目前可以基于人工智能進(jìn)行交通事故責(zé)任判定嗎？這個(gè)問題是個(gè)偽命題！別誤入歧途！目前沒有未來，因?yàn)榻煌ㄊ鹿士赡馨l(fā)生在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)、任何場景！所以大部分重大交通事故必須現(xiàn)場調(diào)查！而且很容易確定小刮方直

目前可以基于人工智能進(jìn)行交通事故責(zé)任判定嗎？

這個(gè)問題是個(gè)偽命題！別誤入歧途

！目前沒有未來，因?yàn)榻煌ㄊ鹿士赡馨l(fā)生在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)、任何場景！所以大部分重大交通事故必須現(xiàn)場調(diào)查！而且很容易確定小刮方直接按照交通規(guī)則就能直接確定，不涉及人工智能

！人工智能可以確定責(zé)任并應(yīng)用所學(xué)知識。我覺得這個(gè)方向不好

！2. 交警的工作不會因?yàn)槿斯ぶ悄苣芘袛喽鴾p少，除非人工智能機(jī)器人能走出現(xiàn)場

！3. 作為一項(xiàng)學(xué)術(shù)研究，它是可以探索的！即便如此，讓人工智能確定責(zé)任也涉及到法律和其他方面的推動。

因此，我覺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

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能有什么關(guān)系？

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的話題非常大，包含了很多內(nèi)容。不同的人理解不同。

這里是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的一個(gè)應(yīng)用模型：柔性供應(yīng)鏈，以及柔性供應(yīng)鏈與人工智能的關(guān)系。

事實(shí)上，柔性供應(yīng)鏈?zhǔn)乾F(xiàn)有堅(jiān)實(shí)供應(yīng)鏈的升級。

現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)鏈運(yùn)行模式固定：

雖然計(jì)劃會根據(jù)實(shí)際市場需求進(jìn)行調(diào)整，但調(diào)整的頻率和深度都非常有限。

這有兩個(gè)原因：1。市場預(yù)測不準(zhǔn)確，預(yù)測周期長。生產(chǎn)預(yù)測不準(zhǔn)，生產(chǎn)周期長。

在市場預(yù)測方面，傳統(tǒng)的方法是手工報(bào)告。傳輸效率低，預(yù)測精度低，數(shù)據(jù)維數(shù)少。

此時(shí)，人工智能技術(shù)可以優(yōu)化市場預(yù)測。

現(xiàn)有的方法是建立一個(gè)大數(shù)據(jù)倉庫。所有可能影響市場需求的可用數(shù)據(jù)因素都被考慮在內(nèi)。設(shè)計(jì)并優(yōu)化了預(yù)測模型。

人工智能技術(shù)可以處理遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人工智能的數(shù)據(jù)集和關(guān)系。理論上，它可以產(chǎn)生更準(zhǔn)確的市場預(yù)測模型數(shù)據(jù)。

預(yù)測模型數(shù)據(jù)生成并驗(yàn)證有效后，可以指導(dǎo)后期生產(chǎn)滿足市場需求。

同樣，還可以為生產(chǎn)預(yù)測和生產(chǎn)過程本身建立數(shù)據(jù)模型。結(jié)合不同的生產(chǎn)區(qū)域、生產(chǎn)節(jié)點(diǎn)、生產(chǎn)損耗等數(shù)據(jù)，幫助人們設(shè)計(jì)出更具成本效益的生產(chǎn)模型，并應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)場景。

未來人工智能在現(xiàn)實(shí)生活中有什么應(yīng)用？

未來人工智能高度發(fā)達(dá)，我們還需要自己處理一些生活瑣事嗎？可以說，沒有必要問這個(gè)問題。不僅是生活瑣事，還有很多我們不需要處理的高層次的事情，比如投資。

所謂人工智能，就是機(jī)器人有人腦，可以長時(shí)間使用，大量的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，然后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和測試，并能判斷將來遇到的問題，做出相應(yīng)的決策。它有點(diǎn)類似于生物學(xué)中的條件反射，也就是說，一種后天形成的反射。

但與條件反射不同，人工智能不需要刺激。他只使用一些算法對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理（如平滑擬合），獲得一些數(shù)據(jù)特征，從而實(shí)現(xiàn)判斷。當(dāng)下次遇到特征時(shí)，就可以對其進(jìn)行判斷，這就是所謂的“人工智能”。

最近，alpha go和alpha zero玩go。這兩個(gè)機(jī)器人的明顯區(qū)別在于，alpha go將go中的一些規(guī)則、技能和固定的玩法路徑（例如，走完這一步后，下一步更容易獲勝）放入alpha go的內(nèi)置芯片中，而alpha go將go中的一些規(guī)則、技能和固定的玩法路徑放入go Zero是為了自己學(xué)習(xí)。他只需要告訴他規(guī)則，然后他自己試。他試了很多次，這樣他就可以得到每一種棋的獎勵(lì)，然后他知道怎么走，就有了更大的勝算。

我想這個(gè)問題可能還是想象保姆像機(jī)器人一樣，可以按照設(shè)定的程序完成一些功能。但未來，在人工智能時(shí)代，人工智能機(jī)器人在學(xué)會為人服務(wù)后，可能更能適應(yīng)調(diào)整自身功能和狀態(tài)，因此完全有可能進(jìn)行護(hù)理。

然而，很難說未來的人工智能機(jī)器人是否能像人類一樣有這么多復(fù)雜的感情。因此，很難說機(jī)器人當(dāng)保姆的感覺和人當(dāng)保姆的感覺是否有區(qū)別。也許有一天，我們分不清站在我們身邊的是真人還是人工智能機(jī)器人。

基于人工智能的言語評估方法如何提供創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙診斷？

創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙（PTSD）可能是一個(gè)非常嚴(yán)重的問題，不幸的是，它常常得不到診斷。然而，新技術(shù)可以提供幫助，因?yàn)樗褂萌斯ぶ悄軄砼袛嗄橙耸欠窕加袆?chuàng)傷后應(yīng)激障礙-基于他們的語言。

目前，該病的診斷通常是基于患者的自我報(bào)告或臨床訪談。這兩種方法都是主觀的，因?yàn)樗鼈兪艿讲∪嘶蜥t(yī)生偏見的影響。有鑒于此，紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院的研究人員著手開發(fā)一個(gè)更客觀的系統(tǒng)。

由Charles R.marmar博士領(lǐng)導(dǎo)，他們首先記錄了對53名被診斷為創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙的伊拉克和阿富汗退伍軍人以及78名沒有被診斷為創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙的退伍軍人的診斷訪談。然后，所有的錄音都用Sri國際公司開發(fā)的語音軟件進(jìn)行處理，以收集“簡短對話”中捕獲的40526個(gè)基于語音的特征。

然后使用被稱為隨機(jī)森林算法的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來分析所有這些“簡短對話”，并教他們哪些語音特征與創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙有關(guān)。該研究最終確定了18個(gè)因素，如不清楚的語言和“無生命的，金屬的音調(diào)”，作為疾病的有力指標(biāo)——可能是因?yàn)閯?chuàng)傷事件改變了處理情緒和肌肉張力的大腦回路。

然后，當(dāng)系統(tǒng)使用“學(xué)到的”來猜測受訪者是否患有PTSD時(shí)，準(zhǔn)確率為89%?？茖W(xué)家們現(xiàn)在計(jì)劃使用額外的數(shù)據(jù)來進(jìn)一步訓(xùn)練這個(gè)系統(tǒng)，以提高精確度。

“語音是自動診斷系統(tǒng)中一個(gè)很有吸引力的候選應(yīng)用，可能是未來PTSD智能手機(jī)應(yīng)用的一部分，因?yàn)樗梢粤畠r(jià)、遠(yuǎn)程和非侵入性地測量，”助理教授、研究論文第一作者亞當(dāng)D.布朗教授說。這篇論文發(fā)表在周一的《抑郁與焦慮》雜志上。