XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System有意识
为什么会有自由存在以及为什么机器人不是有意识的
我们有这样的程序吗？首先，很明显，对于随机移动的“大量”对象，我们的方程式无法求解。实际上，我们只有一种方法可以获取有关系统进一步发展的知识：由于我们知道引力领域，因此我们可以计算每个物体在该领域的一定时间间隔之后会移动的每个对象 - 在这里，在这里需要进行虚拟语气，因为它当然不仅在此领域中移动：实际上，我们不仅要看的对象都在移动所有其他对象，而且还在不断变化，并且本身都在不断变化。，但是为了能够完全计算任何内容，在很小的时间间隔内，我们必须将字段视为静态。然后，我们对所有身体进行相同类型的计算。然后，我们重复此过程的下一个时间间隔等。
Vanguard在道德上有意识的澳大利亚股票ETF | veth
在准备上述信息时，尚未考虑到个人情况，例如税收影响，因此可能不适用于个人情况。在做出投资决定之前，您应该考虑您或客户的情况以及上述信息是否适用于您或客户的情况。Vanguard Investments Australia Ltd（ABN 72072 881 086 / AFS许可证227263）（Vanguard）是Vanguard®澳大利亚ETFS的发行人。Vanguard ETF将仅向授权参与者发行，即受授权为ASX运营规则（“合格投资者”）的贸易参与者的人。零售投资者可以通过Vanguard个人投资者或其二级市场的财务顾问或股票经纪人在Vanguard ETF中进行交易。投资者应在决定是否获取Vanguard ETF时考虑招股说明书和产品披露声明。零售投资者只能将招股说明书和产品披露声明用于信息目的。我们产品的分销商必须考虑我们的目标市场确定（“ TMD”），这些确定描述了产品可能适合并与其目标，财务状况和需求一致的投资者。您可以在vanguard.com.au上访问产品披露声明，招股说明书和TMD。除非另有说明，否则本文档中显示的所有货币均以澳元。
有意识的绿色衣柜
印度恰蒂斯加尔邦。摘要，新兴趋势和当代风格的时尚饥饿渴望对生态碳足迹产生了重大贡献，从而导致了巨大的环境退化。过去几十年来的时尚正在经历向可持续实践和方法的变革性转变。这项研究通过对可持续时尚方法（例如可持续原材料，道德生产实践和循环经济）等可持续时尚方法进行全面评论，调查了绿色衣柜的多方面观点。这项研究探讨了可持续材料的采用程度，包括再生织物和可生物降解纤维，从而减少了该行业的碳足迹。它还涵盖了绿色实践，例如零废物模式制造和可持续的牛仔布。它还突出了技术在减少生产过程中能源和资源的使用中的作用。此外，它涉及设计师慢速，租赁服务，胶囊衣柜和升级等设计师实践的新时装模型的潜力，以促进负责任的消费并最大程度地减少废物的产生。关键词：可持续性，绿色衣柜，循环时装模型，缓慢的时尚，回收，升级。简介：时尚本质上是动态的。尖端的技术和信息的广泛传播共同减少了风格的保质期，从而促进了快速时尚。这反过来增加了全球碳足迹，从而导致温室气体排放。这种快速的时尚文化加剧了环境状况，导致最终在垃圾填埋场中产生的大量纺织品废物。为了通过更绿色的方法来解决这种情况，需要将可持续性注入时尚。可持续实践是指习惯和行为的适应性，这些习惯和行为满足了当代的要求，而无需谈判未来一代满足他们需求的可能性（Kustenkova，2017年）。从外行人的角度来看，可持续性意味着以有意识的方式满足自己的需求，而不会耗尽自然资源，从而保留它以供未来的一代。在纺织和时尚的背景下，它是指时尚和纺织行业内的倡议，以减少其环境影响，实施道德实践，保护工人权利和维护动物福利。根据日内瓦环境网络的说法，当今情况下，第二大消耗行业是时尚产业，占全球碳排放量的近2-8％（环境
TGD宇宙中有意识的计算机吗？
拓扑几何动力学（TGD）是一种统一的基本相互作用理论，它导致意识理论是基于一个新的本体论，称为零能量本体论（ZEO）的量子测量理论的概括。量子生物学是TGD的第二应用。量子引力将在量子生物学和意识中起关键作用，但在某种意义上，与penrose-hamerero理论相比非常不同。暗物质作为普通物质的阶段的TGD视图具有很大的有效Planck常数，这使得在任意长度尺度的量子相干性可能。也是时空和电磁场的新视图是中心的，并导致携带暗物质的磁体的概念，并充当控制它的生物体的“老板”，并从中获得了感觉输入（EEG）。ZEO的预测，普通状态函数降低的时间变化在图片中起着至关重要的作用。太阳和地球的磁体可能是有关量子引力量子相干性的关键参与者。量子重力康普顿时间τgr（按等效原理不取决于粒子质量）代表量子引力相干时间的最小值。如果时钟周期短于τgr，则统计确定性肯定会失败，但也可能会在更长的时钟周期中失败。人类和计算机的纠缠也是一种非常有趣的可能性，并且有一些证据表明这种纠缠。
Simulacra为有意识的Exotica
基于LLM的对话剂在相关的意义上肯定是异国情调的，尽管它们的人类行为。他们的宪法与人类或任何动物的宪法根本不同。人类通过在共享世界中与其他语言用户的互动来学习语言，而大型语言模型是一个无形的计算实体，在基本层面上，它可以通过一系列单词（代币）（代理）预测下一个单词（从技术上讲是下一步的标记），曾在很大的文本数据中训练过大量的文本数据（BENDER和KERDAH 2020；因此，可以将基于LLM的对话代理人视为人类语言使用者的模拟，他们的语言行为可以理解为一种角色扮演（Andreas 2022; Janus 2022; Janus 2022; Shanahan，McDonell和Reynolds 2023）。
我们能认为机器有意识吗？
在本文中，我将研究我们是否有理由将意识归因于人工智能系统。首先，我将简要介绍人工智能 (AI) 的概念历史，并明确我将使用的术语。其次，我将简要回顾当今提供的 AI 程序类型，确定我认为哪种研究程序为机器意识提供了最佳候选。最后，我将考虑三种最合理的方法来了解机器是否有意识：(1) AI 表现出与人类思想者组织相似性足够高，(2) 推断出最佳解释，以及 (3) 我所说的“泛心论”，即如果一切都是有意识的，那么我们可以免费在 AI 中获得机器意识。然而，我认为这三种归因于机器意识的方法都是不充分的，因为它们各自都面临着严重的哲学问题，我将对这些问题进行调查并针对每种方法进行专门定制。
研究文章垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众关于人工智能 (AI) 图像生成器（如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否会被用来在政治话语中注入虚假信息。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是受到利润或影响力而不是意识形态的驱使）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既没有关注发布图片的页面也没有意识到图片是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图片，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观察站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J. A. (2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收稿日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发表日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
研究文章 垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众 关于人工智能 (AI) 图像生成器（例如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否可用于将虚假信息注入政治话语。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是出于利润或影响力而不是意识形态的动机）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既不关注发布图像的页面也不意识到图像是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图像，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观测站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J.A.(2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收到日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发布日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
迈向有意识的服务机器人
深度学习在视觉感知，语音识别，自然语言处理和多模式模型等领域取得了巨大的成功，这激发了人们对自主机器人技术革命进步的希望。但是，现实世界中的机器人应用提出了独特的挑战，包括许多可变性来源，高维状态和动作空间，非线性依赖性以及部分遵守性。关键挑战是机器人及其环境的非平稳性，当训练的模型遇到分布外数据时，这会导致性能问题。不像当前的机器学习模型一样，人类有效地适应变化并迅速学习新任务，这是人类思想的认知建筑的能力。这包括利用组合性的系统概括，使人通过重新组合已知组件来理解和操纵新的对象和任务。人的大脑同时采用习惯和受控的处理，并通过系统1和更复杂的，更复杂的，有意识的方式以有意识的方式管理的快速，常规动作来处理系统2 [1] [1]，[2]（图1）。尽管能力有限，System 2仍可以灵活地解决问题和自我监控。要实现人类般的学习和推理，机器人必须整合因果模型，工作记忆，计划和元认知处理。我主张一种自下而上的方法，通过扩展高成功的系统1处理而无需更改工具，将意识启发的认知功能集成到服务机器人中。我的我设想开发学习感知和计划的方法，使机器人能够处理新颖的情况和自我监测。这可以通过三个特定的研究目标来实现：（i）通过快速，惯常的处理，从原始感觉数据中创建机器人工作空间的结构化表示，以及为这些表示形式学习预测模型以管理常规技能。（ii）通过为工作记忆选择几个元素，学习抽象的预测以及基于推出和搜索的计划操作来确定有意识的预测和计划。（iii）实施有意识的自我监控，以评估对在需要时收集信息并避免危险的预测和学习政策的信心。直观的沉浸式远程敏感系统可以实时运输到偏远地区。
洞察有意识的认知信息处理
一个多世纪以来，意识的神经和病理生理、行为和认知相关性一直是现代众多学科理论研究和实证研究的活跃领域。有意识的认知信息处理无法直接观察到，但可以从学习表现中的阶梯式不连续性或基于突然顿悟的问题解决行为改进中推断出来。据推测，与顿悟相关的知识突然进步需要创造性地重组任务或问题相关信息的心理表征，并分别重组任务或问题以克服认知死胡同或僵局。顿悟事件后学习表现或问题解决的不连续性可用作时间标签，以捕捉有意识的认知信息处理必须发生的时间窗口。根据有意识的认知信息处理的平台理论，重组和重构过程需要在工作记忆中维护任务或问题相关信息，以便执行功能对这些心理表征进行操作。电生理学证据表明，在基于洞察力的问题解决方案之前的工作记忆中的重组和重构过程伴随着包括前额叶皮层在内的皮质区域伽马振荡功率的增加。经验证据和理论假设表明，缝隙连接通道和连接蛋白半通道参与了皮质伽马振荡和工作记忆过程。学习或问题解决表现中的不连续性可以用作时间标签，以研究缝隙连接通道和半通道在有意识的认知处理中的含义。
可能会发生过量的情况，而您没有意识到
非酒精饮料通常会在无法喝酒时用作酒精的替代品，例如您需要开车或怀孕时。 因此，这是为了使味道更接近酒精的味道，目的是被20多名知道酒精味的成年人食用。 酒精制造商网站上对非酒精饮料的解释经常指出：“从法律上来说，20岁以下的人喝酒不是一个问题，但由于它的味道与酒精相似，因此不建议使用20岁以下的人。对于20岁以上的人来说，该产品是针对20岁以上的20岁。”