分类： 赛博朋克

人工智能帮助我们与动物交流
机器学习多年来一直被用来解码古代通信或分析人类语言。 科学家们现在正在使用人工智能来解码动物语言，使双向交流变得比以往任何时候都容易。 Camelia Sadeghzadeh，Tree House Productions 和 Pedro Films 的执行制片人。

来源和详细信息：
https://www.bbc.com/reel/video/p0fw36yv/how-artificial-intelligence-is-helping-us-talk-to-animals

谁拥有代码？ ChatGPT AI 是否帮助您编写应用程序很重要吗？

情况很复杂。 我们请法律专家给我们一些答案。

来源和详细信息：
https://www.zdnet.com/article/who-owns-the-code-if-chatgpts-ai-helps-write-your-app-does-it-still-belong-to-you/?ftag=COS-05-10aaa0h&utm_campaign=trueAnthem:+Trending+Content&utm_medium=trueAnthem

人工智能 人工智能 这意味着什么？

分析师表示，人工智能生成的供应链可以预测需求，确定卡车何时需要维护，并规划最佳运输路线。 摩根士丹利分析师表示：“人工智能可能能够消除供应链中的所有人类接触点，包括后台任务。”

但是，“对我来说，生成人工智能是一种千载难逢的颠覆，将会发生……‘传统’环境中将会出现失业，但我相信，它也会创造就业机会。” 航运巨头马士基首席技术官兼信息官纳夫尼特·卡普尔（Navneet Kapoor）表示：“新的就业机会就像之前的每一次技术颠覆一样。”

人工智能很可能…

分析师和业内人士认为，人工智能将改变交通行业。 它将改变供应链的管理方式，并减少人类工作岗位的数量。

据行业高管称，在人行道上行走的机器人、自动驾驶的卡车和客户服务机器人都将到来，还有生成式人工智能，它可以预测干扰并解释为什么销售预测可能会被错过。

在最近的一份研究报告中，摩根士丹利的 Ravi Shanker 和他的团队表示，人工智能可以用来消除（或几乎）供应链中的所有人类接触点。 这包括“后台”任务。

来源和详细信息：
https://www.cnbc.com/2023/06/19/supply-chains-how-ai-could-remove-all-human-touchpoints.html

城市街道上的个人自动驾驶汽车是一个错误的早期梦想吗？

如今，自动驾驶技术针对的是特定领域，例如城市机器人出租车、送货、卡车或高速公路驾驶。 除特斯拉外，大多数主要参与者并不关注一般的个人自动驾驶汽车——消费者可以购买并驾驶它们在城市街道或大多数道路上挨家挨户驾驶的汽车。 特斯拉远远落后于其他团队，尽管它受到了大多数媒体的关注，但在业内几乎没有多少人可以算数。 一些初创公司仍在追求自动驾驶汽车的梦想，但思维已经发生了变化。

尽管有这样的梦想，但这并不是业界一段时间以来正在构建或发布的。 你可能需要等待一段时间才能购买拥有这种能力的自己的汽车，不仅因为这很困难，而且因为钱不会流向那个方向。 一些人得出的结论是，自动驾驶汽车的出现还需要很长时间。 他们还认为，技术仍落后于预期很多年。 有些人希望或期待更快的时间表，而另一些人则不这么认为。

它是在技术还不成熟的时候由非开发人员创建的。 它适得其反，而且基本上没有用，但它仍然经常被那些迫切需要分类的人使用。 领导团队（主要是科技公司，而不是汽车原始设备制造商）不遵守或使用这些水平。 这些级别主要用于讨论人类在自动驾驶汽车中的作用逐渐减弱，类似于关于马在无马马车中的作用的文件。

来源和详细信息：
https://www.forbes.com/sites/bradtempleton/2023/06/19/is-the-personal-self-driving-car-for-city-streets-a-false-early-dream/?sh=4e7a9bcf7b6a

人工智能可以帮助在地球和其他行星上寻找新矿物

矿物质对于任何文明的发展都是必不可少的。 在技术先进的社会中，矿物质（及其所含的稀有元素）已变得非常抢手。 过去，大多数矿藏都是通过毅力和偶然发现的。

过去 200 年来，科学家们已经认识到矿物质并不是随机出现的。 地球上发现了超过 5,000 种矿物，这种现象被称为“共生”。 矿物组合是由一组物理化学规则形成的。 例如，主岩中的特定化学成分。

通过分析矿物关联模式，机器学习模型可用于预测地球上以及其他行星上矿物的位置。

来源和详细信息：
https://www.forbes.com/sites/davidbressan/2023/06/19/how-ai-can-help-find-new-minerals-on-earth-and-other-planets/?sh=42363264c014

人工智能 Airbnb 首席执行官：A.I.

Airbnb 首席执行官布莱恩·切斯基 (Brian Chesky) 并不担心人工智能会取代工作岗位。 他相信人工智能将创造更多就业机会，特别是在创业领域。

自去年冬天 ChatGPT 流行以来，苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克 (Steve Wozniak) 和亿万富翁马克·库班 (Mark Cuban) 等科技偶像都承认，他们担心人工智能会取代几乎所有行业的人类工人。

切斯基在播客“本周初创公司”中表示，他们忘记了一件事：我们不知道会创造什么样的就业机会。

来源和详细信息：
https://www.cnbc.com/2023/06/19/airbnb-ceo-brian-chesky-ai-will-make-entrepreneurship-easier.html

机器学习帮助研究人员以 97% 的准确率识别热门歌曲

每天发布数万首歌曲。 广播和流媒体服务很难从源源不断的新版本中选择歌曲。 这些服务利用人工智能和人类听众来寻找能引起广大听众共鸣的歌曲。 这种方法 50% 的准确率不允许它预测一首歌是否会流行。

美国研究人员使用基于大脑反应的机器学习技术来预测流行歌曲，准确率高达 97%。

保罗·扎克 (Paul Zak) 表示，通过对神经生理学数据应用机器学习，我们几乎能够完美地识别热门歌曲。 他是克莱蒙特研究生大学的教授，也是《人工智能前沿》上发表的一项研究的资深作者。 令人惊奇的是，33 个人的神经活动可以预测数百万人是否听过一首新歌。 这种准确度是前所未见的。

来源和详细信息：
https://techxplore.com/news/2023-06-machine-songs-accuracy.html

无需光刻即可创建光子可重编程电路

光子学现已成为国际高速通信的重要组成部分。 用于一般处理的光子学不太常见，但仍然是一个研究课题。 仅基于光创建电路的可能性是诱人的。 与大多数光子电路不同，大多数光子电路是通过光刻在半导体掩模上蚀刻图案而制成的。 宾夕法尼亚大学的 [Tianwei Wa] 及其同事最近在《自然光子学》（新闻稿，ResearchGate）上发表的一篇论文重点讨论了这一主题。

令人费解的是，尽管高调声称这是“第一次”创建类似 FPGA 的光子器件，但事实与事实相去甚远。 [Kaichen Do] 及其同事于 2017 年在 Advanced Materials 上发表的论文（完整 PDF 文章）。 研究人员使用激光加热氧化钒 (VO2) 切片。 在 68 摄氏度时，材料从绝缘相转变为金属相。 这种方法可以创建各种具有毫米尺寸特征的光子器件。

[Wu]和同事描述的光子系统似乎有所不同。 它采用 2D 方法，使用可以将激光图案投影到的 InGaAsP 平板。 它是否比其他方法更通用还有待观察，在我们的计算机中使用全光子处理器还需要很长时间，更不用说光子加速的机器学习应用了。

来源和详细信息：

Creating Lithography-Free Photonic Reprogrammable Circuits