人工智能：能够模仿人的智能和行为，在复杂多变的未知环境中能够感知环境和决策规划，从而主动地执行任务或者完成设定的目标。按照定义，下列属于人工智能范畴的是（）。
人工智能：能够模仿人的智能和行为，在复杂多变的未知环境中能够感知环境和决策规划，从而主动地执行任务或者完成设定的目标。按照定义，下列属于人工智能范畴的是（）。
单项选择题A、全自动洗衣机在使用者把衣服加进之后，能够自动地完成注水、洗衣、换水和甩干等一系列的洗衣流程B、装配线机器人能够根据工程师预先设定的参数，完成不同机器设备的不同零部件的装配工作C、性格测试软件能够根据测试者的各种输入参数，按照设计好的算法进行计算，从而给出被测试者的性格描述D、日本索尼公司新研制的机器狗，能够根据人的穿着和外貌特征识别出男女，分别用“先生您好”和“小姐您好”和不同的人打招呼---------------------------------
答案：D
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A、B、C三项都不是在复杂多变的未知环境中，所以不符合定义。只有D项机器狗能模仿人的智能和行为，并根据人的穿着和外貌特征识别出男女。即能在复杂多变的未知环境中感知环境和决策规划，并能主动完成设定的目标—用“先生您好”和“小姐您好”和不同的人打招呼，符合人工智能的定义。正确答案是D。
迄今最复杂人工智能语音模型创建，可模仿人的原声
Meta称研制出迄今最复杂人工智能语音模型。图片来源：英国《每日邮报》网站
据英国《每日邮报》23日报道，脸书母公司元宇宙平台公司(Meta)称，其已研制出“迄今功能最强大的语音生成式人工智能Voicebox”，它能够模仿任何人的声音，包括逝者。不过，由于担心这项先进技术会被滥用，Meta宣布不会公开其人工智能模型。
Meta公司深度学习人工智能研究人员在介绍Voicebox时指出，Voicebox使用了“流匹配”方法，其表现优于当前最先进生成式语音系统使用的扩散模型。结果显示，Voicebox生成的人工音频更容易理解，单词错误率为1.9%，低于竞争对手的5.9%。此外，Voicebox生成的音频与真人的相似性更高，同时速度快了近20倍。
在跨语言翻译时，Voicebox的表现优于备受赞誉的多语言文本—语音AIYourTS，单词平均错误率从10.9%降低到5.2%，音频相似度从0.335提高到0.481。
Meta阐述了Voicebox的多种用途，称其可用来帮助视障人士听到朋友和亲人的信息，或允许非母语人士用自己的声音翻译自己所说的话。据悉，Voicebox目前能说6种语言：英语、法语、西班牙语、德语、波兰语和葡萄牙语。
不过，Meta强调称，由于潜在的滥用风险，他们目前不会公开Voicebox模型及其代码。虽然他们认为向人工智能社区开放并分享研究，对于推动人工智能向前迈进非常重要，但在开放与责任之间取得正确的平衡也至关重要。
总编辑圈点
ChatGPT横空出世半年多时间，人们已然深刻感受到人工智能语言模型的强大。对于各种提问，它都能对答如流，令人惊叹。试想一下，如果人工智能在回答人类的提问时，不仅内容形式酷似真人，就连声音也令人真假难辨，用户恐怕会感受到更强的冲击力。而后者，正是语音生成式人工智能要实现的目标。不过，正如文中所言，这些强大的技术确实有被滥用的可能，在人工智能技术不断升级迭代的同时，相关监管与伦理约束也要及时“上路”。
智能系统与人工智能到底有什么区别
本文旨在探讨智能系统与人工智能的区别。智能系统是一种能够模仿和执行人类智能行为的系统，依赖于预先定义的规则和算法。人工智能是研究如何使计算机能够模拟和执行人类智能行为的学科，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术。智能系统是人工智能的一部分，是实际应用中的体现。本文将从技术、方法、范畴和应用等方面比较智能系统与人工智能的区别。
随着计算机科学和技术的快速发展，智能系统和人工智能成为热门话题。然而，这两个概念之间存在一些区别。智能系统和人工智能都涉及模拟和执行人类智能行为，但在技术、方法、范畴和应用等方面存在差异。
1、技术和方法
智能系统通常依赖于预先定义的规则和算法来进行决策和执行任务。这些规则和算法是由专家根据特定领域的知识和经验制定的。智能系统可以是简单的规则引擎，也可以是更复杂的专家系统，能够进行推理和决策。相比之下，人工智能更注重机器学习和自主学习的技术。人工智能利用大量数据和算法来训练模型，使计算机能够通过学习和优化来执行任务，而无需显式的规则。深度学习和神经网络是人工智能中常用的技术手段，能够模拟人脑的神经网络结构和功能。
2、范畴
智能系统主要关注特定领域的问题解决，例如专家系统可用于医学诊断、金融风险评估等。智能系统的设计和开发通常需要领域专家的参与，以提供相关的知识和规则。而人工智能则更加广泛，涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。人工智能旨在开发出能够模拟和执行人类智能行为的通用系统，具备跨领域应用的能力。
3、应用
智能系统的应用范围相对较窄，主要用于解决特定问题。例如，智能系统可以用于自动化生产线上的任务调度和控制。相比之下，人工智能的应用领域更广泛。例如，机器学习和深度学习技术在语音识别、图像识别和自动驾驶等领域有着广泛的应用。人工智能还可以应用于自然语言处理，实现机器翻译、智能客服等功能。
综上所述，智能系统和人工智能在技术、方法、范畴和应用等方面存在明显的区别。智能系统依赖于预先定义的规则和算法，注重特定领域的问题解决。而人工智能更注重机器学习和自主学习的技术，具备跨领域应用的能力。智能系统是人工智能的一部分，是实际应用中的体现。随着技术的不断进步，智能系统和人工智能将继续发展，为人类社会带来更多的便利和创新。
人工智能时代下的临床麻醉，你了解哪些
人工智能时代下的临床麻醉，你了解哪些？
谢志高
如今，随着大型临床数据库愈来愈丰富，人工智能在医学领域中得到了快速应用和发展，计算机能够模拟临床医师的思维，利用机器学习并处理复杂的临床数据，辅助医师进行临床诊断与治疗。不过，很多人只知道人工智能在临床中逐渐推广应用，但是并不了解具体的应用实效，本文就围绕临床麻醉进行分析，向大家科普人工智能时代下关于临床麻醉那些事。
关于人工智能那些你不知道的事
大家都知道人工智能是基于计算机系统和技术的计算机科学技术，但是大家不知道人工智能是非常复杂的，其核心是机器学习，通过算法对海量化的数据进行分析，在数据间进行剖析并探索其中的关系，最终产生稳定的输出模型。人工智能的核心是机器学习，而机器学习主要依赖算法的建立。具体算法分析如下所示：
1.经典机器学习算法
这一算法进行时需要人为选择数据特征，然后结合机器算法对数据进行处理，剖析其中的关联性，其中会利用决策树对数据进行处理，处理中会按照属性划分成不同的区域，而每个区域中则会有独立的结构模型，其中通过不断分割子区域直到每个子区域数据集类型相同，其中主要进行执行分类和回归任务。在这一算法中可以利用决策树对患者的麻醉状态、最佳麻醉方式等进行区分，对提升麻醉有效性有着积极的作用。
2.人工神经网络算法
这一算法是较为常用的算法，主要是模仿生物神经系统中的神经元间的联络，由输入层、神经元层、输出层构成，输入层由数据集的特征组成，其中的神经元层会对数据进行处理并构建相应的模型，最终可以产出具体的结果。这一算法可以对麻醉进行深度监测、预测丙泊酚在特殊人群中的药动学、监测低氧血症等。
3.深度学习算法
这一算法是目前人工智能领域中重点研究的内容，这一算法主要通过自我学习数据间的特征、规律，其间不需要人工参与，并利用多层神经网络模拟人脑思维进行模式分析与识别，数据分析更加深入，再加上逐层训练的方式能够应对庞大的计算量，可获得最优解。目前深度学习算法主要分析预测脑电双频指数、小儿困难气道以及住院时间和病死率等。
4.模糊逻辑
这一算法是模仿人类的大脑，借助模糊性信息决策并进行推理，可处理传统方法难以解决的规则问题。
人工智能在临床麻醉应用，你了解吗？
近些年，人工智能在医学领域有了广泛的应用，不仅能够提升临床医疗及护理的质量和效率，而且患者的满意度也因此显著提升。麻醉科作为临床中非常重要的学科，也受到患者以及社会的重点关注，结合日常临床麻醉工作特征分析可发现，由于手术操作的多变性、患者个体差异和临床概率事件的影响，麻醉医生的工作压力较大，长时间下可能会产生疲惫现象，难以保障围术期安全与麻醉效率。针对此，将人工智能应用在临床麻醉中，既能够保障患者围术期的安全，还能够显著提升麻醉效率。具体应用如下：
1.麻醉药物剂量控制
人工智能可以对患者的生理指标进行实时监测和分析，对药物剂量和速度进行即时调整和控制，以达到更好的麻醉效果。具体来说，在人工智能的作用下，麻醉医师能够对麻醉剂的选择和用量进行把控，其中通过分析患者的医疗记录、生理参数、药代动力学等信息，人工智能可以预测患者所需的麻醉剂种类、用量和给药时间，从而提高麻醉的效果、减少副作用。例如在实际的临床麻醉过程中，麻醉医师可以对患者的状态和手术情况进行分析，将具体的数据输入到系统中，就能够获得相应的麻醉剂量和类型，并且医师将相应的数据输入闭环靶控输注系统，其可自动维持患者处于适宜的麻醉状态。
2.麻醉深度检测
通过对患者的脑电图和生理指标进行分析，人工智能可以实时监测患者的麻醉深度，提高麻醉效果和安全性。具体来说，在临床麻醉中结合智能监测设备，如人工智能可以联合智能心电图、脑电图、血氧监测和呼吸系统，可以对患者的生命体征进行实时监测和数据分析，及时发现和处理异常情况，可保障患者的生命安全。与此同时，部分研究者在临床麻醉中对人工智能的应用进行了深入探究，例如借助神经网络预测患者肌肉松弛的恢复情况、结合面部图像识别器官插管困难患者、术前识别输血相关性急性损伤患者等，在人工智能的作用下能够对复杂的数据进行分析处理，对保障患者手术顺利和安全有着积极的作用。
3.图像识别与分类
结合以上观点分析可发现，人工智能在麻醉学中有着显著的临床应用价值，其中人工智能能够实现麻醉风险评估，通过收集和分析患者的临床数据、病历信息和生理指标等数据，可以快速识别患者的麻醉风险因素，提前制定并实施相应的麻醉策略，有助于降低麻醉手术的风险和并发症的发生。
同时人工智能在临床麻醉中还能够凸显图像识别与分类优势，帮助临床医师尽早发现病变的脏器或者组织。结合临床麻醉的应用可发现，相关人员利用人工神经网络帮助识别和分类超声图像，能够精准识别超声下的动脉、静脉、神经丛、硬膜外间隙、左心室等，医师则可以快速定位，可显著提升工作效率和缓解患者的不适感。
4.麻醉质量评估及闭环给药系统在临床中的应用
通过对麻醉手术过程进行在线监测和数据记录，人工智能可以对麻醉质量进行评估和反馈，帮助麻醉医生对麻醉技术进行调整和改进。目前，很多医院采用了AIMS系统，其能够收集来自监护仪、医院信息系统、呼吸机、麻醉工作站等源头的数据，对麻醉医师开展工作有着积极的作用。现阶段，随着人工智能的应用，医学领域中逐渐开发了一种为麻醉医师服务的硬件系统，即临床决策支持系统，这一系统能够显著减少麻醉医师的工作失误现象，并且在术中能够对患者的麻醉质量进行评估，自动识别患者存在的异常现象，提醒麻醉医师处理。
此外，利用麻醉中的镇静、镇痛、血压的闭环给药系统，临床上出现了“麻醉机器人”，能够更好的帮助麻醉医生判断及调整麻醉深度，更好的为外科及病人服务。麻醉机器人在病人麻醉过深或者过浅时，能够用语音播报提示麻醉医生；当病人出现意识恢复、肌松恢复等异常情况时也能够及时给予语音播报。
总之，人工智能在临床麻醉中的应用可以提高麻醉操作的精准性、安全性和有效性，为患者的手术治疗带来更好的保障和效果。