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2025-02-10 发布于河南
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一、Introduction

Introduction

Thefieldofartificialintelligence(AI)haswitnessedunprecedentedadvancementsoverthepastdecade,withprofoundimpactsonvariousindustriesandsocietalsectors.AItechnologies,particularlythosebasedonmachinelearning(ML)anddeeplearning(DL),haverevolutionizedthewayweapproachcomplexproblems,fromnaturallanguageprocessingtoimagerecognition.Theexponentialgrowthincomputationalpower,coupledwiththeavailabilityofvastamountsofdata,hasfacilitatedthedevelopmentofsophisticatedAImodelscapableofperformingtasksthatwereoncedeemedimpossible.Forinstance,theperformanceofAIsystemsinimageclassificationhassurpassedthatofhumanexperts,asevidencedbythewinningoftheImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallengebyAlexKrizhevskysAlexNetin2012.ThisvictorymarkedasignificantmilestoneinthehistoryofAIandhighlightedthepotentialofdeeplearningforreal-worldapplications.

Moreover,thepracticalapplicationsofAIarediverseandfar-reaching.Inhealthcare,AI-drivenalgorithmshavebeenemployedtodiagnosediseasessuchascancerwithgreateraccuracythantraditionalmethods.Forinstance,astudypublishedinNatureMedicinein2017demonstratedthataconvolutionalneuralnetwork(CNN)coulddetectbreastcancerfrommammogramswithanaccuracyof91.7%,outperforminghumanradiologists.Similarly,inthefinanceindustry,AIsystemshavebeenutilizedforfrauddetection,riskassessment,andpersonalizedinvestmentstrategies.AccordingtoareportbyMcKinseyCompany,AIcouldcontributeupto$3.9trilliontotheglobaleconomyby2030,emphasizingtheeconomicpotentialofAItechnologies.

Despitetheseremarkableachievements,thefieldofAIstillfacesseveralchallenges.Oneofthemostcriticalissuesisthedatabiasthatcanleadtounfairanddiscriminatoryoutcomes.Forexample,facialrecognitionsystemshavebeenfoundtobelessaccurateforindividualswithdarkerskintones,raisingconcernsaboutthepotentialforbiasinlawenforcementandotherareas.AnotherchallengeisthelackofinterpretabilityinAImodels,particularlyindeeplearning.ManyAIsystems,especiallythosebasedonneuralnetworks,operateasblackboxes,m