Nvidia 十年磨一劍，為 AI 的未來投下一枚震撼彈，宣告 AI 時代將飛速前進
在過去幾年中，AI 領域發展迅速，AI 技術的應用越來越廣泛，影響了我們的生活和各行各業。其中一個重要的推動因素，便是深度學習技術的快速發展，這使得 AI 系統能夠更好地理解和處理複雜的數據，而 Nvidia 所設計的 GPU 將讓 AI 系統的運算速度獲得更高質量的飛升。
如上所述，深度學習在各個領域的應用取得了重大突破。在圖像識別方面，AI 系統能夠實現更高的準確度，並在圖片分類、目標檢測和人臉識別等任務上超越人類水平。在自然語言處理方面，AI 系統能夠進行語言翻譯、語音辨識和自動回答等任務，使得人與機器之間的溝通更加順暢。
此外，AI 更在醫療、金融、交通等領域提供實質的幫助。在醫療領域，AI 可以幫助醫生診斷疾病、提供個體化的治療方案，並加快新藥的研發過程。在金融領域，AI 可以幫助金融機構進行風險評估、詐騙檢測和投資決策等工作。在交通領域，AI 則可以提高交通系統的效率，實現智慧駕駛技術，並改善交通安全。
當然，AI 技術的發展也帶來了一些挑戰和討論，包括人們相當關注 AI 引發的倫理和隱私問題，並提出對於演算法的透明度和公平性的要求。此外，AI 在就業市場上也產生變革，一些傳統工作可能被自動化取代。
以下，我們特地整理出 AI 在各領域的最新發展和最新研究，期望能讓您對於 AI 此一專題有更深入的了解。（若是對於以下內容有任何問題，歡迎與我們聯繫。）
AI 相關期刊和文章
Regulating AI/ML-enabled Medical Devices in the UK
人工智能 (AI) 的最新成就為輔助醫療診斷和護理服務的新工具提供了機會。然而，人工智能發展的最佳過程是透過重複的學習和實施循環，這可能會對我們現有的醫療器械監管體系構成挑戰。
這篇文章主要探討基於人工智能的自主技術如何影響藝術和創意產業中的一系列人類活動。人工智能生成的藝術可能會改變創作行為，並影響我們對藝術的理解。
MACAIF: Machine Learning Auditing for Clinical AI Fairness
機器學習算法形式的人工智能正在推動最新的工業革命，其將讓我們溝通、互動、設計、收集資訊和表達自己的方式產生顛覆性的變化。雖然這些變化為我們的社會提供了新的可能性，但它們也可能引入偏見，從而導致不公平的決策。
IEEE Transactions on Artificial Intelligence (TAI ) 是一本多學科期刊，發表有關人工智能理論、方法和應用的論文。
A Review of the Machine Learning Algorithms for Covid-19 Case Analysis
全球範圍內應對 COVID-19 疫情的行動將在很大程度上依賴於廣義上的機器學習。本文使機器學習研究人員能夠快速了解各種活躍的研究工作。我們還向戰略家和政策制定者介紹機器學習的優勢，並幫助他們了解利用數據科學對抗 COVID-19 流行病的障礙、可能性和缺點。
An Overview of Artificial Intelligence Ethics
人工智能的廣泛應用及其與經濟社會的深度融合，提高了效率、產生了效益。同時，也必然會衝擊現有的社會秩序，引發倫理擔憂。本文將通過總結和分析人工智能引發的倫理風險和問題、不同組織發布的倫理指南和原則、解決人工智能倫理問題的途徑、評估人工智能倫理的方法，對該領域進行全面的概述。此外，還指出了在人工智能中實施道德規範的挑戰以及一些未來的前景。
IEEE Intelligent Systems 是 IEEE 所出版的第一本關於人工智能 (AI) 的出版物，35 年多以來一直在發布可信內容。它彌合了人工智能理論與實務之間的差距。它發表原創、重要、及時的前沿人工智能理論和技術，為人工智能科學家、工程師、政策制定者和學生提供服務。
From Stochastic Parrots to Intelligent Assistants—The Secrets of Data and Human Interventions
生成式人工智能如今風靡一時，主要是由 ChatGPT 推動的，它抓住了公眾的想像力，並在創紀錄的時間內吸引了數億用戶，然而，提供商對於技術、方法以及 OpenAI 的工作方式存在很多模糊性。
Neurosymbolic Artificial Intelligence (Why, What, and How)
人類通過感知（將環境中的感官輸入轉化為符號）和認知（將符號映射到相關環境的知識，以支持抽象、類比推理和長期規劃）的組合與環境進行交互。在人工智能 (AI) 的背景下，受人類感知啟發的機器感知是指使用自我監督學習目標（例如下一個單詞預測或對象識別）訓練的神經網絡，從原始數據中進行大規模模式識別。
本期特刊涵蓋了人工智能 (AI) / 機器學習 (ML) 和光學等主題領域的交叉論點。這些論文廣泛涵蓋了圖像識別、信號和圖像處理、機器檢查 / 視覺和汽車以及傳統光學傳感、干涉測量和成像等領域的最新進展。
計算成像是一種強大的範式，受益於成像硬體和計算算法的進步。人工智能和基於學習的方法進一步擴大了用於圖像重建和推理的計算工具庫。
Science Robotics 發表原創的、經過同行評審的、基於科學或工程的研究文章，推動機器人領域的發展。
涵蓋的主題包括：執行器、先進材料、人工智能、自動駕駛車輛、仿生設計、外骨骼、製造、現場機器人、人機交互、類人機器人、工業機器人、運動學、機器學習、材料科學、醫療技術、運動規劃和控制、微型和納米機器人、多機器人控制、傳感器、服務機器人、社會和倫理問題、軟機器人以及太空、行星和海底探索。
Could chatbots help devise the next pandemic virus?
技術專家一直警告說，人工智能（AI）可能會接管從商業到戰爭的一切，從而反人類。現在，凱文·埃斯維爾特 (Kevin Esvelt) 又增加了另一個擔憂：人工智能可以幫助沒有科學背景和邪惡意圖的人製造出能夠引發大流行的病毒。
Art and the science of generative AI
生成式人工智能（AI）可能會從根本上改變創作者提出想法並將其投入生產的創作過程。隨著創造力被重新想像，社會的許多領域也可能被重新想像。了解生成式人工智能的影響–並圍繞它制定政策決策–需要對文化、經濟、法律、算法以及技術與創造力的相互作用，進行新的跨學科科學探究。
Do Large Language Models Understand Chemistry? A Conversation with ChatGPT
大型語言模型 (LLM) 有望在使用 ChatGPT 模型回答複雜問題方面帶來一場革命。它在化學中的應用仍處於起步階段。我們透過在化學的不同子領域提出五個簡單的任務，來解決 ChatGPT 對化學的理解程度的問題。
Emerging Chemistry & Machine Learning
機器學習已成為化學家和工程師預測或深入了解化學過程的重要工具，從而實現更快速的發現並提供以前只能想像的可能性。這本包含 15 篇手稿的合集涵蓋了分析化學、催化、診斷、藥物發現、蛋白質、反應預測、光譜學等各種主題，重點介紹了該子領域早期已發表的一些令人興奮的工作。
Emerging Trends in Machine Learning: A Polymer Perspective
在過去的五年中，機器學習和人工智能在聚合物科學中的應用取得了巨大的增長。在這裡，我們重點介紹聚合物帶來的獨特挑戰以及該領域如何解決這些挑戰。我們關注新興趨勢，重點關注評論文獻中較少被注意的主題。最後，我們對該領域進行了展望，概述了聚合物科學的機器學習和人工智能的重要增長領域，並討論了材料科學界的重要進展。
Role of Artificial Intelligence in improving structural performance: A Review
本文試圖介紹不同類型的人工智能工具及其適用性。此外，它試圖定義人工智能在增強結構性能方面的作用。本文強調了人工智能在土木工程不同領域的重要性，並提供了未來可能性的廣闊前景。
Embodied Artificial Intelligence: Enabling the Next Intelligence Revolution
在人工智能和機器學習時代，嵌入式智能研究仍然非常重要，因為它可以提供有價值的輸入，從而增強傳統人工智能技術的影響。
Artificial Intelligence for Power Electronics in Electric Vehicles: Challenges and Opportunities
在這裡，我們簡要回顧了人工智能在電動汽車背景下電力電子系統中三種不同子技術的嘗試：半導體器件、電力電子模塊設計和預測以及熱管理設計。目的不是報告詳盡的文獻綜述，而是從機械和熱的角度確定人工智能在電力電子設計中發揮有意義作用的最新技術和機會，並討論一些有前途的未來研究方向。
Pointing Tasks Using Spatial Audio on Smartphones for People With Vision Impairments
我們提出了一項使用智能手機的空間音頻反饋的實驗研究，以支持視覺障礙人士 (PVI) 的指向任務中的方向定位。我們使用基於弓箭比喻的手機遊戲來做到這一點。我們的遊戲提供了空間和非空間（聲音信標）音頻的組合，來幫助用戶定位目標的方向。
Application of virtual reality technology in motion simulation and control of industrial robot
整個系統採用 B/S 架構，在 APS.NET 環境下按照 MVC 模式完成整個功能的設計和部署，該系統將極大提高工業機器人的研發效率，增加工業機器人的效率和靈活性，突破傳統測試方法在時間和空間上的限制，為工業機器人的智能化發展提供經驗和參考。
Research on vehicle recognition based on deep learning
汽車數量的不斷增加加劇了交通問題，因此智能交通系統被提出。車輛識別系統作為智能交通系統的組成部分，一直是世界各國研究人員的研究重點。本文首先介紹了深度學習的理論知識，然後利用 VGG-16、RESNET-50 以及基於這兩種網絡的改進神經網絡在自製模型上進行遷移訓練數據集。
通過表面微紋理控制摩擦的可能性可以在許多領域提供寶貴的優勢，不幸的是，由於紋理配置空間的複雜性，使用傳統的實驗和數值方法很難解決紋理優化問題。在這裡，我們應用機器學習技術來執行紋理優化，透過訓練深度神經網絡以極高的精度和速度預測潤滑接觸中紋理表面的 Stribeck 曲線。
Artificial intelligence and machine learning for quantum technologies
近年來，機器學習的巨大進步已經開始對科學技術的許多領域產生重大影響。在本篇文章中，我們探討了量子技術如何從這場革命中受益。我們經由範例展示科學家在過去幾年中，如何開始使用機器學習和更廣泛的人工智能方法來分析量子測量，估計量子設備的參數，發現新的量子實驗設置、協議和反饋策略，以及總體改進量子計算、量子通信和量子模擬方面。我們強調了開放的挑戰和未來的可能性，並總結了對未來十年的一些推測性願景。