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在過去的十年中，人工智能（AI）作為一種通用工具，已在全球范圍內成為一種顛覆性的力量。通過利用人工神經網絡的力量，深度學習框架現在能夠從數百種語言翻譯文本，為每個人提供實時導航，識別病理醫學圖像，以及在社會的所有領域啟用許多其他應用。然而，AI系統提供的巨大創新潛力和技術進步的機會，也帶來了尚未完全探索，更不用說完全理解的危險和風險。我們可以強調AI系統改善醫療保健的機會，特別是在大流行病時期，提供自動化的移動性，支持環境保護，保護我們的安全，以及支持人類福利的其他方式。然而，我們必須不忽視AI系統可能對個人和社會構成的風險；例如通過傳播偏見，破壞政治討論，或者通過開發自主武器。這意味著，迫切需要對AI系統進行負責任的治理。這本手冊應該成為詳細闡述負責任AI可能成為的相關特性，以及我們如何在地區、國家和國際層面實現和實施它們的基礎。因此，這本手冊的目標是解決一些AI所提出的最緊迫的哲學、倫理、法律和社會挑戰。但是，繪制AI系統的不確定性、利益和風險，特別是對于不同部門，并評估相關的倫理和法律規則，需要來自計算機科學、機器人技術、數學建模，以及來自不同大洲的作者對法律、哲學和倫理進行的跨學科和跨學科的規范性分析的廣泛專業知識。因此，這本手冊的作者從許多不同的角度探討了負責任AI的技術和概念基礎以及規范性方面。

這本手冊由八部分組成，首先從負責任AI的基礎開始（第一部分），然后是當前和未來的AI治理方法（第二部分），這些方法不僅限于歐洲和美國的方法。作者們進一步分析了責任制度（第三部分），并在負責任的數據治理方法被更詳細地審查之前（第五部分），闡明了AI系統中的公平性和非歧視的核心問題（第四部分）。第六部分和第七部分的作者們討論了AI系統特定領域的合理治理方法：這些系統可以是包括金融服務在內的公司治理以及包括神經技術在內的醫療保健領域的重要部分。第八部分的作者們特別處理了一些特別棘手和具有挑戰性的問題，如AI在安全應用和武裝沖突中的使用。

最近，語義技術和人工智能（AI）的結合為構建能夠識別更精確結果的智能系統提供了新的技術。語義人工智能在知識圖譜中處于這一創新發展的前沿，通過圖形映射或基于語料庫的本體學習，揭示了機器學習在擴展知識圖譜中的作用。通過符號AI和統計AI的結合，如基于機器學習的實體提取、文本挖掘方法、語義知識圖譜和相關推理能力，確保高效的結果。本書是首次探索語義人工智能和知識圖譜的著作。內容涵蓋了從神經符號AI、可解釋AI和深度學習到知識發現與挖掘，以及知識表示與推理等多個主題。作為對人工智能和數據挖掘領域的研究人員和初學者學者的重要貢獻，本書是對語義人工智能在知識圖譜中的開創性探索。

智能決策技術的進步提升了制造業的效率，開啟了工業4.0時代。工業4.0正在徹底改變公司生產、改進和銷售產品的方式。制造商正在將物聯網(IoT)、云計算和分析、人工智能和機器學習等新技術整合到生產設施中。在過去的幾年中，智能分析已經成為一種解決方案，它可以檢查歷史和實時數據，以發現性能洞察。由于需要分析的數據量每天都在增長，因此需要先進的技術來收集、整理和分析傳入的數據。這種方法使企業能夠發現有價值的聯系和趨勢，并做出提高整體性能的決策。在工業4.0中，智能分析在描述性、預測性和規范性子域方面具有更廣泛的范圍。為此，本書將回顧并強調工業4.0中智能分析面臨的挑戰，并介紹為應對這些挑戰所做的最新進展。//www.routledge.com/Intelligent-Analytics-for-Industry-40-Applications/Pandey-Verma-Rathor-Singh-Singh/p/book/9781032342412

人工智能(AI)技術，特別是那些基于深度學習(DL)的技術，已經在各種各樣的任務上變得非常有效，有時甚至表現得比人類專家更好。然而，它們也有一些問題:它們通常以不透明和/或棘手的方式運行，它們的非常好的性能僅是統計上的，即使在明顯的情況下也可能失敗，它們可能做出有偏見的決定，它們很容易通過對抗性攻擊進行操作，舉幾個例子。這些限制阻礙了它們在具有重大經濟或社會利益的應用中被采用，特別是在關鍵或明智的應用中，如自動駕駛、醫療診斷或貸款批準。

考慮到這一點，為了增加基于深度學習的人工智能系統的可信性，通過為這些系統所做的決策提供人類用戶可以理解的解釋，進行了大量的研究。本書的目的是為專家或外行人用戶介紹可解釋深度學習領域的主要方法的最新和原始貢獻。提出了兩種主要類型的方法:“事后”或“模型不可知”的方法，其中對一個已經可用的“黑盒”系統的操作進行建模和解釋，以及內在的方法，其中系統被專門設計為具有可解釋的操作模式的“白盒”。本書是我們在ICPR’2020 IAPR和IEEE會議上組織的一個非常成功的研討會“Explainable Deep Learning-AI”的后續工作，該研討會對該領域正在進行的研究進行了大規模的參觀。可解釋性的問題在許多媒體領域都得到了解決，包括圖像、文本、時間序列和表格數據。兩章具體論述了解釋方法評價的難點和重要問題。最后，在結語部分提出了仍然存在的挑戰。

//www.elsevier.com/books/explainable-deep-learning-ai/benois-pineau/978-0-323-96098-4

過去幾十年見證了先進技術的快速發展和應用，導致了第四次工業革命。近年來，信息和通信技術的發展促使工業過程中加入智能，以推動持續改進、知識遷移和基于數據的決策。物聯網(IoT)是用于使工業組織快速自動化和數字化傳統業務流程的主要技術之一。收集的大量數據可以提供人工智能(AI)、大數據分析(Big data Analytics)和決策支持系統(Decision Support Systems, DSS)提供的實時分析解決方案，從而實現最優的工業運營。基于物聯網的現代技術，工業過程各個階段的數據收集、轉換和存儲過程變得更加簡單和高效，推動了大數據時代的到來。人工智能算法為開發物聯網中產生的豐富數據提供了強大的工具。通過從大數據中提取有用的信息和特征，人工智能算法可以智能高效地執行監控和優化生產過程等復雜任務。為了將人類的知識與上述結果相結合，將決策支持系統集成在一起，幫助管理者在工作中做出更好的決策。

在大數據時代，DSS對組織來說已經變得至關重要。機器學習是人工智能的一個子領域，是處理和分析大數據的一個有用的方法，與數據指令和人類驅動分析相結合的DSS。DSS應用程序可用于大量不同的領域，如進行操作決策、醫療診斷和預測性維護。關于決策支持系統的開發和應用，文獻中有大量的研究。在這本書中，章節以這樣一種方式提出，以探索機器學習和決策支持系統的概率圖模型的每一個重要方面。本書介紹了DSS的最新研究進展、新方法和技術，以及機器學習和概率圖模型的應用，這是從大數據中有效提取知識和解釋決策的非常強大的技術。本書致力于促進科學交流，思想和經驗在DSS應用領域。研究人員和從業人員都將受益于這本書，以提高對機器學習、概率圖模型的理解，特別是他們在不確定性決策環境下的DSS中的使用。在各個領域的真實案例研究與指導和這些研究的實際應用的建議，介紹在每一章。討論目前的研究、趨勢、未來的方向、機會等，使其適合初學者和年輕的研究人員。

工業4.0和5G技術中的人工智能

為商業、商業和工業領域的應用問題探索創新和增值的解決方案

隨著人工智能(AI)技術創新的步伐不斷加快，識別嵌入關鍵決策過程的適當AI能力對建立競爭優勢從未像現在這樣關鍵。可以配置新的和新興的分析工具和技術，以優化業務價值，改變組織獲得洞察力的方式，并顯著改善整個企業的決策過程。

《工業4.0和5G技術中的人工智能》運用進化和群體智能、數學規劃、多目標優化等前沿智能優化方法，幫助讀者解決現實世界中的技術工程優化問題。來自該領域領先專家的貢獻，展示了在大數據分析、智能制造、可再生能源、智能城市、機器人和物聯網(IoT)等多個領域實施新人工智能技術的理論和實踐方面的原創研究。

重點關注智能制造、智能生產、創新城市和5G網絡等技術和工程部門。

提供了策略來解決商業、經濟、金融和行業中的優化問題的見解，其中不確定性是一個因素。

提供在不同應用程序和混合技術系統中實現元啟發式的指導。

描述各種使用混合元啟發式優化算法的AI方法，包括用于創新研究的元搜索引擎和用于性能測量的超啟發式算法。

工業4.0和5G技術中的人工智能是IT專家、行業專業人士、管理人員和高管、研究人員、科學家、工程師和高級學生的寶貴資源，是創新計算、不確定性管理和優化方法的最新參考。

//www.wiley.com/en-us/Artificial+Intelligence+in+Industry+4+0+and+5G+Technology-p-9781119798781#:~:text=Artificial%20Intelligence%20in%20Industry%204.0%20and%205G%20Technology%20helps%20readers,cutting%2Dedge%20intelligent%20optimization%20methods.