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探索人类与人工智能之间的力量平衡，并提出一些问题
人类还是人工智能 (AI)，谁主宰着世界的命运？这个问题直指当代人类对未来的生存焦虑。如果我们想认真考虑不友好的人工智能“神经元”是否对人类文明和人类在宇宙中的持续存在和进化构成威胁，我们需要尽可能多地了解我们所处的宇宙、我们在其中的位置，以及认知、意识和心态到底是什么。我们如何结合哲学、认知科学和技术视角，探索人类与人工智能之间不断发展的关系，以参与和解决人类-人工智能综合体的核心问题，即文明的未来——它将是什么样子，谁可以声称是我们的继任者，走向什么样的目标和结局？人类认知的进化和发展以及人工智能的出现可以帮助我们确定未来发展的潜在路径。相对于我们自身的历史和发展，以及人工智能能为我们提供的可能性，我们今天处于什么位置？本文探讨了人工智能日益自动化所带来的伦理、社会和生存问题，以及它与人类历史的关系，从人类的起源到当代的文化表现。本文还强调了整体方法对于理解和应对人工智能发展带来的风险的重要性。这些方法应该结合哲学、道德、心理和技术等各个领域的发现，以管理一系列复杂的问题。总而言之，本摘要强调了超越简单的人与机器划分的复杂观点的迫切必要性。它提出了这样一种情况：人类使用人工智能作为一种工具，来增进集体幸福，确保对技术进步和更大的生命系统进行负责任的管理。
人工智能探索在线课程大纲
课程描述人工智能探索及其在学校的实际应用通过演示、实际使用示例、实施工具和资源以及互动活动向您介绍人工智能 (AI) 领域及其在 K-12 环境中的应用。本课程重点介绍人工智能技术的各个方面，这些技术有可能促进和利用学习，并解决学校和社区中的实际问题。作为教育工作者，您还将学习向学生揭示人工智能技术如何融入我们生活的许多不同方面。您将积极参与课程内容，参与在线活动并完成动手作业以应用您的学习。在整个课程中，您将获得可供借鉴的策略，因为您将开发一个基于项目的单元，学生可以在其中应用人工智能来解决问题。
面向临床数据科学家的 AI 探索与创新
● 导航到工具 > 全局选项 > Copilot。 ● 勾选“启用 GitHub Copilot”。 ● 下载并安装 Copilot Agent 组件。 ● 单击“登录”按钮。 ● 在“GitHub Copilot：登录”对话框中，复制验证码。 ● GitHub Copilot：登录 ● 导航到或单击链接 https://github.com/login/device，粘贴验证码并单击“继续”。 ● GitHub 将请求 GitHub Copilot 必要的权限。要批准这些权限，请单击“授权 GitHub Copilot 插件”。 ● 权限获得批准后，您的 RStudio IDE 将显示当前登录的用户。 ● 关闭全局选项对话框，打开源文件（.R、.py、.qmd 等）并开始使用 Copilot 编码！
公民对公共服务采用人工智能有何看法？从社会契约视角探索公民态度
摘要 公共部门采用人工智能 (AI) 有可能改善服务交付。然而，与人工智能相关的风险很大，公民的担忧已经停止了多项人工智能计划。在本文中，我们报告了一项关于挪威公民对公共服务中使用人工智能的态度的实证研究的结果。我们发现公民普遍持积极态度，并确定了三个促成这一结果的因素：a) 对政府的高度信任；b) 人类参与所带来的保证；c) 对流程、用于人工智能模型的数据以及模型内部运作的透明度。我们通过社会契约理论的视角来解释这些发现，并展示了人工智能在公共服务中的引入如何受社会契约权力动态的影响。我们的研究通过突出政府与公民的关系为研究做出了贡献，并对公共部门的人工智能实践产生了影响。
探索人工智能创新 - 电子书
“系统、决策和控制研究”系列（SSDC）涵盖了广泛认知的系统、决策和控制各个领域的新发展和进步以及最新技术水平——快速、最新且高质量。旨在涵盖与系统、决策、控制、复杂过程和相关领域相关的最新技术和未来发展的理论、应用和观点，这些领域涉及工程、计算机科学、物理学、经济学、社会和生命科学，以及它们背后的范式和方法。本系列包含系统、决策和控制方面的专著、教科书、讲义和编辑卷，涉及网络物理系统、自主系统、传感器网络、控制系统、能源系统、汽车系统、生物系统、车辆网络和联网汽车、航空航天系统、自动化、制造、智能电网、非线性系统、电力系统、机器人、社会系统、经济系统等领域。对于投稿者和读者来说，特别有价值的是较短的出版周期以及全球范围的分发和曝光，这使得研究成果能够广泛而迅速地传播。
通过势能视角探索模型的可转移性
由于预训练的深度学习模型大量可用，迁移学习在计算机视觉任务中变得至关重要。然而，从多样化的模型池中为特定的下游任务选择最佳的预训练模型仍然是一个挑战。现有的衡量预训练模型可迁移性的方法依赖于编码静态特征和任务标签之间的统计相关性，但它们忽略了微调过程中底层表示动态的影响，导致结果不可靠，尤其是对于自监督模型。在本文中，我们提出了一种名为 PED 的富有洞察力的物理启发方法来应对这些挑战。我们从势能的视角重新定义模型选择的挑战，并直接模拟影响微调动态的相互作用力。通过捕捉动态表示的运动来降低力驱动物理模型中的势能，我们可以获得增强的、更稳定的观察结果来估计可迁移性。在 10 个下游任务和 12 个自监督模型上的实验结果表明，我们的方法可以无缝集成到现有的排名技术中并提高其性能，揭示了其对模型选择任务的有效性以及理解迁移学习机制的潜力。代码可在 https://github.com/lixiaotong97/PED 上找到。