欢迎访问斯塔顿岛学院的人工智能网站：AI@CSI。这个网站可以作为想要更多了解人工智能的教职员工和学生的资源。你们是否在教学和学习中探索人工智能？你的研究怎么样了？你是否关注道德实践和相关挑战？你了解学生如何使用人工智能吗？对管理有好处吗？有哪些可用的人工智能工具？随着人工智能世界的不断发展，有很多内容需要介绍。AI@CSI只是你冒险的开始！
什么是人工智能？
人工智能（AI）是指计算机执行通常需要人类智能的任务的能力，如推理、解决问题和决策。人工智能通过使用计算和处理大量数据并提取模式的算法来做到这一点。然后，人工智能根据这些模式做出预测或决策。
生成式人工智能是人工智能的一个特定子集，专注于创建文本、图像、视频、音乐等内容。这些是根据用户请求创建的。生成式AI模型旨在学习其输入训练数据的模式和结构，并生成具有相似特征的新数据。
生成式AI工具可以很容易地生成各种类似人类的输出；因此，它们有可能从根本上改变我们处理内容创作的方式。重要的是要非常谨慎，因为人工智能输出来自未记录的数据源，侵犯知识产权，并且容易出错。
*罗格斯大学
最佳实践
人工智能可以帮助简化任务并提高效率。它是一个强大的工具，如果使用得当，将有助于处理日常任务。记住，这是AI，所以一定要将其作为指导，并将生成的内容作为最终输出。让我们来看几个例子：
- 我们都知道Alexa、Siri、微软Cortana或三星Bixby等虚拟助手。你是否考虑过使用这些虚拟助手来处理诸如管理日历和发送提醒之类的任务？
- 简单的人工智能调度工具可以用来自动检测会议参与者的可用性
- 如何使用电子邮件管理工具发送自动提醒，过滤和排序
- 转录工具，可以自动转录音频和视频文件。
- 充分利用ChatGPT！使用人工智能来回答问题，在你画一张白纸时生成电子邮件内容，甚至可以将复杂的数据浓缩成易于理解的摘要。
- 通过聊天机器人提供客户支持
- 生成报告
- 提供更好的协作和沟通
让我们感谢Bing提供的以下资源：人工智能真的能提高人类的生产力吗？
- 探索人工智能对生产力的深远影响，深入了解它如何彻底改变行业和重塑工作的未来。
- 人工智能和自动化：工作的未来探索人工智能和自动化带来的机遇和挑战。
- 利用人工智能实现效率最大化深入研究人工智能应用提高组织效率的具体方式。
- 人工智能在行动：现实世界的成功故事阅读成功地将人工智能集成到工作场所的公司。
- 为人工智能驱动的工作场所做好准备，让自己掌握驾驭人工智能增强的工作场所的知识。
- 人工智能工具和技术熟悉最新的人工智能工具和技术，这些工具和技术指导、组织和自动化下一代工作场所的工作。
- 实施人工智能解决方案通常涉及与软件、硬件、培训和维护相关的成本。
额外的资源
探索人工智能的深度：理解功能、学习过程和伦理含义
人工智能（AI）站在技术创新的最前沿，重塑了行业，挑战了人类的能力，并提出了深刻的伦理问题。在我们网站的这一部分中，我们开始对人工智能进行全面的探索，旨在阐明其功能、学习过程和伦理影响。通过跨学科的视角，我们将技术见解与伦理考虑结合起来，揭示人工智能的发展前景及其对社会的影响。
模糊的线
人工智能已经成为现代社会的一股变革力量，渗透到各个领域，彻底改变了我们的生活和工作方式。当我们在技术与人类之间日益复杂的相互作用中导航时，理解人工智能功能、学习过程和伦理影响的复杂性至关重要。
人工智能一词促使我们重新考虑意识的基础，将人工智能的神经网络架构与人类大脑的生物复杂性相提并论。虽然人类长期以来都是基于主观经验来断言自己的意识，但人工智能的出现带来了一种范式转变，模糊了有机智能和人工智能之间的界限。
人脑的镜像
人工智能的核心是神经网络，这种结构反映了人类大脑的复杂性。神经网络是根据人脑设计的，除了我们所说的节点和连接，是人脑中的神经元和突触网络。神经网络由层层相互连接的节点组成，擅长处理大量数据和识别复杂的模式。通过图像识别等简化的例子，我们可以深入了解神经网络的内部工作原理及其在人工智能功能中的作用。
AI如何发挥作用
我们遇到的最常见的问题之一是人工智能是如何运作的。从本质上讲，人工智能学习过程是由利用大型数据集的迭代训练技术定义的。
监督学习是人工智能训练的一种基本方法，它包括向神经网络提供标记数据，使其能够学习并提高其预测准确性。
梯度下降算法有助于调整神经网络参数，使预测误差最小化，从而提高性能。
在上面的例子中，当给AI一张狗的图像时，图像被分解成通过每个节点的数据块。数据从第一层节点前进到第二层，并通过连续的层，直到到达最后一层。然后，神经网络计算每个最终节点的值，并根据这些值确定图像描绘的是一只狗。
人工智能复制艺术风格和内容的能力引发了围绕创造力和剽窃的争论。虽然人工智能生成的内容可能与人类创作的作品相似，但它的运作原则是模式识别，而不是原创性。关于人工智能生成内容的法律纠纷强调了在数字时代对版权法和艺术表达进行细致入微讨论的必要性。
科学计算人工智能通过模式识别解决复杂数学问题的潜力是一个阴谋和猜测的话题。通过接近数据中的模式，人工智能可以推断出传统数学方法无法解决的问题的解决方案。人工智能在预测蛋白质折叠中的作用的案例研究表明，它在解决科学挑战和推进研究前沿方面是有效的。
人工智能与人类能力的比较引发了对技术极限和人类智能本质的质疑。虽然人工智能在模式识别和数据处理方面表现出色，但它缺乏人类认知中固有的细致入微的理解和创造力。围绕人工智能对劳动力和社会结构影响的伦理考虑，需要仔细思考其对人类社会的影响。对人工智能意识的探索深入到了科幻小说和现实世界的类比领域，挑战了我们对智能和感知的理解。随着人工智能的发展，自主性、问责制和道德监督的问题变得越来越重要。技术与人类的交集迫使我们努力解决关于意识本质和人工智能自主性的伦理影响的深刻问题。
未来的人工智能研究无疑将探索神经网络架构、伦理框架和社会影响的新领域。随着人工智能的不断发展，跨学科合作和伦理考虑将有助于塑造其发展轨迹，并最大限度地发挥其改善社会的潜力。
参考书目
- Babu Pasupuleti， M, & Siddique, n.e.a.（2021）。人工智能对未来劳动力市场的影响。《全球经济与商业披露》第10卷第2/2021期。ISSN 2305 - 9168(打印);2307 - 9592(在线)。
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- Kumar， K., & Mitra Thakur， G.S.（2012）神经网络和人工智能的高级应用：综述。6(57 - 68)。
- 张磊（2022）神经网络算法在人工智能识别中的应用。科学技术集锦第9卷。
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