人工智能基础课程 目前可以基于人工智能进行交通事故责任判定吗？
目前可以基于人工智能进行交通事故责任判定吗？
这个问题是个伪命题！别误入歧途
！目前没有未来，因为交通事故可能发生在任何时间、任何地点、任何场景！所以大部分重大交通事故必须现场调查！而且很容易确定小刮方直接按照交通规则就能直接确定，不涉及人工智能
！人工智能可以确定责任并应用所学知识。我觉得这个方向不好
！2. 交警的工作不会因为人工智能能判断而减少，除非人工智能机器人能走出现场
！3. 作为一项学术研究，它是可以探索的！即便如此，让人工智能确定责任也涉及到法律和其他方面的推动。
因此，我觉得基于人工智能的交通事故判定的研究方向不是最好的主意
工业互联网和人工智能有什么关系？
工业互联网的话题非常大，包含了很多内容。不同的人理解不同。
这里是工业互联网的一个应用模型：柔性供应链，以及柔性供应链与人工智能的关系。
事实上，柔性供应链是现有坚实供应链的升级。
现有产业链运行模式固定：
虽然计划会根据实际市场需求进行调整，但调整的频率和深度都非常有限。
这有两个原因：1。市场预测不准确，预测周期长。生产预测不准，生产周期长。
在市场预测方面，传统的方法是手工报告。传输效率低，预测精度低，数据维数少。
此时，人工智能技术可以优化市场预测。
现有的方法是建立一个大数据仓库。所有可能影响市场需求的可用数据因素都被考虑在内。设计并优化了预测模型。
人工智能技术可以处理远远超出人工智能的数据集和关系。理论上，它可以产生更准确的市场预测模型数据。
预测模型数据生成并验证有效后，可以指导后期生产满足市场需求。
同样，还可以为生产预测和生产过程本身建立数据模型。结合不同的生产区域、生产节点、生产损耗等数据，帮助人们设计出更具成本效益的生产模型，并应用于实际生产场景。
未来人工智能在现实生活中有什么应用？
未来人工智能高度发达，我们还需要自己处理一些生活琐事吗？可以说，没有必要问这个问题。不仅是生活琐事，还有很多我们不需要处理的高层次的事情，比如投资。
所谓人工智能，就是机器人有人脑，可以长时间使用，大量的训练和学习，然后进行实验和测试，并能判断将来遇到的问题，做出相应的决策。它有点类似于生物学中的条件反射，也就是说，一种后天形成的反射。
但与条件反射不同，人工智能不需要刺激。他只使用一些算法对大数据进行分析和处理（如平滑拟合），获得一些数据特征，从而实现判断。当下次遇到特征时，就可以对其进行判断，这就是所谓的“人工智能”。
最近，alpha go和alpha zero玩go。这两个机器人的明显区别在于，alpha go将go中的一些规则、技能和固定的玩法路径（例如，走完这一步后，下一步更容易获胜）放入alpha go的内置芯片中，而alpha go将go中的一些规则、技能和固定的玩法路径放入go Zero是为了自己学习。他只需要告诉他规则，然后他自己试。他试了很多次，这样他就可以得到每一种棋的奖励，然后他知道怎么走，就有了更大的胜算。
我想这个问题可能还是想象保姆像机器人一样，可以按照设定的程序完成一些功能。但未来，在人工智能时代，人工智能机器人在学会为人服务后，可能更能适应调整自身功能和状态，因此完全有可能进行护理。
然而，很难说未来的人工智能机器人是否能像人类一样有这么多复杂的感情。因此，很难说机器人当保姆的感觉和人当保姆的感觉是否有区别。也许有一天，我们分不清站在我们身边的是真人还是人工智能机器人。
基于人工智能的言语评估方法如何提供创伤后应激障碍诊断？
创伤后应激障碍（PTSD）可能是一个非常严重的问题，不幸的是，它常常得不到诊断。然而，新技术可以提供帮助，因为它使用人工智能来判断某人是否患有创伤后应激障碍-基于他们的语言。
目前，该病的诊断通常是基于患者的自我报告或临床访谈。这两种方法都是主观的，因为它们受到病人或医生偏见的影响。有鉴于此，纽约大学医学院的研究人员着手开发一个更客观的系统。
由Charles R.marmar博士领导，他们首先记录了对53名被诊断为创伤后应激障碍的伊拉克和阿富汗退伍军人以及78名没有被诊断为创伤后应激障碍的退伍军人的诊断访谈。然后，所有的录音都用Sri国际公司开发的语音软件进行处理，以收集“简短对话”中捕获的40526个基于语音的特征。
然后使用被称为随机森林算法的统计机器学习技术来分析所有这些“简短对话”，并教他们哪些语音特征与创伤后应激障碍有关。该研究最终确定了18个因素，如不清楚的语言和“无生命的，金属的音调”，作为疾病的有力指标——可能是因为创伤事件改变了处理情绪和肌肉张力的大脑回路。
然后，当系统使用“学到的”来猜测受访者是否患有PTSD时，准确率为89%。科学家们现在计划使用额外的数据来进一步训练这个系统，以提高精确度。
“语音是自动诊断系统中一个很有吸引力的候选应用，可能是未来PTSD智能手机应用的一部分，因为它可以廉价、远程和非侵入性地测量，”助理教授、研究论文第一作者亚当D.布朗教授说。这篇论文发表在周一的《抑郁与焦虑》杂志上。
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