人工智慧

科學家們正在使用人工智慧，透過分析海量資料、監測生態系統和發現長期趨勢來對抗生物多樣性喪失

為了改進機器學習，答案可能在於採取不同的機器人教育方法，而不是僅僅向模型提供更多資料

人們可能會學習和複製人工智慧演算法的扭曲視角，並將這種偏見帶到他們與人工智慧的互動之外

在構建和訓練越來越大的人工智慧模型的過程中，開發者們已經席捲了大部分可搜尋的網際網路，很可能包括你的一些公共資料，甚至可能包括你的一些私人資料。

神經網路可以識別不太可能支援文章主張的維基百科參考文獻，並在網路上搜索更好的來源

公司正在網際網路的大量資料上訓練他們的生成式人工智慧模型——而且沒有真正的方法阻止他們

在經歷了數十年的混亂、草率的設計選擇之後，企業正在使用人工智慧將基本可用性賣回給消費者

機器學習技術首次在脆弱的捲起紙莎草紙的CT掃描中揭示了希臘詞語

海冰變化迅速。人工智慧建立的預測是否是跟上遙遠北方變暖氣候步伐的最佳方式？

為人工智慧模型供電需要大量能源。一項新的分析表明這個問題可能變得多麼嚴重

用於構建人工神經網路的人工智慧也可以以驚人的速度建立自主機器人身體

新的“多模態”人工智慧程式可以做的事情遠不止回覆文字——它們還可以分析影像並大聲聊天