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孔的愤怒：科幻小说，未来的类比和早期的军事太空政策
Drew论文是屡获殊荣的硕士论文，被高级空气和太空研究学院（SAASS），麦克斯韦AFB，阿拉巴马州的出版。这一系列论文纪念了美国空军丹尼斯·丹尼·德鲁（Dennis“ Denny” Drew）的杰出职业。在30年的航空大学，Drew上校曾在Air Command and Compast College教职员工任职，执导了Air Power Research Institute，并担任Saass的Dean，Assoid Dean和军事战略教授。 Drew上校是空军最广泛发表的作者之一，也是国际发言人，需求量很高。 他已经向航空大学和外国军事观众讲授了100,000多名学生。 1985年，他因对航空大学的常规贡献而获得了Muir S. Fairchild奖。 在2003年，内斯·埃兰兹（Neth Erlands）的比阿特里克斯（Queen Beatrix）为他在荷兰皇家荷兰空军的教育贡献而成为橙色纳沙勋章的骑士。在30年的航空大学，Drew上校曾在Air Command and Compast College教职员工任职，执导了Air Power Research Institute，并担任Saass的Dean，Assoid Dean和军事战略教授。Drew上校是空军最广泛发表的作者之一，也是国际发言人，需求量很高。他已经向航空大学和外国军事观众讲授了100,000多名学生。1985年，他因对航空大学的常规贡献而获得了Muir S. Fairchild奖。在2003年，内斯·埃兰兹（Neth Erlands）的比阿特里克斯（Queen Beatrix）为他在荷兰皇家荷兰空军的教育贡献而成为橙色纳沙勋章的骑士。
科幻原型
尽管许多研究都探索过科幻原型作为新产品开发的方法，但从未有研究使用过这种方法来研究残疾人的出行和交通技术需求。本研究根据想象力研讨会上专家的意见创建了一个科幻原型，然后作者将其展示给一组行动不便的残疾人样本。通过联合分析，样本成员描述了他们认为最重要的原型元素。参与者认为个人移动辅助技术（自动轮椅或外骨骼）最重要，其次是个人自动化（自动 [无人驾驶] 汽车或个人机器人），第三是个人辅助技术（实时响应与增强元宇宙规划系统）。联合分析的输出被聚类，并出现了三类个体（i）更具创新思维的人，他们占据第一个集群，更喜欢外骨骼、个人机器人和元宇宙的订阅，（ii）看起来不太倾向于技术的人，更喜欢自动轮椅、自动驾驶汽车和实时辅助系统的订阅，以及（iii）一个群体，其成员喜欢 AV，但几乎没有其他偏好。
会议报道：从科幻到现实，脑机接口如何连接AI 与人类智慧？
会议报道：从科幻到现实，脑机接口如何连接 AI 与人类智慧？ “《黑客帝国》在某种意义上描绘了脑机接口的终极目标：向大脑输入一个完整 的虚拟外部环境并与之双向交互。”上海科技大学生物医学工程学院常任轨助理 教授、计算认知与转化神经科学实验室主任李远宁说道。 近日，由天桥脑科学研究院（中国）主办的“从科幻到现实——人类智能如何与 人工智能融合？”主题活动在上海图书馆东馆举行。 活动上，李远宁与知名科幻作家，银河奖、全球华语星云奖金奖得主江波展开了 跨越科幻与科学的对谈，将脑机接口（ Brain Computer Interface ， BCI ）这项从小 说走向现实、不断引爆学界和产业界热点的技术进行了生动演绎，探索脑机接口 与 AI 融合的无限可能，并客观阐释了从令人遐想的突破性个例到广泛应用的距 离。 脑科学是人类所知甚少的“自然科学最后一块疆域”，也是科幻作品经久不衰的 灵感来源。今年以来，天桥脑科学研究院（中国）发力 AI for Brain Science ，鼓励 AI 和脑科学这两个“黑匣子”互相启发、互相破译。 一方面，研究院已组织了六场 AI for Brain Science 学术会议，促进 AI 科学家、神 经科学家、临床医生、产业界专家和高校年轻学生学者同台共话，分享 AI for Brain Science 相关基础研究和健康应用，系列会议大众总观看 52 万人次，参会领域专 家 800 余人；另一方面，研究院也积极组织“ AI 问脑”系列科普会议，邀请 AI 科 学家、脑科学家展开跨界对谈，激发公众对 AI for Brain Science 的兴趣和探索。 点击此处阅读原文
人工智能的演变和影响：从科幻到现实
人工智能 (AI) 已经超越了科幻小说的范畴，成为现代技术进步的基石。本文深入探讨了人工智能的历史轨迹，追溯了它从萌芽阶段到现在的重要发展历程。从 1956 年达特茅斯研讨会上正式诞生开始，人工智能经历了挑战和突破，从基于规则的系统发展到数据驱动的机器学习，随后又发展到深度学习。这一发展推动了人工智能在不同行业的应用，彻底改变了医疗保健、金融、制造业和日常互动。随着人工智能能力的扩展，围绕偏见、隐私和社会影响的道德考量也随之出现。本文强调了人工智能在塑造我们未来方面的关键作用，量子计算、自然语言处理和机器人技术将重新定义各种可能性。虽然人工智能有望带来前所未有的创新，但当务之急仍然是以道德和负责任的方式引导其发展，确保人类与人工智能和谐共存。
反思科幻机器人在计算文献中的存在
流行科幻电影和电视节目中对机器人和人工智能的描述有可能向公众和计算机科学研究人员展示人机交互 (HRI) 的愿景。相比之下，目前对计算机科学家在其研究出版物中推荐、使用和挪用这些描述的研究是学术空白。然而，这样的调查对于更好地了解科幻机器人对未来 HRI 研究、创新和教育的潜在效用和潜在缺点至关重要。为了弥补这一研究空白，本研究调查了计算机协会 (ACM) 数字图书馆中 18 个流行科幻机器人的总体存在、性质和推荐频率。这些机器人要么在各种电影中出现，随后被选入卡内基梅隆大学于 2003 年创建的机器人名人堂，要么在用户策划的互联网电影数据库 (IMDB) 列表中名列前茅。为此，我们对 ACM 数字图书馆中的所有 18 个机器人进行了全文搜索和检索查询。总共，我们在 1973 年至 2017 年的 102 个单独出版物中确定了 121 个相关提及。然后对这 121 个提及进行了定性分析，以确定机器人提及的性质。我们的结果表明，语音或对话的机器人属性正在成为一种流行的提及元素。此外，我们发现哲学研究论文
未来感：了解人机交互学生对科幻之外的未来感的认知
关于科幻小说与未来设计交集的讨论已成为人机交互 (HCI) 不可或缺的一部分。然而，多感官研究很少成为这一讨论的一部分，尽管食物和味道经常作为科幻小说中的叙事元素出现，例如在电影《绿色食品》中。因此，我们调查了参加科幻小说研讨会的 HCI 硕士生 (n=48)，以调查他们认为 1) 食物和 2) 感官在未来会如何变化。这项小型研究试图探索 HCI 学生对感官未来的期望。我们对回答进行了聚类和编码，发现他们对感官未来的期望比对食物未来的期望更模糊。例如，12 个人不认为感官的未来会发生变化。我们得出了对 HCI 计划和研究的启示。我们认为，教授味觉界面、多感官研究和科幻小说相关研究应该更多地融入到 HCI 计划中。
靶向药物输送：从科幻到现实
这种方法有两个明显的缺点。首先，很大一部分药物最终流向了不需要的地方。这不仅浪费，而且对患者来说可能完全是有害的。再次以癌症为例。在理想世界中，我们希望所有抗癌化学物质都集中在肿瘤内，以提供最佳的治愈机会，因为当药物流向各处时，它也会影响其他组织。问题是，骨髓中的抗癌化学物质会阻止红细胞的产生，从而导致贫血。此外，肠道内壁细胞受损会导致恶心和体重减轻。对皮肤的不良影响是脱发。其他重要器官、肾脏、心肌、神经和激素产生器官都可能受到药物滥用的影响，从而导致严重的副作用。
科幻小说中的人工智能和机器人愿景
虚拟现实 (VR) 头盔公司 Oculus 的创始人兼首席执行官表示，他的作品受到了尼尔·斯蒂芬森 (Neal Stephenson) 的《雪崩》、埃内斯·克莱恩 (Ernes Cline) 的《头号玩家》和川原砾 (Reki Kawahara) 的《刀剑神域》的影响。信息科学、机械学、机器人学和人工智能 (AI) 等学术领域的研究人员通常也对科幻小说非常熟悉。例如，自然出版集团自 2009 年以来在《自然》杂志上组织了一系列短篇科幻小说。这些故事帮助不同学科的研究人员和普通民众更容易理解未来技术的愿景。微软也沿着这条思路，委托几位科幻作家根据他们的实验室技术创作短篇小说。这些短篇小说被组织成一本名为《未来愿景》的免费选集。在中国，国际科幻会议往往得到政府机构的积极支持。在日本，人工智能学会、日本机器人学会、自动测量与控制学会、人机界面学会和
ORISE 课程计划：人工智能不再是科幻小说
列出了许多人在日常生活中使用的一些 AI 示例：Netflix 推荐、定向广告、社交媒体平台上的推荐好友、Google 导航、搜索预测、电子邮件中的推荐回复、电子邮件过滤器、音乐流媒体服务中的音乐推荐、面部识别、欺诈预防以及视频游戏中的非玩家角色 (NPC)。由于 AI 是我们生活中不可或缺的一部分，并且它在未来可能会变得更加普遍，因此对其工作原理有一个基本的了解非常重要。AI 的智能程度取决于它所获得的数据，并且需要由人类进行训练。由于人类正在进行训练，因此人类的偏见可能会融入 AI 系统中。学生应该明白，虽然 AI 确实使我们的生活受益，并且有可能继续极大地改善我们的生活，但我们仍然必须以批判的方式看待 AI 及其应用，以确定我们使用和创建的每种 AI 的优缺点。真正的 AI 目前尚不存在，但我们今天拥有的被称为机器学习。机器学习是计算机如何在没有明确编程的情况下识别模式并做出决策的方式。机器学习不需要一步一步地对计算机进行编程，而是可以通过反复试验和实践进行学习。机器要从“经验”中学习，就需要大量数据来识别模式。一旦它学会识别给定的模式，它就可以开始做出预测。在这个活动中，学生将帮助训练计算机识别鱼类的模式。在模拟结束时，学生将被要求训练人工智能系统识别奇怪、快乐、悲伤等鱼。这将使学生开始理解编程偏见。在上课之前，建议老师进行模拟，以清楚了解学生将要做什么。材料