月度归档： 2023 年 7 月

为技术而技术是 CIO 的垮台

人工智能可用于加强交易监控，以打击金融欺诈。 传统的基于规则的反洗钱 (AML) 方法使用静态阈值，仅捕获交易的一个要素。 这会导致大量误报。 这不仅效率低下，而且还会降低员工的积极性。 人工智能允许同时分析多个因素，以制定风险评分，并更好地理解风险行为。 反馈循环基于高级分析，这意味着收集的数据越多，解决方案就会变得越智能。 识别金融犯罪的过程变得更加高效，员工有更多时间投入到战略和业务发展等其他重要领域。

监管机构和金融机构不能忽视人工智能的巨大潜力。 它有能力彻底改变整个金融体系。 它提供了减少人为错误的独特机会，而人为错误每年使高度监管的行业损失数百万美元。

显然，随着时间的推移，某些技术将变得不可忽视。 我们通过云计算的采用和使用看到了这一点。 未能采用创新技术的组织将被抛在后面。 云计算曾经被认为是一个白日梦，但现在它已成为业务运营的重要组成部分。 企业已经实施或正在实施大规模数字化转型项目，以将业务流程迁移到云。 同样，新的业务也将在云端启动。 技术人员保持警惕并关注新的解决方案非常重要。

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https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/06/08/technology-for-technologys-sake-is-the-downfall-of-the-cio/

生成式人工智能语言模型可以揭示 DNA 的秘密

从基因表达到蛋白质设计的大型语言模型正在为 DNA 分析创建强大的基因组工具。

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https://bigthink.com/health/how-generative-ai-language-models-are-unlocking-the-secrets-of-dna/

AI真的能提高生产力吗？
了解人工智能 (AI) 如何彻底改变行业、释放变革潜力并提高效率。

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https://www.weforum.org/agenda/2023/05/can-ai-actually-increase-productivity

斯坦福大学教授、人工智能研究员吴恩达：人工智能不会对人类构成风险

与人工智能领域的许多同行不同，吴恩达并不相信人工智能带来的危险。

斯坦福大学教授、硅谷多家人工智能初创公司创始人吴恩达本周在 Twitter 上发布的一段视频中，吴恩达对该领域其他专家和高管的世界末日预测表示怀疑。

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https://www.bizjournals.com/sanjose/news/2023/06/06/andrew-ng-says-ai-poses-no-extinction-risk.html?csrc=6398&utm_campaign=trueAnthemTrendingContent&utm_medium=trueAnthem

DeepMind AI 可以比人类创建的算法更快地对数据进行排序

几十年来，计算机科学家一直在优化计算机对数据进行排序的方式，以减少返回搜索结果或按字母顺序排列联系人列表时的毫秒数。 现在，总部位于伦敦的 DeepMind 通过将 AlphaZero 背后的技术（用于玩棋盘游戏国际象棋、围棋和将棋的人工智能系统）应用到构建排序算法的游戏中，大大提高了排序速度。 艾玛·布伦斯基尔是加利福尼亚州斯坦福大学的计算机科学家。 她说：“这是一个非常令人兴奋的结果。”

在 Nature1 的一篇论文中，描述了系统 AlphaDev。 它创建了更快的算法，这些算法现在已成为 C++ 库的一部分。 世界各地的程序员每天使用它们数万亿次。

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https://go.nature.com/3J3zQsu

探索在工作场所使用生成式人工智能的五种方法

ChatGPT 和其他基于人工智能的生成工具已经激发了公众的想象力。 如何将备受关注的工具转变为生产力助推器

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https://www.zdnet.com/article/5-ways-to-explore-the-use-of-generative-ai-at-work/

使用合成数据掌握人工智能：解锁创新新领域

合成数据可用于创新人工智能。 了解其对高级机器学习模型的隐私性、可扩展性和多样性优势。

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https://yourstory.com/2023/06/ai-terminology-101-unleashing-power-synthetic-data-ai-innovation

我们的宇宙可能是一个巨大的神经元网络

科学家最近指出，宇宙的物理结构与大脑的结构相似。 以怀疑论闻名的理论物理学家萨宾·霍森菲尔德 (Sabine Hossenfelder) 于 2022 年 8 月在《时代》杂志上发表了一篇题为“也许宇宙会思考”的文章。文章“听我说完”描述了相似之处。宇宙是按照 分层的、高度互连的方式，类似于我们的神经系统。 据估计，预计可探测到2000亿个星系。 它们不是随机分布的，而是通过重力聚集成簇。 然后这些星团形成更大的星团，并通过“银河线”或长而细的线连接起来。 由这些细丝和簇形成的“宇宙网”看起来与“连接组”惊人地相似，“连接组”是一个用于描述大脑完整接线图的术语，由突触连接和神经元形成。 大脑的神经元也会形成簇，然后再组合成更大的簇。 它们通过称为轴突的细丝连接，轴突在整个认知系统中携带电信号。

霍森菲尔德说，宇宙网和连接组之间的这种相似性不仅仅是表面上的。 他们引用了一位物理学家和神经科学家进行的一项研究，分析了这两种结构的共同特征，并根据它们共同的数学特性得出结论，这两种结构“非常相似”。霍森菲尔德推测宇宙甚至可能在思考。

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https://bigthink.com/hard-science/the-universe-may-be-a-giant-neural-network-heres-why/