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Yujia Peng,Jiaheng Han,Zhenliang Zhang,Lifeng Fan,Tengyu Liu,Siyuan Qi,Xue Feng,Yuxi Ma,Yizhou Wang,Song-Chun Zhu,
《工程(英文)》 doi: 10.1016/j.eng.2023.07.006
关键词: Artificial general intelligence Artificial intelligence benchmark Artificial intelligence evaluation Embodied artificial intelligence Value alignment Turing test Causality
刘宇擎,张玉槐,段沛奇,施柏鑫,余肇飞,黄铁军,高文
《中国工程科学》 2021年 第23卷 第3期 页码 75-81 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.03.005
未来进入强人工智能(AGI)时代,人类可能面临重大安全风险。本文归纳了AGI 与传统人工智能的区别,从模型的不可解释性、算法及硬件的不可靠性、自主意识的不可控性三方面研判了AGI 安全风险的来源,从能力、动机、行为3 个维度提出了针对AGI 的安全风险评估体系。为应对安全风险,从理论及技术研究、应用两个层面分别探讨相应风险的防御策略:在理论技术研究阶段,完善理论基础验证,实现模型可解释性,严格限制AGI 底层价值取向,促进技术标准化;在应用阶段,预防人为造成的安全问题,对AGI 进行动机选择,为AGI 赋予人类价值观。此外,建议加强国际合作,培养强AI 研究人才,为迎接未知的强AI 时代做好充分准备。
INTERACTIVE KNOWLEDGE LEARNING BY ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR SMALLHOLDERS
《农业科学与工程前沿(英文)》 2023年 第10卷 第4期 页码 648-653 doi: 10.15302/J-FASE-2023505
Enhancement of farming management relies heavily on enhancing farmer knowledge. In the past, both the direct learning approach and the personnel extension system for improving fertilization practices of smallholders has proven insufficiently effective. Therefore, this article proposes an interactive knowledge learning approach using artificial intelligence as a promising alternative. The system consists of two parts. The first is a dialog interface that accepts information from farmers about their current farming practices. The second part is an intelligent decision system, which categorizes the information provided by farmers in two categories. The first consists of on-farm constraints, such as fertilizer resources, split application times and seasons. The second comprises knowledge-based practices by farmers, such as nutrient in- and output balance, ratios of different nutrients and the ratios of each split nutrient amount to the total nutrient input. The interactive knowledge learning approach aims to identify and rectify incorrect practices in the knowledge-based category while considering the farmer’s available finance, labor, and fertilizer resources. Investigations show that the interactive knowledge learning approach can make a strong contribution to prevention of the overuse of nitrogen and phosphorus fertilizers, and mitigating agricultural non-point source pollution.
关键词: artificial intelligence extension system non-point source pollution control smallholders fertilization
Artificial intelligence in gastroenterology: where are we heading?
Joseph JY Sung, Nicholas CH Poon
《医学前沿(英文)》 2020年 第14卷 第4期 页码 511-517 doi: 10.1007/s11684-020-0742-4
关键词: artificial intelligence endoscopy robotics gastrointestinal diseases
HIGH-PERFORMANCE COMPUTATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PESTICIDE DISCOVERY: STATUS AND OUTLOOK
《农业科学与工程前沿(英文)》 2022年 第9卷 第1期 页码 150-154 doi: 10.15302/J-FASE-2021419
Artificial intelligence in radiotherapy: a technological review
Ke Sheng
《医学前沿(英文)》 2020年 第14卷 第4期 页码 431-449 doi: 10.1007/s11684-020-0761-1
关键词: artificial intelligence radiation therapy medical imaging treatment planning quality assurance outcome prediction
Application of artificial intelligence in surgery
Xiao-Yun Zhou, Yao Guo, Mali Shen, Guang-Zhong Yang
《医学前沿(英文)》 2020年 第14卷 第4期 页码 417-430 doi: 10.1007/s11684-020-0770-0
关键词: artificial intelligence surgical autonomy medical robotics deep learning
潘云鹤
《工程(英文)》 2016年 第2卷 第4期 页码 409-413 doi: 10.1016/J.ENG.2016.04.018
随着互联网的普及、传感网的渗透、大数据的涌现、信息社区的崛起,以及数据和信息在人类社会、物理空间和信息空间之间的交叉融合与相互作用,当今人工智能(AI) 发展所处信息环境和数据基础已经发生了深刻变化,人工智能的目标和理念正面临重要调整,人工智能的科学基础和实现载体也面临新的突破,人工智能正进入一个新的阶段。这个源于传统而又与之不同的人工智能新阶段被称为人工智能2.0(AI 2.0)。本文从人工智能60 年的发展历史出发,通过分析促成人工智能2.0形成的外部环境与目标的转变,分析技术萌芽,提出了人工智能2.0 的核心理念,并结合中国发展的社会需求与信息环境特色,给出了发展人工智能2.0 的建议。
Yang Jiao, Zhan Zhang, Ting Zhang, Wen Shi, Yan Zhu, Jie Hu, Qin Zhang
《医学前沿(英文)》 2020年 第14卷 第4期 页码 488-497 doi: 10.1007/s11684-020-0762-0
关键词: knowledge representation uncertain causality graphical model artificial intelligence diagnosis dyspnea
人工智能与统计分析 Perspective
Bin YU, Karl KUMBIER
《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第1期 页码 6-9 doi: 10.1631/FITEE.1700813
关键词: 人工智能;统计;人机协作
Current applications of artificial intelligence for intraoperative decision support in surgery
Allison J. Navarrete-Welton, Daniel A. Hashimoto
《医学前沿(英文)》 2020年 第14卷 第4期 页码 369-381 doi: 10.1007/s11684-020-0784-7
关键词: artificial intelligence decision support clinical decision support systems intraoperative deep learning computer vision machine learning surgery
蒋昌俊,王俊丽
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第6期 页码 93-100 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.06.015
人工智能(AI)旨在模拟人脑中信息存储和处理机制等智能行为,使机器具有一定程度的智能水平。随着互联网、大数据、云计算和深度学习等新一代信息技术的飞速发展,目前AI领域的研究和应用已经取得重要进展。本文将深入分析与AI密切相关的计算机科学、控制科学、类脑智能、人脑智能等学科或领域之间的交融与历史演进;指出神经科学、脑科学与认知科学中有关脑的结构与功能机制的研究成果,为构建智能计算模型提供了重要的启发,并从逻辑模型及系统、神经元及网络模型、视觉神经分层机制等方面,分别阐述智能的驱动与发展;最后从互联网的计算理论、AI的演算和计算的融合、类脑智能的模型和机理、AI对神经科学的推动作用、反馈计算的算法设计与控制系统的能级五个方面,对AI的发展趋势进行了展望。
Special issue: Innovative applications of big data and artificial intelligence
《工程管理前沿(英文)》 2022年 第9卷 第4期 页码 517-519 doi: 10.1007/s42524-022-0234-0
张江,林华,贺仲雄
《中国工程科学》 2002年 第4卷 第3期 页码 40-47
通过综合经典集合、模糊集合、可拓集合、Vague集合、粗糙集合、集对分析、FHW(模糊灰色物元空间)、FEEC(模糊可拓经济控制)等多种理论,提出了统一集概念,并详细讨论统一集的各种运算以及相关性质。从分析集合理论和人类思维形式之间的关系人手,把统一集理论初步应用到模式识别、聚类分析、逻辑推理、机器学习、智能决策等多种人工智能领域,指出了集合论及其运算系统与逻辑推理系统的等价关系。统一集能对现有的理论进行总结、统一,还为开辟崭新的集合论、逻辑推理方法提供很好的理论基础。
标题 作者 时间 类型 操作
The Tong Test: Evaluating Artificial General Intelligence Through Dynamic Embodied Physical and Social
Yujia Peng,Jiaheng Han,Zhenliang Zhang,Lifeng Fan,Tengyu Liu,Siyuan Qi,Xue Feng,Yuxi Ma,Yizhou Wang,Song-Chun Zhu,
期刊论文
Artificial intelligence in gastroenterology: where are we heading?
Joseph JY Sung, Nicholas CH Poon
期刊论文
HIGH-PERFORMANCE COMPUTATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PESTICIDE DISCOVERY: STATUS AND OUTLOOK
期刊论文
Application of artificial intelligence in surgery
Xiao-Yun Zhou, Yao Guo, Mali Shen, Guang-Zhong Yang
期刊论文
Development of an artificial intelligence diagnostic model based on dynamic uncertain causality graph
Yang Jiao, Zhan Zhang, Ting Zhang, Wen Shi, Yan Zhu, Jie Hu, Qin Zhang
期刊论文
Current applications of artificial intelligence for intraoperative decision support in surgery
Allison J. Navarrete-Welton, Daniel A. Hashimoto
期刊论文