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World File Search System现象学
道德与诚信的哲学方法
人工智能 (AI) 是一个不断发展的结构，它能够改变和主宰我们的生活、工作和娱乐方式。商业决策者不断努力解决如何最大限度地提高企业收入和利润以实现利益相关者的满意度，同时最大限度地降低内部和外部组织风险。企业领导者了解他们的 C-Suite 角色，并且通常支持实施 AI；但许多人并没有考虑他们的 AI 决策如何影响组织网络文化和员工的福祉。本文探讨了 AI 对员工的道德影响、领导者将 AI 纳入整体网络文化的决策背后的理念，以及员工对机器人、机器学习、专家系统和语言处理算法如何影响他们生计的主要担忧。我们从社会契约、功利主义、义务论和现象学的几种哲学理论的角度来应对这一研究挑战，以更好地了解每种方法如何影响领导者的明智决策，以确定是否有可能在考虑员工的福利和未来的同时在道德上平衡创新。对文献的解读表明，存在一些关键的潜在哲学主题和模式，这些主题和模式与负责任且合乎道德地实现健康的人工智能网络文化有关。研究结果表明，成功实施工作场所人工智能包括将战略业务目标与开放式沟通和员工培训相结合，以提高人工智能接受度并降低裁员和失业风险。我们推测，支持领导层和员工之间信任和透明的行为实践的混合哲学框架可以产生一种合乎道德的工作场所解决方案，支持人工智能，即成功地将技术融入员工日常生活体验的网络生活世界。关键词：人工智能、网络文化、网络伦理、义务论、社会契约论、功利主义、现象学、网络生活世界、组织工作场所
Domenico Napolitano & Renato Grieco 的折叠空间......
本文通过比较现象学和经验主义/媒体考古学方法来研究新的机器聆听技术。现象学将聆听与主观性联系起来，而经验主义则考虑了人类和非人类设备中聆听过程所涉及的技术操作。基于这一理论框架，本文对版权检测中使用的两种算法进行了媒体考古学研究：“声学指纹”和“音频水印”。在声音识别算法的技术操作中，经验分析表明多种空间共存：从发生在三维物理空间中的“声音事件”，到其在矢量空间中的数学表示，再到数据处理和机器对机器通信的一维信息空间。回顾德勒兹对“褶皱”的定义，我们将技术文化介导的声音中这些共存的空间维度定义为机器聆听的“折叠空间”。我们进一步论证了机器聆听中的空间问题在于自动识别的声音事件几乎无限的变化。困难在于调和声音传输的理论上持久的信息与受空间影响的声音的偶然表现。为了让机器能够处理特定于地点的声音，识别算法需要在信号处理层面重建三维空间，这是一种对声音现象的逆向工程，让人想起沃尔夫冈·恩斯特定义的“隐性声音”概念。虽然用来描述机器聆听的隐喻和社会表征往往是拟人化的——而“聆听”一词在指代数值运算时，本身就可以看作是一种隐喻——但我们认为，人类聆听和机器聆听都是在社会技术网络中共同定义的，其中聆听空间不再与聆听主体的位置重合，而是由人类和非人类机构协商确定的。
标题：深度神经素学：对有意识的经验的某些特征及其在主要抑郁症中的干扰
标题：深度神经素学：对某些有意识的经验的某些特征及其在主要抑郁症作者中的干扰的积极推断：Maxwell J. D. Ramstead 1,2,3 Wanja Wiese 4 Mark Miller 5，6 Karl J. Friston 3机构3机构：1。加利福尼亚州麦吉尔大学精神病学系社会和跨文化精神病学系。2。文化，思想和大脑计划，麦吉尔大学，加利福尼亚大学。3。Wellcome人类神经影像学信托中心，英国伦敦大学学院。4。哲学系，德国约翰内斯·古腾堡大学。5。英国苏塞克斯大学的信息系。6。日本北海道大学人工智能和神经科学中心中心。致谢：我们非常感谢Mahault Albarracin，Axel Constant，David Foreman，Laurence Kirmayer，Julian Kiverstein和Michael Lifshitz对撰写本文有很大帮助的有益评论和讨论。这项研究得到了加拿大社会科学与人文研究委员会（MJDR）的支持，即2020年欧盟ERC Advanced Grant Xspect（MM; Ref：DLV-692739），以及Wellcome Trust Trust Princtal Research研究奖学金（KF; Ref;参考：088130/Z/Z/09/Z）。摘要：本文旨在利用自由能原则和积极的推论来理解人类第一人称意识经历的某些中心方面。更确切地说，我们通过自由能原理和主动推论探索了人类第一人称意识经历的两个核心方面。我们研究了积极推断如何能够解释有意识的经验的时间嵌套以及根据现象学哲学的第一人称体验的关注或关心。我们调查了抑郁症中这些特征的细分，并通过吸引主动推理框架来解释抑郁现象学的一些核心方面。
1个思维，机器和分子T. D. P. Brunet和... 主动脉“疾病中的疾病” 量子统计学习通过量子瓦斯坦天然梯度 中度重度创伤性脑损伤患者血清生物标志物的预后价值，由Marshall CT分类区分 量子密钥分布：优点，挑战和政策
关键词代谢，知觉，分子机器，合成生物学，AI，功能主义摘要摘要有关感知生物学和进化条件的最近辩论引起了人们对细粒功能主义的重新兴趣。根据彼得·戈弗雷·史密斯（Peter Godfrey-Smith）提出的这样的说法，感知取决于生物体的精细活动特征。具体来说，这些细粒度活动的规模，上下文和随机性。这种观点的含义是当代人工智能（AI）是贫穷的候选人。在当前的AI缺乏从事此类生活活动的能力的情况下，无论其粗粒的功能如何，它都会缺乏知觉。在本文中，我们审查了细菌功能主义的案例，并表明有些当代机器满足了戈弗雷·史密斯（Godfrey-Smith）确定的精细功能标准，因此是候选人的候选人。分子机器（例如布朗计算机）在其规模，上下文和随机性中类似于代谢活性，并且可以作为AI的基础。分子计算是根据当代哲学叙述的知名度的有前途的人造知觉的候选人。1。介绍在向欧洲议会议员讲话中，哲学家托马斯·梅辛格（Thomas Metzinger）要求欧盟“禁止所有风险或直接旨在直接旨在创建合成现象学的研究”（Metzinger，2018，第2页）。Metzinger认为当前的人工智能（AI）缺乏政治和道德代表。因此，研究人员是创建一个能够具有主观经验（例如苦难）的人工系统，我们将缺乏减轻相关风险的工具。尽管Metzinger并不孤单，他对合成现象学的创建的关注，但其他人则认为人为的知觉超出了我们的技术能力（参见Dennett，1994年和Shanahan，2015年，有关讨论）。
基于光力学的坍缩模型量子估计理论
量子到经典的转变是推动量子系统向其物理配置的完全经典描述的过程，其现象学是大量研究的对象。事实上，这种转变是否归因于新的基础物理学是一个有争议的问题 [1]。特别是，一个复杂性和规模不断增长的量子系统的退相干是否可以归因于内在机制或仅仅是周围环境的不可避免的存在，这仍存在争议 [2,3]。由于环境退相干不能为测量问题提供令人满意的解决方案，从而也不能为量子到经典的转变问题提供令人满意的解决方案，因此坍缩模型体现了另一种理论框架 [4,5]。通过将波函数坍缩提升为一种嵌入随机动力学的普适物理机制，坍缩模型以现象学的方式解释了量子到经典的转变，从而体现了量子力学的宏观现实修改的一个实例。这种修改是通过随机薛定谔方程和引入新的基本参数实现的。当用于评估微观系统的动力学时，坍缩模型的框架恢复了标准量子力学。对于更大的系统，相干性会迅速被抑制，以防止宏观可区分状态的大规模空间叠加。连续自发局部化 (CSL) 是研究最深入的坍缩模型之一 [6, 7]。它通过将额外的耗散项进入量子系统的主方程来描述位置基中相干性的丧失。这意味着，受坍缩机制影响的开放量子系统应该经历额外的耗散，而这种耗散不能归因于任何其他环境噪声源。测试这个模型是目前探索量子力学有效性极限的重要课题 [ 8 ]。然而，目前在量子力学中使用的大多数系统都预测了坍缩效应，
身体作为乐器 - 牛津手册
本章探讨了将人体视为乐器的可能性。它以现象学哲学为基础，讨论了可能被视为“工具性”的身体图式，并讨论了身体理论提出的身体多样性，以考虑数字技术的融入。从人机交互科学领域讨论具身交互的概念，着眼于音乐应用。介绍了手势乐器的历史，从特雷门琴到 STEIM 工作室的乐器。然后，本文重点介绍了使用生理信号创作音乐，从 Lucier 和 Rosenboom 的历史作品到作者最近的表演。身体作为乐器，在不同的身体和技术配置中，表演者和乐器之间的相互适应动态被讨论。
瞬时不稳定性和反应性模式在扩散 -
传统上，关于反应扩散和趋化系统模式形成的研究集中在渐近稳定性上，以解释模式的出现。在[11]中，作者分析了线性化系统的渐近趋化性扩散不稳定产生的模式的现象学，并研究了趋化项的不同作用：增强已经存在的图林不稳定或促进稳定同质平衡模型的不稳定发作时，是在增强稳定的不稳定的过程中。在该论文中，作者研究了雅各布在没有扩散的情况下的初始瞬态不稳定（如其反应性所检测到）是否仍然是线性化系统渐近不稳定性的必要条件，例如相应的纯扩散模型。
从表面到表面 - 触摸表面转换以实现驾驶舱中的具体交互
在交互式触觉系统中，“表面”既是触摸的支持，也是图像的支持。虽然触摸表面的厚度、形状和硬度已逐渐发生改变，但其交互方式仍然像第一批设备一样，仅限于用手指以简单的手势接触屏幕，假装操纵显示的内容。触觉，即使对于集成到航空或汽车等关键系统中的触觉设备，仍然基本上作为视觉的延伸，用于指向和控制。虽然感知现象学、生态感知和有形与具身交互的理论都承认身体、运动技能和与环境的交互在感知现象中的重要性，但继续将视觉视为触觉交互的首要感觉似乎有些简单化。
从跨学科和多学科视角看意识现象
摘要。近几十年来，当代科学对意识现象进行了深入的思考。这是由于认知科学、生物和物理科学、神经科学的加速发展，它们在研究身心、意识问题方面取得了一定的成功。然而，迫切需要的是提出一种科学的意识理论的可能性，这将应用一种新的研究方法。该方向的最新方法证实了从现象学结构视角进行研究的必要性，该视角将意识解释为由亚量子水平决定的现象。结构现象学理论认为，这一层次是一种深刻的现实，受使意识成为可能的特定原则和规律的调节。
Daire Boyle。通过胡塞尔和库恩分析人工智能，人工智能的现象学方法如何带来范式转变。第 20 届电子商务、电子服务和电子社会 (I3E) 会议，2021 年 9 月，爱尔兰戈尔韦。第 185-197 页，�10.1007/978-3-030-85447-8_17�。�hal-03648106�
摘要。在技术飞速进步的世界里，人工意识的问题迫在眉睫。机器是否可以被视为有意识，首先取决于我们对意识的理解。本文试图用胡塞尔的术语来描述意识，然后指出，心灵哲学和人工智能研究领域的库恩范式转变是由这种框架引起的。这一观点得到了胡塞尔自然立场论的支持，该论题是识别哲学上有效的探究模式的指导工具，其中基础假设得到精确评估并始终受到密切关注。在建立这种胡塞尔范式转变时，我们更有能力真正理解意识、其模式及其对机器的潜力。关键词：意识；人工智能；现象学；范式转变；机器学习不透明性。