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思维大脑系统的动力学
所有当前的计算思维脑模型均基于对世界的机械（机械哲学）和确定性的视野，这些愿景是出于笛卡尔二元论和牛顿物理学的迹象，它们是在每个知识领域和知识范围内通过普遍机械秩序而进行的。目前，西方关于人类思想在自然界中的地位的理论可以降低到五个：唯物主义，形而上学的唯心主义，二元论，整体主义，量子。基于对现实的两个不同和刺激的物理平面的识别，即张力的平面或域以及能量的平面或能量领域，基于关系的替代性解释是对思维脑系统非线性动力学的替代解释。讨论了拟人化过程的古植物和心理根源。在先前的作品中，综合假设总结了由Planck常数定义的物理尺寸的可能的推导（以及随后的共存），该尺寸是由（带有）由张力梯度的不均匀分布（具有其心理现象的“原材料”所制成的“原材料”所定义的物理维度所定义的。生物系统被定义为在混乱和有序（相干）方案之间的相边界处依赖于非平衡热力学的超复合预期系统嵌入的非线性耗散系统。还讨论了神经细胞在系统发育多样化过程中所起的作用。在结论中，先进的人类学，现象学和物理解释，意识和思想脑系统的动力学是先进的。思维不是物质的内在特性，也不是物质的状态。思维是一种与能量相关的张力的特殊方式，当生物系统的自动植物动态由神经系统关系模块介导。的思维被移植在神经依赖性动力学中经过的感觉（状态变化）上，而能量在混乱的边缘融合成十个，即作为事件所经历的状态变化流，即的关系的结与它们所组成的整体，其价值和相关性是物种特异性的定义。
教师和班级的计算思维
计算思维是一项技能，使我们能够通过将它们分解为较小，更简单的步骤，找到模式和相似性，抽象不相关的细节以及设计可以由计算机或人类执行的算法来解决复杂的问题。这是一项对21世纪必不可少的技能，因为技术在我们生活的各个方面都变得更加普遍和影响力。计算思维还可以增强我们的创造力，批判性思维和协作技巧，因为我们学会将其应用于艺术，语言艺术，数学，科学和社会研究等各种领域和学科。本书针对尚未广泛使用工具来支持学生计算思维的发展的老师。本书旨在帮助教师了解什么是计算思维，为什么重要以及如何将其集成到现有课程中。它基于对当前的计算思维教育研究和最佳实践的文献综述，以及CTAPP项目的作者和合作伙伴的经验和见解。本书为希望使用教育技术工具以及特定于内容的方法将计算思维整合到课堂上的教师提供了许多实用的技巧和示例。这本书由七个章节组成。第一章介绍了计算思维及其组成部分的概念：分解，模式识别，抽象和算法设计。它还解释了教授计算思维的好处和挑战，以及教育工作者在支持它方面的作用。第二章重点是教学分解和第三章关于模式识别，将问题分解为较小的部分并在它们之间找到相似之处的能力。它们包括跨科目和成绩跨越这些技能的策略和练习。第四章涵盖了教学抽象和第五算法算法设计，也就是说，删除不必要的细节并创建了解决问题的序列的技巧。这些章节为在各种情况和场景中教授抽象和算法设计技能提供指导和审查。第六章概述了CTAPP游戏，该游戏可帮助学生以有趣而引人入胜的方式练习计算机思维技能。本章描述了游戏的想法，结构和特征，以及教师如何在教室中使用它。第七章总结了一些流行的策略和在线资源，以将计算机思维整合到不同主题中。它还链接到其他资源，并确定了在计算思维方面进行进一步培训的机会。
将人工智能融入设计思维
本研究探索了人工智能 (AI) 与设计思维相结合的协同潜力，旨在增强各个领域的创新和解决问题的能力。该研究从全面研究设计思维原则和方法开始，为其核心概念提供了基础理解。随后，它研究了可以补充和增强设计思维过程的人工智能的能力。这包括对不同领域现有的人工智能应用的分析，强调它们的有效性以及对创造性和战略性设计过程的潜在贡献。研究的核心是将人工智能原则和工具整合到设计思维框架中。通过详细回顾人工智能技术，该研究确定了人工智能可以增强构思、原型设计和以用户为中心的设计阶段的具体应用。此外，它还规划了如何将人工智能驱动的解决方案无缝地融入设计思维过程的每个阶段。这种整合旨在通过利用人工智能的预测分析、模式识别和迭代学习能力来优化创造力、解决问题和决策。
计算思维与人工智能的二元性
Siegel，罗伯特。2016 年。“20 年后，人类在棋盘上仍然无法与计算机匹敌。” NPR.org 。 https://www.npr.org/sections/alltechconsidered/2016 /10/24/499162905/20-years-later-humans-still-no-match-for-computers-on-the -chessboard。
人工智能能达到人类思维吗？
深度学习的变革性成就促使一些学者提出人工智能 (AI) 是否能够达到并超越人类思维水平的问题。在解决了有关该问题可能答案的方法论问题之后，本文认为，人工智能支持者提出的智能定义是“完成复杂目标的能力”，适用于机器，但并未抓住人类思维的本质。在讨论了机器和大脑在理解方面的差异以及主观体验的重要性之后，需要强调的是，大多数人工智能最终优越性的支持者忽视了身体本身对大脑的重要性、大脑的侧化以及神经胶质细胞的重要作用。通过诉诸哥德尔的不完备性定理和图灵关于计算的类似结果，可以注意到意识比数学和计算都丰富得多。最后，也许最重要的是，需要强调的是，人工算法试图仅模仿大脑皮层部分区域的意识功能，而忽略了这样一个事实：不仅每个意识体验都先于无意识过程，而且从无意识到意识的转变也伴随着信息的丢失。
人工智能如何改变人们的思维方式......
当您想到“人工智能”时，您会想到什么？您会想到机器人？自动驾驶汽车？自动化仓库？自我改进算法？人类的灭绝？无论您对人工智能的看法如何，您可能对它的思考要么过于狭隘，要么过于宽泛。两者都是危险的。您可能认为人工智能仅仅是大型科技公司为销售其产品和服务而发明的下一个流行词。或者您可能认为人工智能将接管世界，取代人类，并主宰地球上的生命。无论您对人工智能的看法如何——也许您同时感到鼓舞和困惑——营销的机器时代已经到来。我们与 Alexa 对话以将商品添加到购物车；我们让 Google 指引我们到我们从未去过的城市的下一家寿司店；只需单击鼠标，外语的神秘符号就会奇迹般地变得清晰可辨。
将思维视为差分机
许多人都同意，当一套负责产生人类智能的原理（即计算理论：Marr，1982）被发现时，心理科学就达到了它的目标。传统上，对此类原理的追求植根于对“理性”主体通常应如何表现的牢固先入之见（McCarthy，2007；Millroth 等人，2021；Minsky，2007）。虽然这种方法无疑是卓有成效的（例如，Anderson，2013 年；Chase 等人，1998 年；Marr，1982 年；Chater 和 Oaksford，1999 年），但人们一再争论说，对人类行为的理解仍然很少，因为没有投入足够的精力来研究个人的实际问题和目标，导致对可用于指导计算分析层面研究的规范理论做出过早的假设（Millroth 等人，2021 年；Minsky，1974 年；2007 年）。
