分类： 新闻

Mustafa Suleyman 的新图灵测试将检验 AI 能否赚到 100 万美元

现代图灵测试将衡量人工智能的实际能力，而不是它的外观。 还有什么比钱更重要呢？

来源和详细信息：
https://www.technologyreview.com/2023/07/14/1076296/mustafa-suleyman-my-new-turing-test-would-see-if-ai-can-make-1-million/

新中心融合数学和人工智能，推动科学前沿

人工智能将有助于推动改变世界的深刻科学发现，康奈尔大学正在领导一个耗资 1130 万美元的新中心，专注于以数学为通用语言的人类与人工智能协作。

科学人工智能中心（SciAI Center）是在海军研究办公室的资助下成立的，由康奈尔大学工程学院土木与环境工程教授克里斯托弗·J·厄尔斯（Christopher J. Earls）领导。 共同研究人员包括康奈尔大学工程学院机械和航空航天工程助理教授尼古拉斯·布克拉斯 (Nikolaos Bouklas)； Anil Damle，康奈尔大学 Ann S. Bowers 计算与信息科学学院计算机科学助理教授； 亚历克斯·汤森（Alex Townsend），艺术与科学学院数学副教授。 所有研究人员都是应用数学中心的现场教员。

随着人工智能系统的进步（由错综复杂的算法网络构建并接受越来越大的数据集的训练），研究人员担心人工智能的内部运作将无法深入了解其识别数据模式和做出科学预测的不可思议的能力。 厄尔斯将其描述为与真正的科学发现相悖的情况。

来源和详细信息：
https://news.cornell.edu/stories/2023/07/new-center-merges-math-ai-push-frontiers-science

密码破译者：利用人工智能理解动物语言

一组国际专家认为，在人工智能研究取得令人难以置信的进步之后，解码鲸鱼、乌鸦和蝙蝠等动物的通信系统的挑战现在已经可以实现。

圣安德鲁斯大学生物学院 Christian Rutz 教授在《科学》杂志上发表的一篇文章的作者解释了机器学习技术如何为动物行为提供新的见解，这将对保护动物产生重要影响。

几千年来，能够理解动物彼此所说的话，甚至与不同物种对话的想法已经激发了人类的想象力。 由于没有罗塞塔石碑来翻译动物通讯信号，因此必须通过仔细观察和实验来确定这些信号的含义。 尽管研究在过去几十年中取得了巨大进展，但收集和分析数据仍然是一项艰巨的任务。 对鸟叫声、灵长类动物手势或鲸鱼歌曲等录音进行注释可能非常耗时。 即使是经验丰富的生物学家也很难区分相似的信号。

来源和详细信息：
https://phys.org/news/2023-07-code-breakers-harnessing-power-ai.html

美国演员工会 (SAG) 演员对工作室的反乌托邦人工智能提案表示怀疑
据称，在美国演员工会 (SAG) 与美国电视交易协会 (AFTRA) 谈判期间，制片厂要求能够按日使用人工智能作为背景演员，并永久拥有他们的形象。

来源和详细信息：
https://www.rollingstone.com/tv-movies/tv-movie-features/actors-strike-sag-artificial-intelligence-hollywood-studios-background-1234788191/

超级智能AI：它将做出的10项科学发现
该视频探讨了超级智能人工智能及其可能产生的 10 项科学发现。 观看下一个名为“超级智能人工智能：改变世界的 10 种方式”的视频：https://youtu.be/cVjq53TKKUU。
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资料来源：
* https://www.britannica.com/science/tachyon。
* https://plato.stanford.edu/entries/qm-manyworlds/#:~:text=Th…ion%20（MWI，以及%20thus%20来自%20all%20物理学。

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未来商业技术审视世界技术的未来。

我涵盖的一些主题是：
* 人工智能与机器人
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* 脑机接口。
* 超人类主义。
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来源和详细信息：
https://www.youtube.com/watch?v=zFbMJ-2QpG8

超级智能AI：它将具备的10大能力
该视频解释了超级智能人工智能的未来。 观看下一个名为“超级智能人工智能：改变世界的 10 种方式”的视频：https://youtu.be/cVjq53TKKUU。
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https://www.youtube.com/watch?v=3o_wqZx94Bc

解释生成人工智能历史的论文。 论文解释

ChatGPT、DALL-e 和 Codex 都是使用生成式 AI 生成数字内容（例如文本、图像和代码）的技术示例。 大规模人工智能的最新进展提高了生成式人工智能生成真实内容和理解意图的能力。 本文总结了生成模型、组件以及人工智能生成文本、图像、跨模式和其他人工智能生成内容的最新进展。 它还强调了剩余的挑战。

近年来，人工智能生成的内容受到了广泛关注。 现在全世界都对大型科技公司开发的内容生成产品感兴趣。 AIGC 是一个技术术语，指的是根据人类指令生成内容。 该模型可以通过指令进行教学和指导。 这个过程通常分为两个阶段：从指令中提取有关人类意图的信息，然后根据提取的意图生成内容。

AI 生成模型的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代。 隐马尔可夫模型 (HMM) 和高斯混合模型 (GMM) 等早期模型生成简单数据。 深度学习在生成模型方面取得了重大改进。 NLP 中的传统句子生成依赖于 N-gram 语言模型，但它们很难处理长句子。 具有门控循环单元的循环神经网络允许对较长的依赖关系进行建模并处理多达 200 个令牌。 在深度学习之前，CV 使用手工设计的特征生成图像，这些特征的复杂性和多样性都受到限制。 生成对抗网络（GAN）和变分自动编码器可以生成令人印象深刻的图像。 Transformer 于 2017 年为 NLP 引入。 他们汇聚了遵循不同路径的生成模型的进步。 Transformer 主导着许多跨领域的生成模型。 Transformer 用于大型语言模型，例如 BERT 和 GPT。 Vision Transformers (CV) 和 Swin Transformers (CV) 将视觉组件和图像变压器结合在一起。

来源和详细信息：
https://medium.com/artificialis/history-of-generative-ai-paper-explained-6a0edda1b909

你能发现机器人吗？ 一项研究表明，当用于医疗建议时，ChatGPT 几乎无法检测到

根据一项新研究，很难区分人类医疗保健提供者和 ChatGPT 之间的区别。

该研究涉及 392 名参与者，并展示了 ChatGPT 反应和人类反应。 参与者正确识别了 ChatGPT 响应和提供商响应。

信任程度根据任务的复杂性和难度而变化。 行政任务和预防性医疗保健比诊断和治疗建议更值得信赖。

来源和详细信息：

Can You Spot the Bot? Study Finds ChatGPT Almost Undetectable in Medical Advice