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知识产权在设计思维中的作用
https://www.businessinsider.in/retail/news/starbucks-filed-a-fresh-patent-for-a-machine-which-c ould-create-the-highly-personalized-super-complex-drinks-staff-are-so-sick-of-making-for-custo
对系统的创造思维（SIT）的分析...
目的：本文旨在探讨系统的创造思维（SIT）方法与大语言模型（LLMS）的整合，以增强创新过程。它试图评估LLM如何支持设计团队中的分析和创造过程，以及混合人类-LLM协作如何有助于更具动态和非常规的解决问题的方法设计/方法/方法：研究采用理论分析，对现有文献的理论分析，将现有的文献综合到两个顶部。它提出了一个将SIT与LLM集成的框架，包括SIT过程每个阶段的结构化提示模式。该方法包括对发明过程中人类和LLM功能的比较分析。发现：研究表明，LLM可以通过提供快速信息综合，产生多种思想并系统地应用SIT原则来显着增强SIT过程。但是，人类的创造力，直觉和整体评估对于突破性创新仍然至关重要。该研究确定了在现场框架内有效的人类协作的特定及时模式和技术。研究局限性/含义：由于这是一个初始的理论框架，因此需要通过案例研究或实验研究来评估其实际有效性。实际含义：拟议的框架为创新和设计一种结构化方法的从业者提供了将AI集成到其创作过程中的结构化方法。提供了使用LLM来增强SIT方法论的每个阶段的特定准则，这可能导致更有效和创新的结果。社会含义：将SIT与LLM的集成可能会严重影响公众对AI的态度，从而增加其作为创造性和问题解决过程中协作工具的接受。这种方法可能会导致各个行业中更有效，更可持续的创新实践，从而更有效地应对社会挑战。但是，这也可能引起人们对创意领域的工作流离失所的担忧，因此需要专注于重新锻炼和教育，以准备与AI系统合作的劳动力。
大语言模型的横向思维难题
语言模型的成功激发了NLP社区的参与需要隐含和复杂推理的任务，并依靠类似人类的常识机制。尽管这种垂直思维任务相对流行，但横向思维难题几乎没有引起关注。为了弥合这一差距，我们设计了bain t saser：一项多项选择的答案，旨在测试该模型表现出侧向思维的能力并违反默认常识关联的能力。我们设计了一个三步的程序，用于创建第一个横向思维基准，包括数据收集，分散术者的产生和重建示例的结构，从而导致1,100个具有高质量注释的难题。为了评估模型横向推理的一致性，我们根据其问题的语义和上下文重建，使B雨变得更加宽敞。我们对最先进的指令和常识性语言模型进行的实验揭示了Human和模型性能之间的显着差距，当考虑了跨重构格式的一致性时，这将进一步扩大。我们制作所有代码和数据，以刺激开发和评估横向思维模型的工作。
定向阅读思维活动的实施（...
数据和源数据 在本研究中，数据是观察、访谈记录和视频录制，作为使用 DRTA 策略教授阅读复述文本期间观察的结果，数据来源是 SMAN 6 Medan 的一名英语老师，她教来自 X MIA 2 的 30 名学生。 数据收集技术 本研究的数据是通过观察、访谈和视频录制收集的。在观察中，研究人员看到老师在教学复述文本中实施 DRTA 策略，研究人员进行了访谈。视频录制是研究人员观察的结果，也是关于如何在教学复述文本中实施 DRTA 策略的数据。 结果与讨论 研究结果 教师根据 2013 年课程将 DRTA 策略应用于学习活动。开展的学习活动包括前活动、核心活动和后活动。教师遵循了 Abidin 理论 (2012) 的三个步骤，即
进化你的大脑：改变思维的科学
然而，我们为这些障碍而烦恼几乎是自然而然的，因为在我们内心深处，我们知道我们唯一要克服的障碍就是我们对自己的有限看法。这是一个过程，而且肯定会有减速带。我必须说，这本书对我来说是一位伟大而奇妙的老师。今天的我不同了，因为尽管有很多理由让我停下来，但我还是坚持了下来。我现在更明白我为什么写这本书了。我唯一的目的和希望的意图是帮助人们改变他们的生活。如果这本书能改变哪怕一个人的生活，那么整个过程都是值得的。《进化你的大脑》主要不是写给科学家、研究人员或学者的，而是写给那些想了解科学支持我们改变的能力，以及我们作为人类具有巨大潜力的普通人的。
图灵机无法模拟人类思维
图灵机能模拟人类思维吗？如果假设丘奇-图灵论题是正确的，那么图灵机应该能够模拟人类思维。在本文中，我将通过提供强有力的数学论据来反驳丘奇-图灵论题，以此来挑战这一假设。首先，我将说明，有些决策问题对于人类来说是可计算的，但对于图灵机来说却是无法计算的。接下来，我将通过一个思想实验来说明，配备图灵机作为控制单元的人形机器人无法执行所有人类可完成的物理任务。最后，我将说明，涉及顺序量子波函数坍缩的量子力学计算设备可以计算图灵机无法计算的序列。这些结果推翻了丘奇-图灵论题，并得出了图灵机无法模拟人类思维的结论。结合这些结果，我认为，人类大脑中的量子效应是人类思维计算能力的基础。
存在于人类思维中的人工智能
本文认为，某些通用人工智能是人类无法理解的，计算机天生就无法执行某些人类认知活动，包括 1）对哥德尔定理和相关统计数据和数学结果的误解是反对使用人工智能的根源；2）还原论和对一元论还原论的反对，以及对不同层次讨论的回应的最低限度的欣赏；3）对计算机或计算的透彻理解引起的担忧 心理学家认为，开发一种可以独立创建“认知”功能并称为“湿件”的模型是务实的。涉及人工智能实用性的个体认知和基本假设是务实的。从这个角度来看，人工智能在认知心理学的未来中投入了大量资金，只是因为它们的命运相似。
几何学计算思维的跨文化见解
当前的研究表明，具有强大的计算思维背景的高技能和积极进取的学生，他们寻求机会利用其在这个时代推动创新和成功的专业知识。这些研究还表明，学生的计算思维能力差异很大，具体取决于教育资源，课程重点和个人才能。尽管如此，人们越来越认识到培养这些技能的重要性，并正在努力将它们更全面地整合到全球的教育系统中，包括在印度尼西亚和日本，成为发展中国家和发达国家的代表。因此，评估这两个国家的计算思维能力将很有趣。采用描述性定性研究方法来描述印度尼西亚和日本学生的计算思维能力。学生工作表，专门为此目的而设计的，用于使用Scratch应用程序在学习过程中评估这些能力的发展。结果表明，学生采用了各种策略来解决给定的几何问题。另一方面，几何形状是可以使用此应用程序识别学生的计算思维的数学主题之一。这些发现用于对学生在两国的计算思维技能进行分类，并确定学生在提高这些技能方面遇到的潜在障碍。尽管如此，这些约束提供了对潜在的未来研究和增强领域的重要见解。随后的努力可以通过实施特定的学习方法或方法来确定在提高学生的计算思维能力方面有效的方法来确定进行实验。这项研究不仅强调了扩大学生计算思维技能研究的潜力，而且还概述了学习过程，学习文化以及学生使用其计算思维技能的分层难度水平解决几何问题的能力。