一种新的数学模型增强了对人工智能识别风险的评估，提供了一种可扩展的解决方案，以平衡技术效益和隐私保护。 人工智能工具越来越多地用于在线和面对面跟踪和监控人们，但它们的有效性存在重大风险。为了解决这个问题，牛津互联网研究所、伦敦帝国理工学院和UCLouvain的计算机科学家开发了一个新的数学模型，旨在帮助人们更好地了解人工智能的危险，并支持监管机构保护隐私。他们的研究结果发表在《自然通讯》杂志上。

文本输入是人机交互中最基本的任务之一，是人向计算机表达交互意图和传递交互指令的重要方式，是每个终端用户必需的交互方式。一般而言，文本输入指用户通过特定的交互接口，向计算机输入文字、符号等信号的过程。其中，文本信息往往包括字母、数字、符号等。当前，文本 ...

性能评估采用人类标准化得分（HNS）来衡量，其中HNS 1.0代表人类水平的表现，具体而言，相当于人类玩家在2小时练习时间后（约等于10万个样本）在「Pong」游戏中对战电脑时获得的14.6分平均成绩。