算法透明是实现可理解人工智能的一种方式。虽然用户可能不大关心产品背后的算法,但监管机构需要深入了解技术细节以便进行监督。无论如何,就AI系统直接作出或辅助做出的决策,向用户提供易于理解的信息和解释,都是值得鼓励的。
新型人工智能. 看清人工智能的“内心”,在过去并不是一件难事。 过去,许多人工智能系统(如面部识别)使用了程序员提前确定的编程规则,比如皮肤颜色的识别,鼻子形状的识别,光线和阴影的识别等等。 所有这些由用户创建的概念必须从一开始就编码进人工智能的核心程序,作为它的基本框架。 这种类型的编程方法很简单,那么相对应的,要弄清楚机器如何得出结论也很简单:只需确定相关结论所依赖的预编程规则即可。 算法简单的同时,它也从根本上限制了人工智能的能力。 毕竟,现实生活是非常复杂的,最好的人类程序员也无法为计算机设想出一套理解世界的完整规则。
通过与全球2000家公司的合作,我们研发了一种结构化的“进步模式”,称之为AHEAD。 该模型概述了五种与人工智能“共赢”的具体方法,每个方法都有自己的一套方法和策略。
在过去的5年终,推动人工智能的快速发展的有以下4个新的基本条件: 1、所有的设备都连结在一起. Ray Kurzweil(谷歌技术总监,在人工智能、机器人、深度学习等领域的专家)相信总有一天我们能够直接将我们的大脑和云空间连结在一起。 虽然我们尚未实现可以与任何东西兼容的传感器。 互联网最早将电脑连结在一起,而后是连结上了移动设备。 传感器让一些诸如建筑物、公交系统、机器、家庭甚至是我们的衣服得以与云空间相连,将它们转变成不仅可以输出数据还能够接收指令的迷你设备。 2、运算正在走向免费. 马克·安德森(网景联合创始人,开发UNIX版的Mosaic浏览器,知名投资人)声称摩尔定律(当价格不变时,集成电路上可容纳的元器件数目,约每18-24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍)已经反转。
AI产品和服务引起不安的比例从2022年起上升了13%,有55%的人表示感到紧张。报告还引用了皮尤研究中心的数据,显示52%的美国人对AI感到担忧而非兴奋,2022年这一比例为38%。
用AI开始和结束工作日:90%的超级用户使用AI工具来开启一天,并为第二天做准备。用AI重塑工作方式并节约时间:与其他受访者相比,超级用户更有可能将AI应用于一系列任务,包括跟进会议、分析信息、设计视觉内容、头脑风暴,甚至与客户互动等。
2018年3月21日. 随着技术的进步和数据量的不断增长,在工作场所应用人工智能和自动化的时代即将来临。 通过数字化转型提高生产力应成为经济增长的引擎,但任何看过《终结者》这部影片的人都会很容易地想到片中机器反过来主宰人类的场景。 在这种趋势下,获益最多的是经济体,而损失最多的则是工作场所中的人类。 这就是为什么我们需要对未来的愿景深思熟虑并对人们富有同情心,从而确保未来的雇员们在数字化世界中具备竞争力。 而创造对人类友好的创新型经济则是现下的挑战和机遇。 应对这一挑战意味着必须找出各方面的原因。 这很困难,因为任何创新型经济都会包含许多目前尚不明晰的变数。 但此前和现在的分析表明,技术对我们的工作有两种影响:提升和替代。 对人类友好的创新型经济将需要解决这两个动态的问题。
1. 企业需要在人的层面上将数据战略制度化. 可以将正式确定首席数据官(CDO)的角色作为起点:首席数据官将是真正的数据科学家和有远见的人,并承担明确的职责。 CDO和他的助手们将负责: (1) 设计、实施和监督整体的数据战略(从收集到分析到货币化),为业务决策和单位提供信息; (2) 促进数据的自由流动,提升数据驱动的洞察力,以及推动与数据相关的管理决策,无论是内部做出还是与外部合作伙伴及监管机构共同作出的决策; (3) 支持人力资源部门的招聘工作或提高员工的技能/对其进行再培训。 这种中心化的CDO角色往往会与各种职位重叠,如首席信息官或首席隐私官,以及目前的首席经济学家和战略官。
这种系统会用监测软件追踪员工怠工现象,比较员工的生产力并计算相应分数。因此,如果上厕所被记录为“怠工”,员工就可能会被扣分。然而事实上,员工不敲键盘并不代表其生产力就一定在下降。
它的开发需要本着合作精神,把私营部门、立法者、公民社会、学术界以及最重要的是——使用这些技术的人们——联合起来。 “元宇宙将使内容和商业活动产生指数级增长”
以客户为中心要求公司以一线直接与客户接触的员工为中心。所以,以客户为中心也正是“好工作战略”的核心。然而,我们看到的是,更多的公司实则以盈利为中心。他们做的所有事情都是为了增加销售额,但也仅仅停留于此。
通过将技术和数据科学置于行业决策的核心,我发现我们可以通过改进预测和自动化决策来更好地满足消费者需求。 自2014年成立智能零售平台Nextail以来,我们就确立了我们的使命,那就是让零售世界变得更美好、更可持续。
Flippy由 Miso Robotics 公司制造,号称机器人界的“汉堡大厨”、“薯条大师”。 Flippy能够来回旋转,拿起一个汉堡,轻轻地将一块奶酪放在汉堡上。 它还能使用红外传感系统判断烤架上汉堡和鸡肉的温度,并在恰当的时间取出,保证最佳的味道和口感。 Miso公司目前正在为60家餐厅制作汉堡。 烧烤食材容易弄脏衣服,过程十分无聊,有时还会有一定的危险。 不仅如此,烧烤还是一项高度复杂的任务。 Miso公司的Flippy必须和人类进行互动,处理一些难以预测的情况,学会识别不同材质、不同形状的食材,并且通过三维导航系统规避损伤物体。 这并不是什么魔法,也不是“超人AI”,这只是日常生活中反复出现却无法预测的的脏活、累活。 此前,普遍认为只有人类才能完成这些工作。
利用最新的太阳能、电池、轻质复合材料和航电技术,高空平台通信系统(HAPS)系统有望提升通信和观测能力。HAPS系统通常以气球、飞艇或固定翼飞机的形式在距地面约20km的高度飞行,其连通性、覆盖范围和性能超越地面塔和卫星,在全球偏远地区尤其
通过分析从天气模式和能源消耗趋势等大量数据,人工智能可以非常准确地预测发电量。 这有助于实现作业调度和负载转移,确保数据中心在有可再生能源电力供应时使用能源,从而确保最佳的电网稳定性和效率,并提供 全天候的清洁电力 。
通过将人工智能纳入平台,政府可以增强平台服务,包括: 根据工作需求和人才供应,使用实时劳动力市场洞察进行 预测性劳动力规划。 通过自动评估、认证和数字徽章验证技能熟练程度,以提高对人才库的信任。 改进候选人发现流程,使雇主能够快速获得经过验证的候选人能力和以往经验的详细信息。 个性化学习计划, 由人工智能导师和辅导员支持,以加速技能培养。 通过建立强大的技术主干和可互操作的技术设计,政府可以鼓励开发人员为该平台创建产品,而不是自己构建所有服务。 法国政府创建了 Mon Compte Formation, 这是一个职业培训和技能开发数字平台。 求职者和雇员可以访问他们的个人培训账户,报名参加培训机构目录中的课程,并获得职业指导。 该平台汇总了可用的资金来源,以帮助个人支付技能培训费用。 2.
与ChatGPT等基于大语言模型的工具(可以解释主题甚至撰写文章)不同,松鼠人工智能的系统被称为大型行动模型(LAM)。它将 自适应人工智能(可以学习和适应新数据)与教育专用的多模态模型相结合,后者可以处理包括文本、图像和视频在内的各种输入。
从政策角度来看,我们面临的挑战将是如何创造能让劳动者满意的工作条件、如何合理分配市场收入、如何做好重大经济混乱时期的社会保障,以及随着技术的不断发展,如何使劳动者获得发展新技能的机会。
2023年底,基督教青年会(YMCA)与德勤澳洲分公司、Service Now公司合作,发起了一项由年轻人主导、针对年轻人的全球调研。 这项 调研 覆盖了全球120多个国家的1万多名18-35岁的年轻人,其中45%的受访者来自代表性不足的群体。
世界经济论坛的一份新报告指出,教师必须始终处于教育体系的中心,即人工智能应作为辅助工具,而不是取代教师。
行动步骤. 为激励和塑造极其重要的共同心态,可以单独或组合使用以下七种具有科学依据的方法。 1. 目光接触: 脑扫描显示,当人们进行目光接触时,其同步性会增强。 当他们把目光移开时,同步性会随之降低。 在进行社交凝视时,目光接触能够激活人们的镜像神经元系统和小脑,这有助于我们更好的理解他人的行动和意图。 由Suzanne Dikker和David Poeppel领导的一项研究表明,在课堂上,教师和学生之间持续两分钟的目光接触能够增强其神经同步性,提高参与度,并改善课堂表现。 2. 共同的目的: 超越人口统计学或个人特征、塑造共同点的其中一种方式就是确定整个团体的目的。 通过有意识地建立共同的目的,领导者将能够最大程度地提升团队的包容性、协作程度并促进成功。
在如何管理工作环境中的无聊方面,企业管理者与组织者应当更加细心、细致。 首先,尝试从积极的角度看待无聊,摒弃“无聊是件彻头彻尾的坏事”、“无聊的员工会对业务、业绩不利”的思维。
远程医疗用于通讯和娱乐的平板电脑“智能”平台集成电子病历(EMR)、电子健康档案、人工智能和数据分析可穿戴设备语音、触摸、动作和其他辅助技术物联网设备和传感器安全技术(监视和警报设备)感官辅助工具(例如助听器)零工经济服务(例如送餐