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在人工智能（AI）和高性能计算（HPC）不断发展的领域中，内存技术起着至关重要的作用。随着这些行业的需求不断攀升，对更高内存带宽的需求也变得明显。HBM4作为下一代内存解决方案，将彻底改变这个领域。

HBM3E内存已经开始大规模生产，通过1024位接口拥有令人瞩目的每秒9.6 GT的数据传输速率。然而，生成型AI市场的指数增长需要更先进的处理器和内存技术。为了解决这个问题，预计HBM4将在未来两年内推出，具备2048位接口。

作为内存行业的主要参与者，SK海力士正积极推进HBM4的开发和大规模生产。副总裁金春寰在2024年的SEMICON Korea活动中表示，SK海力士计划在2026年生产HBM4，与美光计划在2026年初推出相一致。

HBM4的重点在于显著增加DRAM吞吐量。美光预测每个堆叠的理论峰值内存带宽超过1.5 TB/s，通过2048位接口和每秒约6 GT的数据传输速率实现。这种更高的内存带宽不仅满足AI和HPC行业的需求，还有助于控制功耗。然而，路由或堆叠要求的增加可能导致与之前版本相比更高的成本。

三星作为内存市场的另一家重要参与者，也承诺在2026年之前开发和生产HBM4。有趣的是，三星进一步提供定制的HBM解决方案给特定客户。通过添加逻辑芯片优化性能，三星旨在满足与生成型AI相关的个体客户的独特需求。

随着对更高处理能力和内存带宽的需求不断增长，HBM4的开发为AI和HPC行业提供了令人兴奋的前景。凭借其增强的性能和定制的解决方案，HBM4有潜力在内存技术领域打开效率和创新的新局面。

HBM4内存技术常见问题解答（FAQ）

人工智能（AI）正在全球范围内改变产业，使其成为专业人士必备的技能。然而，成为一名AI专家需要专注和不断学习。以下是15个步骤，帮助您踏上AI精通的旅程。

1. 建立坚实的基础：熟悉AI的基础知识、其子领域和历史发展。在线资源提供了丰富的信息，让您可以快速入门。

2. 掌握编程技能：精通一门编程语言对于AI开发至关重要。特别推荐使用Python，因为它具有多样性和广泛的社区支持。

3. 理解统计学和数学：扎实掌握线性代数、微积分和概率论等基本数学概念。这些概念构成了AI算法和模型的基础。

4. 学习机器学习基础知识：深入研究有监督学习和无监督学习、回归、分类和聚类算法。机器学习是AI的关键组成部分。

5. 探索深度学习：深入研究神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）以及它们的应用。深度学习是机器学习的重要子领域。

6. 参与实践项目：实践经验对于学习非常宝贵。从简单的项目开始，逐渐扩大难度，以应用您的知识并加强您的技能。在线平台和内部团队可以提供实践学习的机会。

7. 熟悉框架和工具：TensorFlow和PyTorch是流行的AI框架。学会使用这些工具构建和训练模型，以提高您的专业能力。

8. 平衡专业化和概括能力：在AI的世界中，专业化至关重要，但同时也需要保持广泛的知识基础。选择一个特定的子领域或应用领域，如自然语言处理或计算机视觉，同时关注其他领域的进展。

9. 接受在线课程和教程：通过在线课程、教程和博客继续您的AI教育。大规模开放在线课程（MOOC）平台提供了丰富的学习资源。

10. 考虑正规教育：攻读AI、数据科学或语言学（用于自然语言处理）等正规学位可以为您提供坚实的学术基础。

11. 保持更新：AI是一个不断发展的领域。持续学习对于跟进最新进展至关重要。在现在，保持两年内仍然有效的知识，在六个月内就已经过时了。

12. 加入AI社区：在专业社交平台上与同行AI从业者互动。这些社区提供有价值的建议和合作机会。

13. 建立在线作品集：通过在线作品集展示您的AI项目和专长。具备在线存在的同时，还能吸引潜在雇主或合作伙伴的关注。

14. 获得实际经验：将您的AI技能应用于现实世界的问题和挑战中。实践经验不仅增强您的专业能力，还使您在就业市场上更具吸引力。

15. 扩大人脉：人脉网络是职业发展的关键策略。与AI行业的专业人士建立联系，参加会议并加入相关社区，以扩展您的机会。

请记住，成为AI专家需要专注和毅力。正如亨利·沃兹渥斯·朗费罗在他的诗《圣奥古斯丁的梯子》中写道，伟大是通过持续的辛勤努力和努力实现的。有耐心和毅力，您可以在令人兴奋的AI世界中取得新的高度。

FAQ部分

问：成为AI专家的基本步骤是什么？
答：成为AI专家的15个步骤包括在AI领域建立坚实的基础，掌握编程（特别是Python），理解统计学和数学，学习机器学习基础知识，探索深度学习，参与实践项目，熟悉框架和工具，平衡专业化和概括能力，接受在线课程和教程，考虑正规教育，保持对进展的更新，加入AI社区，建立在线作品集，获得实际经验，扩大人脉。

问：为什么编程技能在AI开发中很重要？
答：编程技能对于AI开发至关重要，因为它使您能够创建和操作算法和模型。特别推荐使用Python，因为它具有多样性和强大的社区支持。

问：机器学习和深度学习有什么区别？
答：机器学习是AI的一个子领域，涉及开发能够让计算机从数据中学习并进行预测或决策的算法和模型。深度学习是机器学习的一个子领域，重点研究神经网络，特别是具有多个层次的深度神经网络。深度学习通常用于涉及图像识别、自然语言处理和语音识别的任务。

问：我如何获得在AI方面的实际经验？
答：参与实践项目是获得AI实际经验的一个很好的方式。从简单的项目开始，逐渐接触更复杂的项目，应用您的知识并加强您的技能。在线平台和内部团队可以提供实践学习的机会。

问：如何保持对AI最新进展的了解？
答：在不断发展的AI领域，持续学习至关重要。您可以通过阅读博客、关注行业领导者和组织、参加会议以及在职业社交平台上加入AI社区来保持更新。

关键术语和行话

– 人工智能（AI）：计算机科学的领域，旨在创建能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器。
– 编程语言：用于编写计算机程序的形式语言。精通一门编程语言对于AI开发至关重要。
– Python：一种广泛使用的编程语言，以其易读性和简单性而闻名。由于其多样性和强大的社区支持，推荐在AI开发中使用Python。
– 机器学习：AI的一个子领域，专注于开发能够让计算机从数据中学习并进行预测或决策的算法和模型。
– 深度学习：机器学习的一个子领域，侧重于神经网络，尤其是具有多个层次的深度神经网络。
– 有监督学习：一种机器学习技术，模型根据提供的输入-输出对使用标记数据进行训练，并在新的、未见过的数据上进行预测。
– 无监督学习：一种机器学习技术，模型在无标记数据上进行训练，并尝试发现数据中的模式或关系，而无需事先知道预期的结果。
– 回归：一种机器学习技术，根据输入变量之间的关系预测连续数字输出。
– 分类：一种机器学习技术，根据已有的类别信息对新的数据进行分类预测。… Read the rest

曼科技（ManTech）高级执行董事汉娜·克利福德（Hannah Clifford）强调了人工智能（AI）在强化国防能力和实现战场数据驱动情报方面所起的重要作用。在当今不断变化的环境中，使用先进技术加强国家防御的需求比以往任何时候都更为关键。

克利福德强调的一个关键方面是国防部门越来越倾向于利用基于云的协作工具。这些工具在操作中提供了更高的灵活性和弹性，能够无缝共享关键信息并促进国防实体间的合作。基于云的解决方案提供了一个集中的数据存储和分析平台，促进了实时决策和整体态势感知的提升。

曼科技通过其先进的Google Workspace实践计划表明了其创新的承诺。该计划旨在培养掌握针对国防目的量身定制的安全AI驱动创新的高水平员工队伍。通过投资员工的知识和技能，曼科技将自己定位在国防技术的前沿，确保能够适应不断变化的威胁并保持竞争优势。

AI和机器学习在国防行动中的整合使海量数据的处理更加高效，提供有价值的洞察力，有助于关键决策。这些技术有潜力革新国防机构的运作方式，增强人类能力和降低风险。

总之，AI和基于云的协作工具的整合在增强国防能力方面变得越来越重要。曼科技致力于培养安全的AI驱动员工队伍，这凸显了他们加强国家防御和保持技术进步前沿的决心。凭借他们的战略合作伙伴关系和创新重点，曼科技将引领利用AI和数据驱动情报应对现代战争的挑战。

常见问题：

1. 人工智能（AI）在强化国防能力方面起到了什么样的作用？
– 人工智能通过提供战场上的数据驱动情报，增强态势感知能力，并支持关键决策，在强化国防能力方面起到重要作用。

2. 文章中提到的国防部门的转变是什么？
– 文章中提到的国防部门的转变是指越来越多地采用基于云的协作工具。这些工具提供操作灵活性和弹性，能够实现信息的无缝共享，并促进国防实体间的合作。

3. 基于云的解决方案如何有益于国防行动？
– 基于云的解决方案提供了一个集中的数据存储和分析平台，在国防行动中实现实时决策并增强整体态势感知能力。

4. 曼科技的Google Workspace实践计划是什么？
– 曼科技的Google Workspace实践计划是一个旨在培养掌握针对国防目的量身定制的安全AI驱动创新的员工队伍的倡议。该计划着重于投资员工的知识和技能，以确保曼科技能够适应不断变化的威胁并保持竞争优势。

5. AI和机器学习的整合如何有益于国防行动？
– AI和机器学习的整合可以更高效地处理大量数据，提供有价值的洞察力，辅助关键决策。这些技术增强了人类能力，并帮助降低风险。

定义：

– 人工智能（AI）：机器模拟人类智能过程的技术，特别是计算机系统，用于执行通常需要人类智能的任务，如视觉感知、语音识别和决策。

– 基于云的协作工具：让个人或团队在云中共同处理项目、文件和数据的软件工具和平台。它们实现了实时协作、沟通和信息共享，可跨不同设备和地点。

– 态势感知：对环境当前状态的感知和理解，包括可能影响决策或整体情况的事件、条件和趋势。

– 数据驱动情报：利用数据分析和洞察力来指导决策，并更深入地了解趋势、模式和风险。

建议的相关链接：

– 曼科技（ManTech）：曼科技的官方网站提供了更多关于他们致力于创新以及在国防技术方面的工作的信息。

– 谷歌云平台（Google Cloud）：了解谷歌云平台在云计算、协作工具、人工智能和机器学习能力等方面的产品和服务。

– 美国国防部（U.S.… Read the rest

一群州首席检察官对拜登总统去年签署的一项行政命令表示担忧，警告称这可能导致政府对人工智能（AI）的控制加强，并有可能被用于政治目的。由犹他州首席检察官肖恩·雷耶斯（Sean Reyes）领导的首席检察官联合团队认为，这项行政命令旨在集中控制私营部门正在开发的AI技术。他们还担心这种控制可能会被用于审查所谓的“虚假消息”。

拜登总统于10月签署了这项行政命令，旨在建立人工智能安全的新标准，同时保护隐私、工人权益和消费者保护。开发人员需要与政府分享安全测试结果和其他相关信息。该命令还旨在通过设立标准来区分由人工智能生成的内容和真实内容，以保护美国人免受人工智能造成的欺诈行为。

然而，州首席检察官认为，这项行政命令赋予商务部“门禁职能”，监督人工智能的开发。他们认为，该命令对开发者施加了“不透明和非民主的过程”，可能抑制人工智能创新，加强主要科技公司的主导地位，并未能充分保护公民权益。

首席检察官们进一步主张，这项行政命令没有透露联邦政府将如何利用提供的信息，造成了他们所称的“政府黑箱”。他们批评报告要求，暗示这是联邦政府识别人工智能开发者并迫使他们与政府意见保持一致的借口。

此外，州首席检察官们对这项行政命令引入党派决策表示担忧，要求设计师展示他们应对“虚假消息”的能力。他们强调，颁布该命令的《国防生产法》缺乏监管人工智能开发的权力，而只是鼓励其生产。

在给商务部长吉娜·拉蒙多（Gina Raimondo）的信中，州首席检察官敦促应通过宪法民主进程解决与人工智能相关的问题，而不是通过行政命令。他们强调维护法治和确保任何人工智能监管行动符合授权的行政措施，并防止政府进行审查。

拜登政府在监管人工智能的复杂任务中必须与国会合作，并尊重宪法原则。首席检察官们提出的担忧凸显了需要采取平衡的方法，避免过度的政府控制，促进创新，并在塑造人工智能的未来时遵守民主原则。

常见问题解答：

1. 州首席检察官对拜登总统关于人工智能的行政命令表示担忧的原因是什么？
州首席检察官担心这项行政命令可能导致政府对人工智能的控制加强，并可能被用于政治目的。

2. 这项行政命令的目标是建立什么？
这项行政命令的目标是建立人工智能安全的新标准，同时保护隐私、工人权益和消费者保护。

3. 这项行政命令对开发者有什么要求？
开发者需要与政府分享安全测试结果和其他相关信息。

4. 州首席检察官对这项行政命令对人工智能创新的影响有什么担忧？
州首席检察官认为这项行政命令可能抑制人工智能创新，加强主要科技公司的主导地位，并未能充分保护公民权益。

5. 州首席检察官对这项行政命令下提供信息的披露有何担忧？
州首席检察官认为，这项行政命令没有透露联邦政府将如何利用提供的信息，造成了他们所称的“政府黑箱”。

6. 州首席检察官如何看待这项行政命令的报告要求？
州首席检察官批评这项行政命令的报告要求，暗示这是联邦政府识别人工智能开发者并迫使他们与政府意见保持一致的借口。

7. 州首席检察官在给商务部长的信中强调了什么？
州首席检察官强调通过宪法民主进程解决与人工智能相关的问题的重要性，并强调维护法治以防止政府进行审查。

定义：

– 人工智能（AI）：模拟人类智能的机器，通过编程实现像人类一样思考和学习，执行通常需要人类智能的任务，并随着时间推移提高其性能。

– 行政命令：美国总统发布的指示，用于管理联邦政府的运作。它具有法律效力，并不需要国会批准。

– 虚假消息：有意散布的虚假或误导性信息，旨在欺骗或操纵人们对现实的认知。

– 门禁职能：控制进入某物的行为，在这种情况下，指商务部对人工智能技术的控制。

– 不透明和非民主的过程：缺乏透明度和民主决策的过程，决策在没有明确可见性或公众参与的情况下做出。

建议相关链接：
whitehouse.gov/ai（官方白宫人工智能页面）… Read the rest

人工智能（AI）的进步彻底改变了我们与技术的互动方式。从简单的任务如开灯到复杂的语音指令，AI已经成为我们日常生活的重要组成部分。然而，在这些看似轻松的互动背后，有着庞大的资源、劳动力和算法处理网络。

2018年，凯特·克劳福德（Kate Crawford）和弗拉丹·约勒（Vladan Joler）写道，即使是执行最简单的任务，AI系统所需的资源规模都远远超过了人类执行相同任务所需的资源。快进到2021年，我们可以看到这个行业的增长是多么的指数级。

最近的分析显示，过去六年来，用于训练大型AI模型的计算能力已经显著增加。事实上，它的增长速度比摩尔定律快了300,000倍，摩尔定律描述了计算能力每两年翻倍的速度。这种计算能力的巨大增长对于处理和“学习”大量数据至关重要。

随着AI变得越来越先进，这些系统的能源消耗也在不断激增。关于AI的电力消耗的准确数据难以确定，但有报道称，2021年AI占谷歌总电力消耗的10%到15%。这相当于每年约2.3太瓦时的电力消耗，相当于亚特兰大这样城市的用电量。

AI对能源的不断渴求在未来的预测中表现得明显。领先的AI服务器芯片制造商Nvidia预计到2027年每年将出货150万台AI服务器。如果这些服务器以全负荷运行，它们每年将消耗至少85.4太瓦时的电力，超过许多小国家的能源消耗。

对能源技术突破的需求变得日益紧迫。OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）表示，我们需要核聚变技术或成本大幅降低的太阳能技术，以满足AI的能源需求。阿尔特曼本人已经投资于核聚变初创公司Helion Energy，旨在实现这一突破。

与此同时，AI的高耗电量将继续是一个限制因素。无论是从能源还是财务上看，AI使用的成本都将限制复杂AI模型的广泛应用。随着AI模型的计算成本增加，我们可以清楚地看到，为什么像谷歌这样的科技巨头对公开这些模型持谨慎态度。

AI的未来具有令人难以置信的潜力，但解决与这些系统相关的能源需求和成本问题对于其可持续发展至关重要。在我们努力寻求能源技术突破的同时，我们必须确保AI的增长不以我们的环境和资源为代价。

常见问题：

1. 人工智能（AI）对技术有什么影响？
– 人工智能颠覆了我们与技术互动的方式，使我们能够执行像开灯和复杂的语音指令这样的简单任务。

2. AI系统执行任务需要多少资源和劳动力？
– 凯特·克劳福德和弗拉丹·约勒指出，即使是简单的任务，AI系统也需要大量的资源和劳动力。

3. 用于训练大型AI模型的计算能力增长有多快？
– 最近的分析显示，用于训练大型AI模型的计算能力增长速度比摩尔定律快了300,000倍，摩尔定律描述了计算能力每两年翻倍的速度。

4. AI系统的电力消耗是多少？
– 准确的数据很难确定，但有报道称，2021年AI占谷歌总电力消耗的10%到15%，相当于每年约2.3太瓦时。

5. AI的预计电力消耗是多少？
– 预计到2027年，Nvidia将每年出货150万台AI服务器，如果这些服务器以全负荷运行，每年将消耗至少85.4太瓦时的电力，超过许多小国家的能源消耗。

6. 实现AI的能源需求需要哪些能源技术突破？
– OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼表示，我们需要核聚变技术或成本大幅降低的太阳能技术。阿尔特曼已经投资于核聚变初创公司Helion Energy，旨在实现这一突破。

7. AI的高耗电量对其可用性有什么影响？
– AI模型的高耗电量增加了计算成本，限制了广泛使用复杂AI模型的可能性。像谷歌这样的科技巨头对公开这些模型持谨慎态度。

相关定义：

– 人工智能（AI）：机器模拟人类的智能过程，通常涉及语音识别、问题解决和学习等任务。

– 计算能力：计算机系统的计算能力，通常通过每秒可以执行的计算次数来衡量。

– 摩尔定律：观察到芯片上的晶体管数量大约每两年翻倍一次，从而导致计算能力的指数增长。

– 太瓦时：电能单位，相当于一万亿（10^12）瓦时。

相关链接：
– OpenAI：OpenAI的官方网站，这是一个致力于推进人工通用智能的组织。
– Nvidia：Nvidia的官方网站，这是一家领先的图形处理器（GPU）和人工智能硬件制造商。
– 谷歌：谷歌的官方网站，这是一家以其搜索引擎和人工智能项目而闻名的跨国科技公司。… Read the rest

欧洲联盟（EU）在其历史性立法获得全体27个成员国一致支持后，朝着规范人工智能（AI）的使用迈出了重要一步。《欧盟AI法案》旨在建立全面的人工智能法律框架。

欧洲内部市场专员Thierry Breton将这项立法成就称为历史性突破，标志着人工智能法规的世界首创。他强调在创新与安全之间取得平衡的重要性，并强调通过成功的谈判过程实现了这一目标。

尽管法国和德国等国家对于强大的人工智能模型周围严格的监管存在担忧，但此立法已经经历了数月的技术完善，以解决这些担忧。《AI法案》的最终正式文件预计将于3月或4月由欧洲议会投票通过，之后将成为法律并在官方期刊上发布。

欧盟的AI法案被认为是规范人工智能使用的一项开创性步骤，提供了指导和规定，以确保人工智能技术被道德和负责任地应用。通过提供全面的法律框架，欧盟旨在减轻人工智能可能带来的潜在风险，同时促进这个快速发展领域的创新。

欧盟AI法案的通过为其他地区和国家树立了先例，表明了对需要与技术进步同步的监管措施日益认可的趋势。随着人工智能在医疗、金融和交通等各个领域发挥越来越重要的作用，监管对于保护个人和确保人工智能系统的道德发展至关重要。

欧盟对于规范人工智能的先锋方法为其他国家树立了榜样，促进了全球关于负责任的人工智能治理的对话。它标志着塑造人工智能未来的重要里程碑，并凸显了欧盟在技术进步方面的承诺，同时优先考虑公民的福祉和安全。

常见问题：

Q：什么是欧盟AI法案？
A：欧盟AI法案是欧洲联盟的27个成员国一致支持，以规范人工智能（AI）技术的使用的新立法。

Q：欧盟AI法案的目的是什么？
A：欧盟AI法案的目的是建立一个全面的人工智能法律框架，确保人工智能技术的道德和负责任的应用，同时促进创新。

Q：欧盟AI法案何时成为法律？
A：欧盟AI法案的最终文本预计将于3月或4月由欧洲议会投票通过，之后将成为法律并在官方期刊上发布。

Q：人工智能存在哪些潜在风险？
A：人工智能技术可能存在的风险包括侵犯隐私、偏见和安全问题。欧盟AI法案旨在通过规定和指导减轻这些风险。

Q：欧盟AI法案旨在管理哪些领域？
A：欧盟AI法案旨在管理人工智能在医疗、金融和交通等领域发挥重要作用的各个方面。

定义：

1. 人工智能（AI）：在机器中模拟人类智能，能够执行任务、从经验中学习并基于数据分析做出决策。

2. 监管措施：由当局实施的规则和指导方针，用于管理和控制某些技术（例如人工智能）的使用和部署。

3. 道德发展：在人工智能系统的设计、部署和运行中考虑道德考虑和社会影响，负责任地进行。

相关链接：
– ec.europa.eu 人工智能
– euractiv.com 欧洲委员会：未来的人工智能-伦理框架… Read the rest

AI（人工智能）正在革新执行MBA教学领域，促使教育者重新评估传统学习方法。过去，计算机仅被视为人类认知的隐喻，而现代AI正在为技术模拟甚至媲美人类行为提供新视角。

AI的一个显著特点是其能够从试错中学习。和人类学习类似，AI系统可以通过反馈和成功进行适应和改进。这为寻求利用AI支持提升学习体验的学生提供了令人兴奋的可能性。然而，另一方面，一些学生试图将AI作为缩减批判性思维、规划和写作所涉及的心智努力的捷径。

在考虑AI的教育意义时，比较著名的认知心理学家让·皮亚杰和列夫·维果茨基的观点是有价值的。皮亚杰的理论强调了积极学习的重要性以及认知发展在理解复杂概念中的关键作用。从他的观点来看，AI可以作为一个有价值的工具，促进积极参与，增强学生构建知识的能力。

另一方面，维果茨基关注学习的社交方面。他强调社交互动和合作对塑造个体对世界理解的重要性。从维果茨基的角度来看，评估AI作为教育工具的潜力，可以着眼于它能否有效地促进合作，培养学习者之间的有意义对话。

随着执行MBA项目采用AI，关键是在技术所提供的好处和对学习的整体理解之间取得平衡。AI无疑可以在教学中开启新的维度，提供个性化和适应性学习体验。然而，确保AI与执行MBA教育中的批判性思维、问题解决和合作技能相辅相成而不是取而代之，是非常重要的。

在这个以AI驱动的学习新时代，商学院和教育者有机会探索创新的方式将技术与传统执行MBA项目的核心价值相结合。通过理智地利用AI的力量，未来的高管可以获得在不断演变的商业环境中自信和能力所需的技能和知识。

常见问题解答：

1. 什么是AI？
AI代表人工智能。它指的是开发出能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统。

2. AI如何改变执行MBA教学？
AI通过提供个性化和适应性的学习体验，改变了执行MBA项目的教学方式。它可以模拟甚至媲美人类行为，提供新的教学维度。

3. AI如何学习？
AI系统可以像人类学习那样从试错中学习。它们通过反馈和成功进行适应和改进。

4. AI能否用于批判性思维和写作的捷径？
一些学生试图将AI用作缩减批判性思维、规划和写作所涉及的心智努力的捷径。然而，重要的是在享受AI带来的好处的同时，培养这些对执行MBA教育至关重要的技能。

5. 让·皮亚杰和列夫·维果茨基对AI的教育观点是什么？
让·皮亚杰强调积极学习和认知发展的重要性。他认为AI是一个可以促进参与和增强学生构建知识能力的工具。列夫·维果茨基则关注学习的社交方面，强调社交互动和合作的重要性。AI作为教育工具的潜力可以从它能否鼓励合作、培养学习者之间有意义的对话来评估。

6. 如何将AI整合到执行MBA项目中？
在拥抱AI的同时，确保对学习有一个整体理解是至关重要的。AI应该是批判性思维、问题解决和合作技能的补充，而不是替代品。商学院和教育者有机会探索创新的方式将AI与传统执行MBA项目的核心价值相结合。

定义：
– AI：人工智能，开发出能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统。
– 执行MBA：面向在高管或管理职位上工作的经验丰富专业人士的工商管理硕士学位课程。
– 认知发展：思考、问题解决和决策过程的发展。
– 试错：一种问题解决方法，不断尝试直到达到预期结果。
– 适应性学习：一种利用技术根据个体需求和进展个性化的教学方法。
– 合作：与他人合作共同实现共同目标。

推荐相关链接：
– Investopedia – 人工智能
– INSEAD全球执行MBA… Read the rest