Catatan: Artikel ini tidak menampilkan pendapat pribadi tentang pendapat pribadi penulis dan editor UMBBIZHF NEWS
Saat ini, seluruh pendidikan dunia selesai dalam menyelesaikan pengembangan kecerdasan palsu. Ia dapat menggunakan kualitas pendidikan, kata.
Ini tidak salah. Dengan AI, keuntungan dari proses pendidikan dan kerugian segera diakui. Pengaturan algoritma menghasilkan pengetahuan berdasarkan percakapan selama proses.
Untuk jenis skor ujian, pilihan materi, teman -teman kelompok belajar, informasi peserta pendidikan. Ini berguna dalam desain semua layanan pendidikan.
Jika setiap peserta pendidikan berbeda, minat dan kemampuan: layanan pendidikan, dan penilaian dapat disesuaikan. Para peserta pendidikan tidak dianggap sebagai bahan massal dalam ban lari sebagai produk massal.
Tetapi tidak dapat dihindari, tergantung pada AI, pencairan dalam pengembangan pengetahuan tanpa pengetahuan yang tepat. AI dengan banyak data besar, pengetahuan yang diproses.
Ini digunakan dengan menanggapi ujian melalui peserta pendidikan. Juga menggunakan konten pembelajaran dan pengembangan penilaian mereka dengan menggunakan guru. Percakapan yang terjadi: Peralatan AIAES sebagai pemeriksa sebagai jawaban vs. perangkat AI. Pendidikan dan peserta pada guru mereka hanya menjadi operator. Realisasi keduanya tidak berkembang.
AI adalah kekacauan di dunia pendidikan. Pengetahuan sebagai materi untuk pengembangan kognisi juga merupakan penghalang bagi perkembangannya. Masukkan Alkumanum dan Marta Handndanever, 2023, “AI dalam Pendidikan: Baik, Buruk dan Namwar dan Namovar Bingung”, disatukan.
Dapat dengan cepat digunakan untuk menyelesaikan pekerjaan. Tetapi ada harga yang harus dibayar. Muncul ketika perasaan koping dimanifestasikan saat menggunakan catted. Dan yang paling penting, kata -kata dari prompt bukanlah hasil dari otak pengguna.
Pengguna tidak ingat kata -katanya, dan tidak ada internalisasi atau internalisasi dengan pengetahuan mereka. Itu menjadi pengetahuan yang tidak percaya, serta pengetahuan.
Bicara tentang pengetahuan yang dirancang dengan cara, bandingkan pengetahuan dengan agen non-konvensional. Topik agen tradisional tunduk pada pengetahuan, karena keluarga, guru, guru, guru dan praktisi menyadari fakta.
Sedangkan agen non-konvensional, AI. Apakah pengetahuan membangun agen yang tidak sadar, sama dengan pengetahuan yang dirancang oleh agen tradisional?
Relevansi pertanyaan di atas telah menurun ketika status pengetahuan menghadapi tujuan perilaku. Misalnya Anda ingin menggunakan saat Anda ingin menangani masalah kesehatan. Bisakah Anda mempercayai pengetahuan yang disiapkan oleh AI?
Aliscaro Penster dan Kero Funk, 2023, “Giancola Paskini, Alexeson of American American
Bahkan dalam perawatan kesehatan lainnya. Tidak karena AI akan memberikan konsekuensi palsu. 40% dari pandangan survei responden dari pernyataan 11.004 kesehatan dan kedokteran orang dewasa. Artinya, kebijaksanaan AI dapat dipercaya.
Namun, sumber ketidakpercayaannya berasal dari ketidakhadiran antara pasien dan pelayan kesehatan. AI menggunakan AI, untuk merekomendasikan penyakit ini dan merekomendasikan pengobatan, akan memburuk hubungan dengan pelayan kesehatan pasien. Selain itu, catatan kesehatan juga memiliki masalah perhatian terhadap perlindungan catatan. Diyakini menggunakan AI.
Sementara itu, artikel World Economic Form dalam Undang -Undang Kesehatan, bagaimana meningkatkan hasil penyisihan dan kesehatan pada tahun 2024 “.
Sebagian besar deskripsi mengatakan, AI telah meningkatkan akurasi diagnostik. Ini meningkatkan penemuan penyakit awal sebagai akibat dari perawatan pasien. Pengetahuan yang dihasilkan oleh AI mampu meningkatkan pencapaian di area yang lebih sehat. Keakuratan diagnosis, memperbaiki pengobatan yang diberikan. Untuk mengetahuinya dengan lebih baik, dalam menerapkan layanan kesehatan, dan penting untuk mengurangi kegagalan perawatan.
Semua kemampuan AI diperoleh dari kapasitas pemrosesan data yang sangat besar. Hasilnya dicapai dengan cepat. Namun, pengetahuan membutuhkan dukungan dari banyak bidang pengetahuan lainnya. Untuk mendapatkan efek yang paling optimal. Kompatibilitas diukur dengan solusi kontekstual yang mampu mengenali situasi budaya yang berbeda.
Ingat: akal sehat AI, kombinasi dari berbagai teknologi, yang merupakan kombinasi dari pengetahuan. Seluruh cara kerja ini meniru prosedur kecerdasan manusia. Memulai dengan sejumlah besar input data dalam proses pemrosesan dalam informasi. Informasi yang terhubung ke dalam pengumpulan dan singl, pengetahuan. Pengetahuan yang merupakan spektrum sederhana untuk ada.
AI normal dapat memisahkan beberapa konten: sel sehat dari sakit. Ini untuk keperluan persiapan untuk program perawatan kesehatan. Tergantung pada informasi yang disediakan pada perangkat, dapat menjawab pertanyaan. Misalnya di chatbouts.
Sementara AI kompleks, input data dapat memproses diversifikasi yang berbeda. Diversifikasi berasal dari variabel yang berbeda. Kelembaban tertarik pada suhu rata -rata. Juga intensitas aktivitas kendaraan di suatu daerah.
Pengetahuan berasal dari ini, mengenai jumlah drainase di udara, peringkat ancaman, atau berbahaya. Dari sini, rekomendasi telah disusun, sehingga manusia menjadi sehat dalam beberapa kasus udara. Saat menciptakan pengetahuan tentang pengetahuan, kemampuan untuk “memahami” kompleksitas itu relevan.
Terkait dengan deskripsi di atas yang dibahas dalam kerangka kerja di distrik data. Berjalan dari kebijakan yang dicerahkan informasi-data mentah. Dari dia, pertanyaannya bisa ditanyakan: Bisakah AI melahirkan? Apakah ini berarti AI menciptakan pengetahuan dengan konteks aplikasi tertentu?
Pertanyaan ini penting ketika produk dengan produk pengetahuan AI dibuat dari sistem untuk pelatihan mesin dan diproses di depan pelatihan yang mendalam. Itu dibangun ke dalam perangkat, perangkat.
Kedua, cara memproses pemrosesan, menciptakan pengetahuan berdasarkan statistik, matematika, dan ilmu komputer. ASA, Statistik Amerika, 2023, “Pernyataan ASA tentang peran peran keadaan Depresi: Data dan Ilmu AI dan Ilmu AI, Matematika dan Ilmu Komputer.
Semua pengetahuan berperan dalam mencapai pengetahuan dari data. Ketiga bidang ini adalah peralatan dalam mengobrol dengan data yang menyediakan layanan yang efektif untuk kesimpulan data. Ada vital dalam mengembangkan sistem untuk mengembangkan prosedur intelektual, yang sebenarnya dibuat oleh manusia. Pengetahuan siap yang disiapkan oleh AI didasarkan pada prinsip -prinsip statistik, matematika dan ilmu komputer.
Dari detail di atas, maka dapat dipahami: mengapa perangkat AI -baseide, misalnya, dapat memprediksi perilaku perilaku pasar saham. Keakuratan perangkat yang memungkinkan terdakwa untuk menentukan hukuman atau membeli saham. Jika memenuhi syarat diperoleh, bagaimana keraguan dapat dicurigai.
AI diperlukan untuk menciptakan pengetahuan yang akurat tentang perilaku yang tepat dari pasar saham, data terstruktur dari data struktural, semi-terorganisir atau tidak terorganisir. Data terstruktur dan semi-berbasis dapat diperoleh dari sejarah pergerakan pasar pada periode sebelumnya.
Dengan perilaku yang berbeda, juga berdasarkan pada sejarah pasar saham. Dapat dimasukkan sebagai semua data. Tetapi perasaan emosional ~ yang terutama dalam bentuk data yang tidak terorganisir, tetapi stok mengalami peserta tidak selalu tersedia. Namun, ketersediaannya perlu memiliki pengetahuan lengkap.
Oleh karena itu, pengetahuan AI terbatas pada pembentukan algoritma berdasarkan data yang ada. Data yang tidak terorganisir, meskipun dapat dimasukkan, tetapi tidak dapat diidentifikasi sepenuhnya. Jadi perangkat masih “keluar”, dan tidak diproses. Pengetahuan AI tentang pasar saham tidak lengkap. Nubuat tidak bisa sepenuhnya benar.
Ini mengingatkan Kitab Niss Nicholas Toott, 2007, “Kali Hans”. Dia mengingatkan ketika pengetahuan menyatakan bahwa semua angsa berkulit putih, hanya satu angsa hitam membatalkan pengetahuan ini. Artinya, pengetahuan yang pasti ditolak ketika hal -hal penting luput dari perhitungan.
AI yang berfungsi berdasarkan “perangkat” di “. Pemrosesan terbatas dari matematika dan ilmu komputer, sedangkan keputusan manusia didasarkan pada fana sosial.
Kepastian tidak membentuk. Seluruh ramalan manusia tidak dapat dibuat. Setidaknya hari ini. Cerita lain, jika kompleksitas dapat dikurangi. Pada saat itu, AI bisa sepenuhnya dapat diandalkan. Tapi sekarang, biarkan normal. Sehingga dunia tidak kehilangan rahasia mereka. (Maik / miq)
