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演讲者笔记：案例研究——海龟、BtC 生物多样性
海平面上升有两个主要原因——你知道是什么吗？1. 第一个原因是冰盖和冰川融化，导致海洋水量增加。2. 第二个原因是随着海洋变暖，其体积不断膨胀，这意味着水占据了更多的空间并上升。
Pro5Lang，一种用于通用人工智能的程序合成语言...
参考：《声明性记忆与非声明性记忆-神经科学词典》https://bsd.neuroinf.jp/wiki/ 声明性记忆与非声明性记忆《什么是语义记忆-Kotobank》，出处：大英国际百科全书大英国际百科全书https://kotobank.jp/word/%E6%84%8F%E5%91%B3%E8%A8%98%E6%86%B6-164928
3.使用数据和人工智能时的注意事项
【案例一：人类基因组计划】1990年前后，美国 破译人类基因组不仅会对研究人员和医疗实践产生影响，而且会对每个人和整个社会产生影响。 （保护遗传信息=个人信息、防止基于遗传信息的歧视等）因此，不仅研究人员、医生、患者，而且更广泛意义上的社会也有必要讨论在何种程度上才是“可以接受的”。
通用人工智能程序合成语言Pro5Lang的情景记忆机制
我们设计了一种陈述性记忆机制，它尽可能与神经科学和认知科学的发现保持一致，同时不违反证明合理性的数学逻辑要求。其主要特点如下。 寄存器和内容可寻址存储器中存储的值仅限于已证明的命题。由于信息处理的最小单位（一个已被证明的命题）有自足的意义，记忆管理（比如忘记不必要的知识）就变得更容易。另一个优点是，即使在合成过程中执行不完整的程序，数据结构也不太可能崩溃。由于程序执行的顺序也将变得更加灵活，因此在时间允许的情况下规划未来的行动将变得更加容易。 每次进行推理时，都会自动将已证明的命题添加到已证明命题集合中，即将信息写入联想记忆机制。目的是减轻程序负担，提高程序综合的性能。 我们计划提供两种类型的陈述性知识回忆：自动回忆和主动回忆。 （目前仅实现了主动回忆。）事件回忆并不涉及重现某一特定时刻大脑的整个内部状态，而是仅重现一个已证实的命题。这使得信息处理能够实现，例如从一个命题推断另一个命题。 回忆陈述性知识的机制也被设计成不破坏证明的合理性（第 3.7 节）。 陈述性知识分为证实命题（情景记忆）和语义记忆。 Pro5Lang 中的语义记忆是多个已证明命题的压缩和抽象版本，旨在使用 [5]2 中描述的方法通过归纳推理来获取。 （然而，在当前的实现中，语义记忆也是从一开始就手动提供的。）由于存在过度概括和获取不正确的语义记忆的可能性，因此有必要提供单独的机制来选择和忘记不正确的语义记忆。这将在第 5 节中讨论。 由于记忆空间有限，即使正确的陈述性知识也会被适当地遗忘。即使不时随机选择和删除已证明命题集合中的元素，图 2 和 Pro5Lang 中的算法也不会失去健全性。然而，证明可能需要更长的时间并且可能变得越来越难以完成。为了避免降低证明的效率，需要使用一些启发式方法来选择需要遗忘的知识。 （目前实施中尚未采取此类措施。）
在一年级教育中设计和实施生成式人工智能
<摘要> 在本演讲中，我们报告了使用生成式 AI 的课程设计及其在一年级教育中实施的结果，旨在帮助学生获得大学学习的技能。具体而言，关于创意生成方法（曼陀罗艺术、KJ 方法）和批判性阅读，学生在课堂和作业中同时使用人类和生成性人工智能，比较两者之间的差异，并回答有关在作业中同时使用人类和生成性人工智能的印象以及对实现教育目标的影响的问题。 他们还思考并回答了生成式人工智能的使用将如何影响大学学习的意义。在大学一年级教育中使用生成式人工智能可以为学生在大学学习的早期阶段提供思考学习意义的机会，但也有人提出，平衡效率和创造力将是一个挑战。
未来 5 年及以后的制造业趋势和驱动因素
本报告介绍了 IfM Engage 独立研究得出的关键结论。这些结论基于作者对所审查证据的解释和分析。IfM Engage 保证在编写本报告时已运用了所有合理的技能和谨慎。但是，IfM Engage 不承担任何利润、业务、收入损失或任何特殊、间接或后果性损害的责任，无论这些损害是直接还是间接因依赖本报告或其中的任何错误或缺陷而引起的。本报告中提及的任何公司名称或商业产品并不意味着作者的认可。此外，IfM Engage 对链接网站的内容或其中的信息不承担任何责任。本出版物中所有材料的版权归各自的内容作者所有。