Tag: 人工智能

阿里雲剛宣布,其智能助手「聽悟」已接入語言大模型(LLM)「通義千問」。(亞新社)

AI顛覆傳統社會發展之路

憑藉過去20年雄厚的財力,中國在研發尤其是實驗性開發方面的投入早已超英趕美,猶如另一場金融競賽。阿里雲剛宣布,其智能助手「聽悟」已接入語言大模型(LLM)「通義千問」,將可大大提升個人和企業生產力。

《2023年未來就業報告》(The Future of Jobs),預算未來5年,因為AI及科技的發展,全球可能會減少了1400萬個工作職位。(Shutterstock)

未來的技能 ‧創意

他覺得AI是我們人類智能的延續,可以幫忙證明很多數學上的問題,我們收集了很多不同的資料,這些數據我們人腦可能不夠大容納它們,AI可以,但這些資料基本上是人類搜集得來的。

近年推動STEAM教學,並沒有一個明確的方向。

未來教育,教育未來

未來AI技術只會不斷成長,面對這種狀況,我們的教育如果沒有認真看待,如此對未來生活舉足輕重的產物將會威脅到下一代的生活,以至生存空間,故優化課程,使其與時代接軌,才能有助學生與AI的時代接軌。

「獎勵函數」是用來評估智慧應用的行為模式與目標是否吻合,但當中居然有漏洞?(Shutterstock)

解決獎勵函數漏洞

當獎勵策略是強化學習的關鍵,如果關注太單一的任務及目標,而沒考慮到在完成任務過程中的不合理情況(例如作弊或意外),讓獎勵變得不合理。這漏洞最終會影響機器學習和人工智能應用的可靠性和安全性。

行政長官率立法會議員訪問大灣區。(政府新聞處)

深港互助互補 發揮大灣區優勢

行政長官李家超早前率領立法會議員和其他高級官員,赴4個大灣區內地城市考察,這次考察的行程安排非常多元化,涉及了智慧交通、人工智慧、無人機、智慧物流、文化創意、資訊通信技術、醫療工程和環保等多個領域。

「功能蔓延」為市民提供更強大便捷的功能,但安全、隱私問題也引起關注。(Shutterstock)

AI功能蔓延潛在後果

「功能蔓延」是技術或系統超出原本預期功能範圍的現象。蔓延後的智能系統可以提高效能,變得更加靈活和能夠處理更廣泛的任務,隨着應用變得更加複雜、數據的流通更廣泛,普通市民的數據安全和私隱可能會受到威脅。

在近幾年裏,許多研究者及組織都注意到「目標函數逸出」的問題。(Shutterstock)

目標函數逸出

隨着技術發展,當人工智能系統具有強大的學習及自我改進能力時,它可能會使用一些方法來逃避或改變其初始原意,以達成其認為更符合自身利益的任務,科技界有解決辦法嗎?

作者認為,我們不能讓學生成為AI工具的被壓迫者、受害者。(Shutterstock)

考試!考試?

學生都加入用AI工具了,就無法測到學生的真正能力,令人擔憂。但最根本的問題是為什麼要考試?我們馬上會說,不考試,怎麼知道學生學得怎麼樣?但我們不妨追問,我們希望學生學到什麼?

數據與智能之間所產生的網絡效應不可小覷。(Shutterstock)

淺談新摩爾定律

大家試想像一下15年前,如果沒智能手機的出現;30年前沒互聯網的開展;50年前沒個人電腦的發明,今天的人工智能發展會是如此強大嗎?從這個角度看,大家不難想像未來10年是一場什麼樣的科技盛宴。

全球各地,都有人呼籲暫停研發生成式AI。(Shutterstock)

生成式AI︰反思

作為教育工作者,既不能影響科技的發展,卻可以積極發揮科技的積極效用,也應該研究(尤其是對學生的)負面風險。這方面,香港的教師,看來也是頗有優勢。

生成式的AI將會令到社會巨變。(Shutterstock)

生成式AI︰反響

作為科技發展的承受者,我們沒有能力去影響科技發展,就要考慮,是否可以充分發揮其好處。這倒不一定是「逆來順受」;勉強接受,一定不會有好結果。

生成AI的功能,主要不是提供訊息,不是讓用者獲得正確的答案,而是為用者「生成」產品。(Shutterstock)

生成式AI:助手、陪練

觀乎近日蜂擁而來的議論,仍然有不少論者,以為生成式AI是無所不知、無所不能的機器。這樣的誤解,不難把討論引入歧途。因此,略為收集了一些在學校應用的例子,經過筆者親自試驗,以說明生成式AI的良性用途。

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