月度归档： 2023 年 7 月

人工智能即将颠覆图书出版业

我认为生成式人工智能可以使商业书籍出版的每一项功能实现自动化。 如果这是真的，我们所知道的贸易书籍出版业务很快就会过时。 我们需要继续前进。

然而，有两个附带条件。 很明显，这不仅仅是 ChatGPT 或其他 GPT 和法学硕士的问题。 有许多技术和流程可用于增强生成人工智能的功能。 但生成式人工智能仍然是最重要的组成部分。 这对于我所描述的内容至关重要。

第二个附带条件则有不同的风味。 当你对某项技术做出绝对的主张时，人们总是会试图用另一种绝对的方式来击败你。 有人会说，有一天将推出的自动驾驶汽车中不包括一级方程式赛车。 点已采取。

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https://www.publishersweekly.com/pw/by-topic/digital/content-and-e-books/article/92471-ai-is-about-to-turn-book-publishing-upside-down.html

本周网络上精彩的技术故事。 （6月3日）

查看本周最佳科技故事，从人工智能生成的电影的超现实世界到纳米级机器人手。

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This Week’s Awesome Tech Stories From Around the Web (Through June 3)

机器人厨师从美食视频中学习如何烹饪
研究人员开发了一种机器人“厨师”，它可以观看烹饪视频，然后重新制作菜肴。

剑桥大学的研究人员使用一本包含八种沙拉食谱的书对机器人厨师进行了编程。 机器人在观看视频后可以识别人类制作的食谱。

这些视频还帮助机器人逐步扩展其食谱。 测试结束时，机器人自行创建了一个新食谱。 发表在 IEEE Access 上的实验结果表明，视频内容是自动化食品生产的丰富且有价值的信息来源。 它还可以使机器人厨师更便宜、更容易部署。

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https://techxplore.com/news/2023-06-robot-chef-recreate-recipes-food.html

人工智能炒作周期正在分散公司的注意力

机器学习存在“人工智能”问题。 是时候将当今的实用机器学习与研究项目区分开来了。 随着新的生成式 AI 功能每隔几个月发布一次，并且 AI 炒作进一步升级，我们区分当前的大多数 ML 项目非常重要。 正确命名这些项目非常重要。 称它们为“ML”而不是“AI”。 将所有 ML 计划纳入“AI 保护伞”中会导致 ML 业务实施的高失败率。 “人工智能”一词与机器学习结合使用时，过于宽泛，暗示了人类水平的能力。 当你解读“人工智能”这个术语时，你会发现它显然是一个被过度使用的流行词。 如果它不是关于通用人工智能或宏伟的技术目标，那么它只是一堆炒作。

Page-utils class=article-utils–vertical hide-for-print data-js-target=page-utils data-id=标签：blogs.harvardbusiness.org，2007/03/31：999.357346 data-title=AI 炒作周期正在分散公司的注意力 data-url=/2023/06/the-ai-hype-cycle-is-distracting-companies data-topic= 人工智能和机器学习 data-authors= Eric Siegel data-content-type= 数字文章数据 -content-image=/resources/images/article_assets/2023/06/Jun23_02_Skizzomat-383×215.jpg 数据摘要=

他们只关注科幻小说而错过了实时项目。

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https://hbr.org/2023/06/the-ai-hype-cycle-is-distracting-companies?ab=hero-main-text

这个机器人管家可以处理你所有的家务

奥努东格尔/iStock。

根据 Sifted 本周发表的一篇文章。

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https://interestingengineering.com/innovation/this-robot-butler-will-tackle-all-your-household-chores

水下机器人很快就会取代危险的潜水员
这是救援和搜索任务的理想选择。

苏黎世联邦理工学院衍生公司 Tethys Robotics 的科学家开发了一种水下机器人系统，可用于人类潜水员不安全的情况。

根据周六发布的 InceptiveMind 报告，情况确实如此。

这种新型自主水下航行器是专门为在浑浊的河流和渠道等危险环境中使用而设计的。 当传统的搜索和恢复技术失败时，Tethys 机器人将接管工作。

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https://interestingengineering.com/innovation/underwater-robot-replace-divers

科学家为机器人创造了模仿真实皮肤的自我修复皮肤

如果加热到 158 华氏度，材料可以在 24 小时内自愈；如果放在室温下，材料可以在一周后自愈。

斯坦福大学教授包哲南和他的团队发明了一种具有自愈能力的多层合成电子皮肤。

据福克斯新闻周五发表的报道，情况确实如此。

斯坦福大学的科学家发明了一种多层自愈电子皮肤。 皮肤现在可以自我识别，并在受损时对齐，使其在愈合时继续工作。

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https://interestingengineering.com/innovation/scientists-invent-self-healing-robot-skin-that-mimics-the-real-thing

什么可以阻止人工智能在互联网上充斥虚假图像和视频？

一些专家认为，区分假货和真货的一种新方法是使用水印、元数据或其他技术系统。 谷歌、Adobe 和微软都支持在其产品中使用某种形式的人工智能标签。 例如，谷歌最近在其 I/O 会议上宣布，未来几个月将在 Google Images 上的人工智能生成图像下方附加一份类似于版权声明的书面披露。 OpenAI 的 DALL-E 图像生成技术已经在其创建的每张图像的底部添加了水印。

Andy Parsons 是 Adobe 内容真实性倡议小组的高级总监。 他说，“我们有权建立一个我们都同意的客观现实。”“首先要准确地了解它是什么，在某些情况下，这样做有意义，谁创造了它。” 它或者它从哪里来。”

Adobe 使用一种名为内容凭证的工具来跟踪 AI 何时用于编辑图像。 这有助于减少假图片和真图片的混淆。 它就像数字内容的营养标签。 无论发布或存储在何处，信息都会保留在文件中。 Photoshop 的最新功能“生成填充”使用 AI 在现有图片中快速创建新内容。 内容凭证可以跟踪这些更改。

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https://www.vox.com/technology/23746060/ai-generative-fake-images-photoshop-google-microsoft-adobe?utm_medium=social&utm_content=voxdotcom&utm_campaign=vox.social&utm_source=facebook