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HaystackID® 核心智能AI
HaystackID 的核心智能 AI 具有尖端的生成人工智能 (GenAI) 功能，引入了一套复杂的人工智能工作流程，旨在加速和简化电子存储信息 (ESI) 的发现和审查。这套先进的工具集是 HaystackID Discovery Intelligence 套件的一部分，可通过 HaystackID Core ® 平台获得。核心智能 AI 有效地解决了数据量不断增长、数据安全、电子取证成本高和信息管理效率低下的挑战，为网络安全、信息治理和电子取证领域的数据和法律专业人士提供了创新的 GenAI 精度和效率。其业界领先的自然语言理解和深度上下文分析推动了这种精度和效率，与人工审核相结合时可产生更可靠的结果。
加入我们的研究团队：心智工程
我们的实验室。我们的研究实验室致力于揭示人类行为、神经和心理动态背后的工程原理。我们的目标是了解这些动态在精神疾病中是如何改变的，并利用这些知识通过创新的闭环干预来改善个性化治疗。我们的工作涵盖动态系统理论、网络控制理论和机器学习，利用各种数据源，包括神经成像（fMRI、DTI、T1、EEG）和神经刺激技术（ECT、tVNS）。我们是马尔堡大学精神病学和心理治疗系的一部分，并与 DFG SFB/TRR 393、自适应思维 (TAM)、SFB/TRR 393、心智、大脑和行为中心 (CMBB) 和国家情感障碍中心 (NCAD) 等知名联盟合作。
心智、大脑和行为的集中
心智、大脑和行为研究 布朗大学为对心智、大脑和行为研究感兴趣的学生提供了多种研究方向。这些方向不应被视为反映不同的研究领域，而应被视为连续变化，不同方向对心智、大脑、行为或语言的重视程度或多或少。因此，不同方向的课程可能会有相当大的重叠，学生可以通过几种不同的途径来满足他们的学术兴趣和目标。学生应该与不同的方向顾问讨论他们的兴趣，以确定哪条路线最合适。认知科学方向最重视人类心智，主要侧重于使用科学的实验方法和计算建模来理解感知、行动、言语、记忆、思考和语言等心理能力。选择这一方向的学生通常对心智哲学或人工智能有辅助兴趣，并将为从事科学、计算机领域、健康专业、法律和教育事业做好充分准备。心理学专业最重视从多个不同的分析层面理解人类和动物的行为，包括生物和神经、进化、认知、发展和社会。选择该专业的学生通常对临床和心理健康问题感兴趣，并将为医学、法律、教育、工商管理以及临床和实验心理学领域的职业发展做好充分准备。认知神经科学专业最重视思维和大脑的交集，主要侧重于理解认知功能如何从大脑功能中产生，使用的方法包括对脑损伤患者的实验研究、功能性大脑成像和计算建模。根据定义，该专业是一个综合研究领域，大量借鉴了多个参与部门的课程。行为决策科学专业最重视人类、机构和国家的决策。它解决了关于理性的规范性问题，例如什么构成了最佳判断和决策；以及规范性问题，例如如何改进决策过程以使实际决策更接近最佳决策。学习行为决策科学的学生对各种更传统的学科感兴趣，包括心理学、认知科学、经济学、哲学、计算机科学和神经科学。他们将为众多领域的工作做好充分准备，包括企业管理、技术和政府工作。神经科学专业最重视大脑，主要关注神经生物学的主题，如解剖学、生理学、生物化学、分子生物学和神经发育。选择该专业的学生除了生物学外，还将学习化学、物理和数学课程，为攻读生物学和神经生物学研究生课程以及医学院做好充分准备。
分层心智中意识的必要和充分机制
与之前被禁的研究相比，意识研究正成为科学前沿的几项重大挑战之一。随着上个世纪热情的先驱者应用双眼竞争、裂脑、盲视和其他范式（Seth，2018），神经科学中出现了意识的经验理论。目前，情况已经达到了一个充满希望和挑战的临界点，因为大量的意识理论（ToC）都声称自己有各自的合理性，而这些理论都有特定的经验支持，它们提出的猜想导致了不同的预测（Del Pin 等人，2021 年；Signorelli 等人，2021 年；Seth 和 Bayne，2022 年；Yaron 等人，2022 年）。人们讨论了各种理论，看来这个问题正变得越来越普遍。目前，不同团体和领域之间缺乏合作，阻碍了意识理论的进步。然而，未来有望出现一种不受个体理论界限限制的基础理论（Koch，2018）。在此过程中，四种主要的 ToC 获得了最多的关注（ Seth and Bayne，2022）：整合信息理论（IIT）（Tononi，2008；Oizumi 等，2014；Tononi 等，2016）、全局神经工作空间理论（GNWT）（Dehaene，2014；Mashour 等，2020）、高阶理论（HOT）（Lau and Rosenthal，2011；Brown 等，2019），以及循环加工理论（RPT）（Lamme，2018）和预测加工理论（PP）（Seth and Hohwy，2021）。简而言之，IIT 将任何有意识的体验与相应状态下系统的最大不可约因果结构联系起来； GNWT 认为，由广泛的神经激发和跨多个认知模块共享信息所引发的全局工作空间是实现意识的关键；HOT 基于意识体验的高阶结构，其中“我”意识到“某事”（“某事”的表征是一阶的）。同时，RPT 和 PP 强调自上而下的处理在有意识的心理活动中的重要性。第五种方法并没有将意识归因于神经活动，而是将意识与跨多个时空尺度的底层物理过程联系起来。作为一个典型且著名的范式，精心策划的客观还原 (Orch OR，参见 Hamerooff 和 Penrose，2014) 理论声称，根据哥德尔不完备定理 (Penrose，1999)，理解、自由意志或洞察力等心理方面无法用图灵机计算。它将意识与量子力学过程联系起来。意识场论将不确定的粒子状和波状现象比作“神经元-波二象性”（John, 2001），并提出大脑中广泛存在的电磁（EM）场可能是意识的物理相关物（Hunt and Jones, 2023）。
人机团队中的集体智慧：贝叶斯心智理论方法
我们开发了一个贝叶斯代理网络，该网络根据观察到的交流共同模拟队友的心理状态。使用生成计算认知方法，我们做出了两点贡献。首先，我们表明我们的代理可以生成干预措施，从而提高人机团队的集体智慧，使其超越人类单独实现的水平。其次，我们开发了一种实时测量人类心智理论能力的方法，并测试了有关人类认知的理论。我们使用从在线实验中收集的数据，在该实验中，29 个纯人类团队中的 145 名成员通过基于聊天的系统进行交流以解决认知任务。我们发现人类 (a) 很难将来自队友的信息完全整合到他们的决策中，尤其是在交流负荷很高的时候，并且 (b) 存在认知偏见，这导致他们低估某些有用但模棱两可的信息。我们的心智理论能力测量可以预测个人和团队层面的表现。观察团队的前 25% 的信息可以解释最终团队表现的大约 8% 的变化，与当前的技术水平相比提高了 170%。
乔姆斯基的心智理论：概念和内容
如今，哲学家、心理学家、语言学家和人工智能科学家对心灵究竟是什么、它存在于何处以及它如何运作进行了激烈的争论。伟大的哲学家和认知革命的主要倡导者乔姆斯基试图勾勒出心灵的描述、它的性质、心理过程、结构以及它与其他认知模块的关系。他还研究了心灵的先天知识。在本文中，作者提出心灵的能力不同于其能力和其他能力。本文还描述了与心灵领域、心灵和语言、语言心理主义、模块化心灵、笛卡尔心灵、心身问题、哲学语法以及推理和感知等思维过程相关的理论。首先，本文探讨了乔姆斯基是否认为心灵不同于大脑、意识和思想的问题。其次，本文探讨了乔姆斯基是否认为心灵是一个独立的概念，还是仅仅是语言的组成部分。第三，乔姆斯基如何回应理性主义者和经验主义者的问题。
捕捉人类对人工智能的心智模型
提高我们对人类如何看待人工智能队友的理解，是我们对人机团队进行全面理解的重要基础。通过扩展认知科学的相关工作，我们提出了一个基于项目反应理论的框架来对这些感知进行建模。我们将这个框架应用于现实世界的实验，其中每个参与者与另一个人或人工智能代理一起在问答环境中工作，反复评估其队友的表现。利用这些实验数据，我们展示了我们的框架在测试人们对人工智能代理和其他人的看法的研究问题中的用途。我们将人工智能队友的心理模型与人类队友的心理模型进行对比，以描述这些心理模型的维度、它们随时间的演变以及参与者自身自我感知的影响。我们的结果表明，人们期望人工智能代理的表现平均而言明显优于其他人类的表现，并且在不同类型的问题中差异较小。最后，我们讨论了这些发现对人机交互的影响。
人工智能心智理论：成人和儿童如何推理“心理状态”
对话式人工智能设备越来越多地出现在我们的生活中，甚至被孩子们用来提问、玩耍和学习。这些实体不仅模糊了对象和代理之间的界限——它们是响应语音和参与对话的说话者（对象）（代理），而且其运作方式也与人类不同。在这里，我们使用经典错误信念任务的变体来探索成人和儿童对对话式人工智能与人类代理的心理状态归因。虽然成年人明白，两个对话式人工智能设备与两个人类代理不同，可能共享相同的“信念”（实验 1），但 3 至 8 岁的儿童将两个对话式人工智能设备视为人类代理（实验 2）；到 5 岁时，他们期望这两个设备保持不同的信念，而不是共享相同的信念，这暗示了发展变化。我们的结果表明，儿童最初依靠他们对代理的理解来理解对话式人工智能。关键词：心智理论；人工智能；错误信念
攻击性人工智能——轴心智力
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