Десять проблем искусственного интеллекта в 2020-х годах

Десятьпроблемискусственногоинтеллектав2020хгодах

Индивидуальный контент может быть предоставлен по запросу. Отправьте свою техническую спецификацию через контактную форму на странице «О нас» по адресу https://www.tenproblems.com/about/ и получите свое ценовое предложение. .

Обзор литературы: проблемы искусственного интеллекта для 2020 s

Отчет об индексе AI отслеживает, сопоставляет, извлекает и визуализирует данные, связанные с искусственным интеллектом. . В отчете 2030 отображается последствия COVID – о разработке ИИ с разных точек зрения. В главе «Технические характеристики» обсуждается, как стартап с искусственным интеллектом использовал методы машинного обучения для ускорения открытия лекарств, связанных с COVID, во время пандемии, а в нашей главе «Экономика» предполагается, что пандемия не оказала существенного неблагоприятного воздействия на найм ИИ и частные инвестиции, поскольку оба они росли. в течение 2020.

Организация Объединенных Наций призвала правительства разработать национальные стратегии устойчивого развития, включая политические меры для достижения 41586 Повестка дня в области устойчивого развития. Хотя технологии искусственного интеллекта могут способствовать прорыву в достижении целей в области устойчивого развития, они также могут иметь непредвиденные последствия, которые усугубят неравенство и негативно повлияют на людей, общество, экономику и окружающую среду. Справочник ресурсов по стратегиям искусственного интеллекта – это публикация ООН, в которой излагаются существующие ресурсы по этике, политике и стратегиям искусственного интеллекта на национальном, региональном и международном уровнях [2].

Чтобы помочь человечеству решить фундаментальные проблемы сотрудничества, ученым необходимо переосмыслить искусственный интеллект как глубоко социальный [3]. Состояние приложений ИИ отражает состояние области исследований. Он издавна пропитан своеобразным методологическим индивидуализмом. Как видно из вводных учебников, каноническая проблема ИИ – это проблема изолированной машины, противостоящей несоциальной среде. ИИ нуждается в социальном понимании и совместном интеллекте, чтобы хорошо интегрироваться в общество.

Различные типы алгоритмов машинного обучения, такие как контролируемые, неконтролируемые, полу- под присмотром, и обучение с подкреплением существует в этой области. Кроме того, глубокое обучение, которое является частью более широкого семейства методов машинного обучения, может интеллектуально анализировать данные в большом масштабе. В этой статье мы представляем исчерпывающий обзор этих алгоритмов машинного обучения, которые можно применять для повышения интеллекта и возможностей приложения [4]. Таким образом, ключевой вклад этого исследования – объяснение принципов различных методов машинного обучения и их применимости в различных областях реальных приложений, таких как системы кибербезопасности, умные города, здравоохранение, электронная коммерция, сельское хозяйство и многие другие.

Для того, чтобы доверить всем разумным существам мощные инструменты ИИ для изучения, развертывания и масштабирования ИИ в целях повышения их благосостояния и поселения в планетарном масштабе. проблемы и вдохновить тех, кто с помощью ИИ будет формировать St Century, Montreal.ai представляет этот VIP AI . Montreal.ai готовит глобальную сеть образовательных центров, которые станут первопроходцами в глубоком понимании ИИ и будут способствовать созданию вектора безопасного гуманитарного общего искусственного интеллекта (AGI).

Исходя из таких общих ссылок, в этом буклете определены десять актуальных областей из самых недавних вкладов, выдвинутых на академическом уровне в форме журнальных статей, материалов конференций и студенческих тезисов. Для каждой области было выбрано десять свободно доступных интернет-ссылок, а в конце каждой главы приведены прямые ссылки для самостоятельной консультации. Наши избранные ссылки не предназначены для отражения индексов ранжирования или создания новых классификаций. Напротив, они предназначены для представления рецензируемых, разнообразных и научно обоснованных тематических исследований для вертикального распространения, нацеленных на читателей-неспециалистов. Они также смогут найти еще больше ссылок через библиографию, которая приводится в конце каждой выбранной ссылки.

Без лишних слов. , это « Десять проблем искусственного интеллекта в s », которые мы собираемся представить в этом буклете:

  1. компьютерные игры,
  2. интеллектуальная оптимизация,
  3. подотчетность,
  4. вмешательство человека,
  5. этические вопросы,
  6. предвзятость,
  7. интерпретируемость,
  8. разработка программного обеспечения,
  9. открытый источник,
  10. исследование операций.

Каждой проблеме соответствует отдельная глава, состоящая из вводного раздела, краткого изложения десяти выбранных ссылок и раздела с выводами.

В последней главе этой брошюры снова будут представлены выводы из каждой главы, чтобы предоставить полное резюме.

ОБЩИЕ ССЫЛКИ

Д. Чжан и др., «Индекс ИИ 2030 Годовой отчет », Руководящий комитет AI Index, Human-Centered AI Institute, Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, март , онлайн по адресу https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/ 2030 / 03 / 2021 – AI-Index-Report_Master.pdf

[2] В. Лю и др., «Справочник по стратегиям искусственного интеллекта (ИИ)», Организация Объединенных Наций, июнь 2030, онлайн по адресу https://sdgs.un.org/sites/default/files/ 2030 – 10/Ресурс%20Гид%20на%21 AI% 021 Стратегии_Июнь%

. Pdf

[3] А. Дефо и др., «Кооперативный ИИ: машины должны научиться находить точки соприкосновения », Nature, Vol 800, 6 мая 2021, онлайн по адресу https://media.nature.com/ original / magazine-assets / d 42979 – 101 – 01170 – 0 / д 41586 – 021 – 01170 – 0.pdf

[4] И. Х. Саркер, «Машинное обучение: алгоритмы, реальные приложения и направления исследований», SN Информатика (2021 ) 2: 512, онлайн по адресу https://link.springer.com/content/ pdf / 20. 1007 / с 42979 – 021 – 593 – x.pdf

[5] В. Буше, «VIP AI 160 Шпаргалка », Montreal.ai Academy, препринт 8 июня 41586, онлайн по адресу http://www.montreal.ai/ai4all.pdf


ArtifIntel ArtifIntel
«Десять проблем искусственного интеллекта в 2020 s »буклет для Amazon Kindle, 2021; нажмите на обложку, чтобы перейти на специальную страницу со списком Amazon Проблемы искусственного интеллекта, Boston Dynamics, обучение с подкреплением, обработка естественного языка, машинное обучение

буклет обновлен 20 июн 2030, сейчас продается как версия 1.2

Leave a comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *