通过要求人类对人工智能选择进行审查
让我们使用 Scaled Agile Framework 网站和 Scrum.org 中的信息开始详细比较。
独立
在可扩展性方面，Scrum 通常是为较小的团队或单个团队设计的。 它的结构非常适合紧密团队可以为了共同目标而良好合作的项目。
另一方面，SAFe是为企业设计的。 大型项目经常使用它，因为它将敏捷概念扩展到多个团队、部门甚至整个企业。
灵活性和适应性
Scrum 和 SAFe 都擅长灵活性，但方式不同。 Scrum 的简单性使团队能够灵活地响应输入并快速调整。
SAFe 提供了一种更有组织性的方法，同时保持灵活性，确保大型企业的所有领域即使发生变化也能保持一致。
多功能性和学习曲线
Scrum 的学习曲线不太陡峭，而且就复杂性而言也相当简单。 对于刚接触敏捷的团队来说，它的易用性得益于其简单性。
SAFe 从根本上来说更加复杂，因为它以企业为重点。 由于涉及多个层面和责任，需要更深入的理解和承诺才能掌握它。
工具和基础设施
Scrum 在工具方面的规定较少，允许团队选择最适合他们需求的选项。
由于其规模，SAFe 经常利用专门的工具解决方案来满足需求
几年之内，人工智能从一个仅在计算机社区讨论的小众话题变成了家喻户晓的术语。
你还记得 Siri 的第一句问候吗？
仿佛就在昨天。 如今，从聊天机器人到自动驾驶汽车，人工智能驱动的进步无处不在。
毫无疑问，人工智能的发展速度很快。 但是，如您所知，强大的力量也伴随着巨大的责任。
话题从“AI能做什么？”转变为“AI能做什么？” 到“人工智能应该做什么？” 随着人工智能开始渗透到我们的日常生活中。
虽然说实话，我们都看过那些科幻电影，但安全不仅仅是阻止机器人暴动。
它涉及确保为我们做出决策的算法以有益且公平的方式进行。
考虑一个处理招聘的人工智能系统。 不幸的是，如果没有足够的控制，它可能会偏向某一群体而不是另一群体，从而产生有偏差的结果。 道德方面的考虑就很重要了。
的方向发展，而不是限制创新。 可以将其视为为好奇的年轻人设定界限。
控制人工智能的能力需要引导它朝正确
您希望孩子们在安全的环境中学习、探索和发展。
同样，作为人工智能粉丝和开发人员，我们有责任确保随着人工智能的进步，它不会损害我 香港电话号码表 们的原则或安全。
毕竟，我们的目标是发展一个人类和人工智能可以共存的和平未来，而不仅仅是建造智能机器。 这就是为什么管理人工智能能力是非常有必要的。
本文深入探讨了人工智能容量控制，包括其方法、在当今世界的重要性等等。
了解人工智能能力
人工智能的黎明之旅
想想人工智能已经走了多远，真是令人惊奇。 能够复制人类思维的计算机只是科幻小说中的想法。
然而，历史表明，人工智能的基础是在 20 世纪中叶奠定的。
“机器能思考吗？” 这是艾伦·图灵等早期先驱提出的问题。
神经网络是当今人工智能系统的基础，它的发展发生在 20 世纪 80 年代和 90 年代。 这些受人脑影响的网络为当前人工智能能力的增强奠定了基础。
ChatGPT：对话式人工智能的游戏规则改变者
众多人工智能改进中，有一些非常引人注目。 例如，考虑 GPT Talk。 OpenAI 创建的 ChatGPT 展示了自然语言处理的进步。
还记得聊天机器人无法理解简单问题的那一天吗？ 那些时光早已一去不复返了。
现在，我们可以使用 ChatGPT 等模块与机器人进行类似人类的对话，同时寻求指导、信息，甚至只是一个轻松的笑话。 这些发展具有深远的影响。
企业使用人工智能驱动的聊天机器人来改善客户服务，教师使用它们作为教学辅助工具，内容创作者则使用它们来协作研究新想法。
然而，这不仅仅是舒适或效率的问题。 随着人工智能能力的发展，我们看待技术的方式发生了范式转变。
这些人工智能系统正在成为同事、合作者，甚至应该说是同伴，而不再仅仅是工具。
人工智能发展的更广泛影响
但让我们退后一步。 更智能的聊天机器人和更快的算法只是先进人工智能功能的一小部分。 这是关于这些发展将如何影响社会。
由于人工智能涉及政府、金融甚至医疗保健，因此风险巨大。 它具有提高生产力、做出明智决策并可能挽救生命的巨大潜力。
问题包括道德影响、算法的潜在偏见以及透明度问题。
但先进仪器总是有缺点。 严重的
事实上，人工智能的发展——从诞生到今天的强大力量——都是对人类思维的致敬。
当我们惊叹于
当我们迈向人工智能驱动的未来时，至关重要的是在创新和安全之间找到适当的平衡。 毕竟，我们正在影响未来； 我们是遵循这一准则的人。
掌控人工智能的潜力：穿越人工智能领域的方法
建筑方法：有目的的建筑
当我们谈论人工智能时，很容易想到一个产生结果的黑匣子。
但是如果我们可以根据我们的需要调整这个盒子呢？
这是建筑方法的核心。 我们可以通过修改系统本身来限制或扩展人工智能的能力。 将其视为类似于设计房屋。
房间的数量、布置和大小都由您决定。 同样，您可以设计人工智能架构来满足特定需求。
好处？ 准确性和可靠性。 通过指定AI的结构，您可以更清楚地了解AI的功能。 然而，有一个问题。
过于僵化的结构可能会阻碍人工智能的前景，这将限制其适应新数据或从新数据中学习的能力。 必须在控制和灵活性之间划清界限。
训练数据控制：垃圾输入，垃圾输出
你听过“你吃什么就是什么”这句话吗？ 对于人工智能来说确实如此：“你所学到的就是你。” 我们向人工智能系统提供的数据集对于确定它们的行为至关重要。
得益于精心策划的数据库，最好、最具代表性的数据被用来训练人工智能。 类似于运动员的训练； 你希望他们从顶级培训师那里学习技巧。
但还有更多。 人工智能系统的成功或失败取决于其数据的质量和多样性。
如果你提供有偏见的数据，你就会得到有偏见的结果。 问题？ 确保信息准确且无偏见。 质量与数量同样重要。
管理技巧：设定界限
考虑让孩子画画。 如果放任不管，他们可以画出一切。 但如果他们遵循一些指导方针，他们就能做得很好。 人工智能标准化方法的基本原理是这样的。
通过在训练期间引入约束，我们可以防止人工智能行为不当或被给 AERO 领先 定的数据集淹没。 这就像定义边界以确保人工智能不会偏离路线。
好处？ 是一个可靠且具有预测性的人工智能系统。 标准化是一个安全网，可以在潜在的异常成为问题之前识别它们。
但就像任何事情一样，评估锻炼。 如果你过多地限制自己，就有可能限制人工智能的学习和适应能力。
