AI 立法，了解它如何塑造我們周圍的世界。 您是否知道，到 2025 年，全球 AI 市場預計將達到驚人的 1,906.1 億美元，年複合成長率高達 36.62%？ AI 軟體正在迅速改變我們的世界，而且這種 AI 趨勢在未來幾年只會加速。 生成式 AI：十年來最具顛覆性的 AI 趨勢. From Bing 影像建立 工具. 生成式人工智慧（GenAI）是一種人工智慧，可以產生新的創意內容，例如文字、程式碼、腳本、音樂作品、電子郵件、信件等。 GenAI 模型經過大量資料的訓練，能夠學習資料中的模式並使用這些模式產生新的輸出。
2024年4月16日 · 人工智慧. 本文介紹了人工智慧的基本概念和應用，包括其定義、技術分支、應用領域以及對社會的影響，對人工智慧有興趣者可透過這篇文章深入了解人工智慧的發展和潛力。 什麼是人工智慧？ 在科技迅速發展的時代，「人工智慧（Artificial Intelligence, AI）」這個詞彙成為了許多人關注的焦點。 人工智慧是一門研究如何使機器模擬和執行人類智慧的科學和技術領域。 它關注如何使機器能夠學習、推理、理解、認知和解決問題，並具備某種程度的智能。 人工智慧的核心目標是使機器能夠模仿人類的思考方式和行為，並在某些任務上超越人類的能力。 為了實現這一目標，人工智慧涉及多個子領域，包括機器學習、深度學習、知識表示、自然語言處理、計算機視覺和專家系統等。
2024年4月30日 · 中国AI往哪发力？ 自20世纪50年代概念提出后 ，人工智能 (AI)已在各行各业得到普及应用，为人类社会带来了巨大机遇，创造了难以估量的价值。 从2017年起，麦肯锡已连续5年开展全球人工智能调研，从数据、算法应用、投资回报、人才培养与可持续发展等角度切入，研究分析全球范围内企业在AI领域的应用情况。 我们的最新调研显示，近5年全球范围内企业的AI使用率大幅提升，2022年有50%的公司部署了AI，远高于2017年的20%。 对AI的资本投入也随使用率的提升而大幅增长。 5年前约有40%的公司对AI投入了超过5%的总预算，而2022年已有超过一半的公司有此投入比例。 可以说，各行各业对于AI的重视程度与日俱增。
2024年4月16日 · 新报告揭示了 2023 年人工智能行业的 10 大主要趋势： 1.人工智能在某些任务上胜过人类，但并非在所有任务上。 人工智能已在多项基准测试中超越人类，包括在图像分类、视觉推理和英语理解方面。 然而，它在竞赛级数学、视觉常识推理和规划等更复杂的任务上依然落后于人类。 2.产业界继续主导人工智能前沿研究。 2023 年，产业界产生了 51 个著名的机器学习模型，而学术界只贡献了 15 个。 2023 年，产学合作还产生了 21 个著名模型，创下新高。 此外，108 个新发布的基础模型来自工业界，28 个来自学术界。 3.前沿模型变得更加昂贵。 根据 AI Index 的估算，最先进的人工智能模型的训练成本已经达到了前所未有的水平。
