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人类与人工智能之间的信任：简要回顾
不可否认，人工智能系统在我们日常生活中无处不在：我们与人工智能助手交谈，我们让算法驾驶我们的汽车，我们寻求他们的建议来决定购买什么，等等。虽然我们在构建相当准确和高效的人工智能系统方面在各个领域取得了重大进展，但在大多数情况下，仍然需要人类的监督和/或干预。人类和人工智能之间需要合作的原因有很多。一方面是他们能力的互补性。虽然人工智能可以查看大量数据并做出数学上精确的推断，但它仍然缺乏人类理解抽象概念和用更少的数据进行概括的能力。另一方面，一个关键的考虑因素是，算法并非万无一失，这需要这种人类监督，特别是在高风险决策中。已经有一些案例表明，由于训练数据有限或有偏差，算法推荐存在偏差。人们还报告了由于技术故障导致算法推荐错误的情况 [2]。为了有效利用互补能力并有效减少算法错误，我们需要设计出人类用户能够充分理解并适当信任的系统。为此，研究人员强调了提高模型可解释性和可解释性的重要性。这些努力的重点是以一种有助于人类理解模型的方式传达模型的工作和最终建议。然而，Lakkaraju 和 Bastani [21] 以及 Bansal 等人 [3] 最近的研究表明，用更多信息或解释补充算法决策并不一定能帮助人类用户做出更好的决策。这种观察的一个可能解释是，人类无法建立与算法能力相适应的信任。正如 Huang 和 Fox [17] 所说，现实世界中的决策是基于理性计算（在可用信息和心理资源的限制范围内）和信任的混合。虽然可解释性努力力求使模型更易于理解，但它们并没有积极考虑人类对模型的依赖或信任。在这篇评论中，我们强调了在设计人机有效协作时需要考虑人类信任的问题。在这篇文章中，我们回顾了人机交互方面的工作，重点是了解人类如何以及何时信任机器。1
中学跨学科学习的论点
在线发布：2024年3月©南卡罗来纳州中层教育协会教育论点是中学跨学科学习的论点以赛亚吉利安大学，南卡罗来纳州aiken iigillian@usca.edu摘要：跨学科教育是一种教学方法，是一种对青少年学习者有益的教学方法。使用这种方法，学生可以将知识从一个主题整合到另一个主题中，并形成对我们所生活的现实世界的整体理解。关键字：青少年大脑，跨学科，互锁学习，人文科学，文科介绍跨学科教育的想法并不是一个新概念，但是已经越来越清楚地表明，这种方法最能满足那些经历快速成长和认知能力的年轻青少年的需求。他们准备用抽象概念来搏斗，并在内容领域建立联系。这些“青少年在许多方面都有多样化”，而这种教学法是帮助满足个人需求并协助他们学习的一种方法（Dore＆McMurtrie，2020，p。1）。什么是跨学科教育？世界不仅仅是一门学科。思想在现实世界中相连并彼此融合在一起，激发了一些老师使用跨学科教育学。均匀和种族（2021）描述了他们如何决定尝试一个跨学科的单位来结合科学和历史。他们也提供了学生的观点，说有多少学生说“这更清楚地表明了他们的班级的联系，并使您更容易看到学校的受试者与现实世界的联系方式”（Vish＆Race，2021年）。是提供了三个不同的技巧：1）寻找课程重叠的时刻，2）选择一个主题和共享的总结评估，3）为每个学科建立知识和询问（Vish＆Race，2021）。偶数和种族提供的技巧对于了解哪些跨学科教育是有用的，并帮助教育者以创新的方式促进了这一过程。互锁学习跨学科学习的功能与在教育中相互链接学习的功能几乎相同。相互链接学习的重点是“连接性，背景和适用性”，这也是跨学科教育的功能（Hendricks，2023）。这三个重点有助于分解信息。青少年总是在问他们何时可能在现实世界中使用信息。
重新定义超级智能 - 人类未来研究所
超级智能系统的研究通常认为人工智能的功能在理性的效用导向代理中扮演着心智的角色，因此采用了最初作为人类决策者的理想化模型而开发的抽象概念。如今，人工智能技术的发展凸显了与心智截然不同的智能系统，并为理解它们的不同方法提供了基础：今天，我们可以考虑人工智能系统是如何产生的（通过研究和开发工作）、它们做什么（广义上讲，通过执行任务提供服务）以及它们将实现什么（包括逐步但可能彻底地自动化人类任务）。由于自动化的任务包括人工智能研究和开发的任务，因此该领域的当前趋势有望加速人工智能技术本身的人工智能进步，可能导致分布式系统中人工智能技术的渐近递归改进，这一前景与不透明、单一代理内部自我改进的愿景形成鲜明对比。因此，人工智能发展的轨迹表明，渐近全面的超级智能级人工智能服务的出现——至关重要的是——可以包括开发新服务的服务，这些新服务既有狭义的，也有广义的，由具体的人类目标引导，并受到人类（不）认可的强大模型的影响。综合人工智能服务 (CAIS) 的概念提供了一种灵活的通用智能模型，其中代理是一类服务提供产品，而不是自然或必要的进步引擎。CAIS 模型的影响不仅重新定义了智能爆炸的前景和高级机器智能的性质，还重新定义了目标与智能之间的关系、利用高级人工智能解决广泛、具有挑战性的问题的问题以及人工智能安全和战略的基本考虑。也许令人惊讶的是，即使实现起来更容易，强自修改代理也会失去其工具价值，而此类代理出现的可能背景是一个已经拥有通用超级智能级能力的世界。这些未来能力反过来又带来了新的风险和机遇。本研究还涉及的主题包括具有广泛功能的系统的总体架构、符号系统和神经系统之间的交集、智能定义中的学习与能力、人类控制背景下的战术任务与战略任务，以及人类大脑与当前数字系统的相对容量的估计。
昆虫启发的随机加权神经网络，具有随机的傅立叶特征，用于神经符号的关系学习
摘要知识表示和推理的计算机科学领域（KRR）旨在像人类一样有效地理解，推理和解释知识。由于该领域的许多逻辑形式主义和推理方法已经表明了高阶学习的能力，例如抽象概念学习，将人工神经网络（ANN）与KRR方法集成到用于学习复杂和实用任务的KRR方法引起了很多关注。例如，神经张量网络（NTN）是神经网络模型，能够将符号表示为矢量空间，在这些模型中可以通过矩阵计算进行推理。当在逻辑张量网络（LTN）中使用时，它们能够将一阶逻辑符号（例如常数，事实和规则）嵌入到实值张量中。KRR和ANN的整合提出了将神经科学中的生物学灵感带入KRR的潜在途径。但是，高阶学习并不是人类大脑的独有性。昆虫，例如果蝇和蜜蜂，可以解决简单的关联学习任务，并学习抽象概念，例如“相同”和“差异”，这被视为高阶认知功能，通常被认为取决于自上而下的新皮层处理。用果蝇的实证研究强烈支持，即在昆虫大脑的嗅觉加工中使用了随机代表性结构。基于这些结果，我们提出了一个随机加权的特征网络（RWFN），该特征网络将随机绘制的未经训练的权重纳入编码器，该编码器使用适应性线性模型作为解码器。单个隐藏层神经网络在RWFN中模仿输入神经元和高阶处理中心之间的随机投影，该神经网络在RWFN中模仿，该神经网络使用kernel近似在输入之间更好地表示输入之间的复杂关系。由于这种特殊表示形式，RWFN可以通过仅训练线性解码器模型有效地学习输入之间的关系程度。我们将RWFN与LTN的性能进行比较，用于语义图像解释（SII）任务，这些任务被用作LTN如何利用一阶逻辑上的推理以超越仅数据驱动方法的性能的代表性示例。我们证明，与LTN相比，RWFN可以在对象分类和检测SII任务中对象之间的关系方面取得更好或类似的性能，同时使用更少的可学习参数（1:62比例）和更快的学习过程（1：2的运行速度比率）。此外，我们表明，由于随机权重不取决于数据，因此有几个解码器可以共享一个随机编码器，从而使RWFN具有独特的空间量表经济体，用于同时分类任务。
昆虫启发的随机加权神经网络，具有随机的傅立叶特征，用于神经符号的关系学习
摘要知识表示和推理的计算机科学领域（KRR）旨在像人类一样有效地理解，推理和解释知识。由于该领域的许多逻辑形式主义和推理方法已经表明了高阶学习的能力，例如抽象概念学习，将人工神经网络（ANN）与KRR方法集成到用于学习复杂和实用任务的KRR方法引起了很多关注。例如，神经张量网络（NTN）是神经网络模型，能够将符号表示为矢量空间，在这些模型中可以通过矩阵计算进行推理。当在逻辑张量网络（LTN）中使用时，它们能够将一阶逻辑符号（例如常数，事实和规则）嵌入到实值张量中。KRR和ANN的整合提出了将神经科学中的生物学灵感带入KRR的潜在途径。但是，高阶学习并不是人类大脑的独有性。昆虫，例如果蝇和蜜蜂，可以解决简单的关联学习任务，并学习抽象概念，例如“相同”和“差异”，这被视为高阶认知功能，通常被认为取决于自上而下的新皮层处理。用果蝇的实证研究强烈支持，即在昆虫大脑的嗅觉加工中使用了随机代表性结构。基于这些结果，我们提出了一个随机加权的特征网络（RWFN），该特征网络将随机绘制的未经训练的权重纳入编码器，该编码器使用适应性线性模型作为解码器。单个隐藏层神经网络在RWFN中模仿输入神经元和高阶处理中心之间的随机投影，该神经网络在RWFN中模仿，该神经网络使用kernel近似在输入之间更好地表示输入之间的复杂关系。由于这种特殊表示形式，RWFN可以通过仅训练线性解码器模型有效地学习输入之间的关系程度。我们将RWFN与LTN的性能进行比较，用于语义图像解释（SII）任务，这些任务被用作LTN如何利用一阶逻辑上的推理以超越仅数据驱动方法的性能的代表性示例。我们证明，与LTN相比，RWFN可以在对象分类和检测SII任务中对象之间的关系方面取得更好或类似的性能，同时使用更少的可学习参数（1:62比例）和更快的学习过程（1：2的运行速度比率）。此外，我们表明，由于随机权重不取决于数据，因此有几个解码器可以共享一个随机编码器，从而使RWFN具有独特的空间量表经济体，用于同时分类任务。
萨尔兰大学量子非本地游戏和...
在本文中，我们研究非本地游戏和量子非本地游戏的策略。我们的主要来源是[19]，[25]和[4]。本论文中研究的量子非本地游戏所研究的策略称为量子无信号相关性和量子通勤量子不信号相关性。Quantum no-signalling相关性首先是由Duan和Winter在2016年[9]定义的，[9]与Quantum非局部游戏不同。量子通勤无信号相关性和量子非本地游戏首先由托多罗夫和图洛夫卡在2020年定义[25]。非本地游戏是元组G =（x，y，a，b，λ），其中x和y是两个玩家爱丽丝和鲍勃的问题。这两个玩家必须从答案集A和B中给出答案，而无需与其他玩家沟通。然后，裁判员根据功能λ：x×y×a×b→{0，1}来决定，无论是爱丽丝和鲍勃赢。作为爱丽丝和鲍勃（Alice）和鲍勃（Alice）合作，他们必须事先同意一项策略，以最大程度地提高自己的胜利机会。有不同类别的策略限制了爱丽丝和鲍勃可以访问的资源。本文中主要研究的两类策略是无信号的策略和量子通勤策略。无签名的策略仅将爱丽丝和鲍勃限制为他们无法交流的规则。这意味着爱丽丝的回答不取决于鲍勃的问题，反之亦然。量子通勤策略是无标志性策略的子类，在这种策略中，爱丽丝和鲍勃共享可以部分衡量的量子系统。我们还定义了通用C ∗ - 代数。量子非本地游戏是非本地游戏的概括，爱丽丝和鲍勃得到了“量子”问题和“量子”答案。这是通过从矩阵代数的投影到另一个矩阵代数的投影的连接连接，零保护图建模的。量子非本地游戏的策略是由量子通道给出的，量子通道是将量子状态映射到量子状态的地图，这也阻止了爱丽丝和鲍勃之间的直接通信。在第2节中，我们简要介绍了C ∗ - 代数，并定义了C ∗ - 代数的正元素和地图。在第3节中，我们介绍了Traceclass操作员，这些操作员是希尔伯特空间上有限运营商的子类。然后，我们证明TraceClass运营商是有限运算符的前提。在第4节中，我们介绍了操作员系统，因为需要研究非本地游戏。运算符系统是包含单元的Unital C ∗ -Elgebra的自动障碍子空间。运算符系统也可以定义为我们需要引入其张量产品所需的抽象概念。在第5节中，我们提供了量子信息的基本概念，因为这些信息需要定义非本地游戏和量子非本地游戏的不同策略。在第6节中，我们介绍了非本地游戏，并研究无信号和量子通勤策略。然后，我们将完美的策略分类，这些策略总是通过C ∗ -ergebra中运算符系统的状态空间进行策略。这些分类结果在[19]中显示。在第7节中，我们将非本地游戏推广到量子非本地游戏和对于镜像游戏，这是非本地游戏，对于某些问题，爱丽丝的答案是由鲍勃的答案决定的，反之亦然，我们可以按照给定的C ∗ -Algebra的痕迹对完美的量子通勤策略进行分类。
坚硬的大脑 VS 灵活的大脑
COPE 班的学生通过讨论坚如磐石和灵活的大脑了解到，没有一种解决方案可以解决任何问题。我看到这种理念应用于我们大楼的教学实践中。当我们给予学生自主权和选择权时，我们教会他们灵活性。例如，学生研究疾病并向他人传授它们对身体系统的影响，选择如何呈现信息，并选择自己的方法来代表 19 世纪的经济、政府和文化。他们还创建了 3-D 表示，分析了政府结构，制作了标签顶部的笔记，编写了 DBQ，设计了可持续的结构，并研究了数学问题，所有这些都具有很大的自主权和选择权。这种方法可以帮助学生成为更灵活的思考者，这对他们的社交、情感和认知发展至关重要。灵活的思维让孩子们能够从不同的角度处理问题，适应变化，建立积极的关系，并对学习充满好奇。作为儿科职业治疗师，我们经常在日常实践中看到培养灵活思维的重要性。向孩子们传授灵活性至关重要，因为它让他们能够自信而富有创造力地应对生活中的挑战。通过塑造灵活的思维方式、确认他们的情绪并提供探索机会，父母可以帮助孩子发展这种宝贵的技能。角色扮演、益智游戏、讲故事、艺术项目和小组活动等有趣的活动可以鼓励孩子灵活思考。此外，在日常生活中加入“干扰”，比如倒着解谜或用非惯用手解谜，可以激发创造力和解决问题的能力。作为父母，创造一个重视好奇心和适应性的环境至关重要，让您的孩子能够以清晰开放的心态应对挑战。“岩石脑”是一种僵化和不灵活的思维方式，很难适应新情况或考虑其他观点。这就像在你的额头上永远挂着一个“要么听我的，要么滚开”的标志，无论你多么努力地推开，它都不会让步。但不要绝望！认识到“岩石脑”是克服它的第一步。通过策略和技巧，我们可以软化我们的精神石，培养更灵活的心态。我们将进一步探讨这些特征：思维过程缺乏灵活性，想法会不加考虑地自动被否定；难以适应变化，这对 Rock Brain 患者来说可能是可怕的；固执地坚持熟悉的惯例和模式，很难适应新情况。即使过时的模式不再适合我们，有些人仍然会因为心理阻力而坚持下去。这种现象类似于拒绝升级翻盖手机，因为“旧手机很好用”。这种思维模式的一个标志，被称为 Rock Brain，是直接拒绝新想法或新观点的倾向。与健康的怀疑态度不同，Rock Brains 倾向于拒绝任何不熟悉的事物，就像在他们的精神大门上贴上“不允许新想法”的标志一样。这种抵抗可以以各种方式表现出来，例如拒绝与自己的信念相矛盾的科学证据或拒绝尝试新食物，因为“你知道你不会喜欢它”。此外，Rock Brains 经常进行过度的争论和辩论，对话变成了战场，而不是交流和学习的机会。如果你发现自己因为琐碎的事情而陷入激烈的争论，或者即使你错了也难以让步，Rock Brain 可能在作怪。这些特征往往相互重叠和强化，形成了一个难以突破的精神堡垒。然而，通过探索 Superflex 课程等工具，个人可以发展更好的社交思维技能并克服僵化的思维模式。Superflex 方法将这些挑战视为需要击败的外部恶棍，而不是内在的个人缺陷，从而减少羞耻感并增加改变的动力。通过使抽象概念具体化和可理解化，尤其是对儿童而言，Superflex 提供了一种有趣且引人入胜的方式来解决 Rock Brain 及其对社会思维的影响。它的好处包括使认知灵活性变得令人愉快，并在克服心理阻力的过程中培养冒险精神。Superflex：战胜僵化思维模式的关键 Superflex 课程彻底改变了家长、教师和治疗师就自闭症、多动症和其他疾病患者的僵化思维模式进行交流的方式。通过提供讨论这些问题的通用语言，它使个人能够积极参与管理自己的思维过程。在教育环境中，Superflex 已被证明非常有效，可改善学生的行为和在家的社交互动。治疗师还发现它是与那些与僵化思维模式作斗争的孩子一起工作的宝贵工具。那么，你如何克服僵化的思维模式呢？培养认知灵活性至关重要，这包括训练你的大脑更具适应性并接受新想法。这可以通过刻意改变你的日常生活、练习换位思考以及结合正念和自我意识技巧来实现。角色扮演和社交技能训练也是必不可少的，尤其是对于那些在社交互动方面有困难的儿童或成人来说。通过在安全的环境中练习不同的场景，你可以学会更灵活地应对各种社交情况。目标不是从你的生活中消除结构或规则，而是在稳定性和灵活性之间找到平衡。通过这样做，你可以开发出棉花糖大脑：认知灵活性的甜蜜科学——柔软而柔韧，但又能在需要时保持原状。Rock Brain 并非儿童独有，而是一种灵活的心态，可以在整个生命过程中的各种情况下表现出来。Rock Brain 经常伴随的僵化思维模式对患有自闭症或 ADHD 的人来说尤其具有挑战性。对于这些人来说，转变和变化可能是压倒性的，导致崩溃。然而，成年人也容易受到 Rock Brain 的影响，有时会表现出固执和拒绝适应新想法或新技术。这种心态会阻碍工作场所的生产力，并导致家庭动态冲突。幸运的是，只要有意识和努力，理解和解决 Rock Brain 是可能的。通过识别僵化的思维模式并积极练习更灵活的反应，个人可以培养更具适应性的心态。关键在于在稳定性和灵活性之间取得平衡，在保持一致性的同时也要对新体验和新想法持开放态度。发展灵活的大脑：释放神经可塑性的力量意味着培养一种适应性思维，可以在不同情况之间转换，同时保持个人身份。有些人可能想知道这种灵活性是否值得付出努力，但长期来看，它的好处是巨大的——它可以改变生活。通过克服僵化的思维模式，个人可以建立更强大的社会联系，从不同的角度处理问题，并在面对变化时变得更有韧性。这种适应性可以比作拥有一套多功能工具来应对各种情况。随着我们更加了解自己的思维过程并接受他人的观点，情商也会提高，从而建立更深层次的关系并改善情绪健康。也许最重要的是，灵活的思维方式可以培养一种自由和可能性的感觉，使个人能够探索新的机会并承担经过深思熟虑的风险。虽然从 Rock Brain 到灵活性的旅程可能并不总是一帆风顺，但通过挑战僵化的思想和庆祝一路上的进步，继续朝着这个目标努力是至关重要的。从不同的角度来看，从自闭症患者到职场成年人，都可以从使用 Superflex 课程可视化和对抗僵化的思维模式中受益。他们发现了不同的策略，如认知灵活性、换位思考和正念，以改善他们的生活。这些包括更好的人际关系、解决问题的能力、适应能力、情商和更灵活的思维模式。在瞬息万变的世界里，这种能力至关重要。无论您是试图帮助孩子应对社交情况的父母、寻求在自己的领域进行创新的专业人士，还是只是想过上更富裕生活的人，提高认知灵活性都是有益的。这并不是要完全消除结构，而是要找到平衡并对新想法和新体验保持开放态度。这是关于开发一个能够适应和茁壮成长的狂野大脑：在数字时代释放创造力和创新。如果你感到不知所措，可以考虑向治疗师、辅导员或社交技能教练寻求专业帮助，他们可以提供指导和支持。你的思想应该像一条流动的河流——有时平静而稳定，有时湍急而充满活力。参考文献列表，包括理论、评估和治疗方法，以及关于正念和个人转变的书籍，以及一项关于幼儿执行功能发展的研究。注意：我保留了文本的原始语言（英语），并删除了任何不必要或多余的内容。