人工智能已成为日常生活中司空见惯的存在。通过网络获取信息、消费新闻和娱乐、金融市场的表现、监控系统识别个人的方式、司机和行人如何驾驶以及公民如何领取福利金,这些都是人工智能渗透到人类生活、社会机构、文化实践以及政治和经济进程中的无数例子。用于实现人工智能的算法技术的影响是深远的,激发了相当多的时代炒作和希望,以及反乌托邦的恐惧,尽管它们在技术专家的社交网络之外仍然在很大程度上不透明且理解甚少(Rieder 2020)。然而,人工智能的深远社会和伦理影响正变得越来越明显,并成为人们关注的重要对象。人工智能是争议的焦点,例如,工作场所和公共服务的自动化;算法形式的偏见和歧视;不平等和劣势的自动再现;以数据为中心的监控和算法分析制度;无视数据保护和隐私;政治和商业微目标;以及科技公司控制和塑造其所涉足的所有领域和空间的能力,从整个城市和公民群体到特定的集体、个人甚至人体 (Whittaker et al 2018)。人们已经制定了许多道德框架和专业行为准则,试图减轻人工智能在社会中的潜在危险和风险,尽管关于它们对公司的具体影响或这些框架和准则如何保护商业利益的重要争论仍然存在 (Greene, Hoffman & Stark 2019)。
人工智能已成为日常生活中司空见惯的事情。通过网络获取信息、消费新闻和娱乐、金融市场的表现、监控系统识别个人的方式、驾驶员和行人如何导航以及公民如何领取福利金,这些只是人工智能渗透到人类生活、社会机构、文化实践以及政治和经济进程中的无数例子。用于实现人工智能的算法技术的影响是深远的,激发了相当多的时代炒作和希望,以及反乌托邦的恐惧,尽管它们在技术专家的社交网络之外仍然很大程度上不透明且理解甚少(Rieder 2020)。然而,人工智能的深刻社会和伦理影响正变得越来越明显,并成为人们关注的重要对象。人工智能是争议的焦点,例如,工作场所和公共服务的自动化;算法形式的偏见和歧视;不平等和劣势的自动再现;以数据为中心的监视和算法分析制度;无视数据保护和隐私;政治和商业微目标定位;以及科技公司控制和塑造其渗透的所有部门和空间的权力,从整个城市和公民群体到特定的集体、个人甚至人体(Whittaker 等人,2018 年)。已经制定了许多道德框架和专业行为准则,试图减轻人工智能在社会中的潜在危险和风险,尽管关于它们对公司的具体影响或这些框架和准则如何保护商业利益的重要争论仍然存在(Greene、Hofferman 和 Stark,2019 年)。目前,人工智能在网络、智能手机、社交媒体和通过互联物体和传感器网络在空间中的实例化的历史比最近一些划时代的说法所暗示的要长得多。人工智能的历史至少可以追溯到 20 世纪 40 年代计算机科学和控制论的诞生。 “人工智能”这一术语本身是在 20 世纪 50 年代中期达特茅斯学院的一个项目和研讨会中提出的。从 20 世纪 60 年代到 90 年代,人工智能经历了一段“寒冬”,其研究和开发首先侧重于对人类推理的编码原理进行模拟,然后侧重于“专家系统”,即基于定义的知识库模拟专家的程序性决策过程。2010 年之后,人工智能逐渐以一种新范式回归,不再是模拟人类智能或可编程专家系统,而是能够通过对大量“大数据”进行分类和关联来学习和做出预测的数据处理系统。计算过程包括数据分析、机器学习、神经网络、深度学习和强化学习是大多数当代人工智能的基础。人工智能可能只是一系列统计、数学、计算和数据科学实践和发展的新的总称,它们各自都有复杂且相互交织的谱系,但它也标志着这些历史脉络的独特联系(Schmidhuber 2019 , 2020 )。现代人工智能的重点不是创造计算“超级智能”(“强人工智能”),而是理想情况下致力于开发能够从自身经验中学习、适应变化的机器。
1 穆尔西亚天主教大学(UCAM)生命科学学院组织学和病理学系,西班牙穆尔西亚 30107; begoalbur@gmail.com (BA-G.); davolef@gmail.com (FFL-C.); jgarcia652@ucam.edu (JG-S.) 2 圣卢克综合大学医院 (HGUSL) 病理科,Calle Mezquita sn, 30202 卡塔赫纳,西班牙 3 临床分析部,圣卢克综合大学医院 (HGUSL),Calle Mezquita sn, 30202 卡塔赫纳,西班牙; mariadolores.lopezabellan@outlook.es 4 生物医学信息学和生物信息学平台,穆尔西亚生物医学研究所 (IMIB) / 穆尔西亚地区医疗保健培训与研究基金会 (FFIS),30003 穆尔西亚,西班牙; angel.esteban@ ffi s.es 5 分子病理学和药物遗传学研究组,穆尔西亚生物医学研究所 (IMIB),Calle Mezquita sn, 30202 卡塔赫纳,西班牙 * 通讯地址:pablo.conesa@carm.es;电话:+ 34-968128600(分机 951615)
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证 它是永久可用的。 是作者/资助者,已授予 medRxiv 许可以显示预印本(未经同行评审认证)预印本 此版本的版权所有者于 2020 年 1 月 24 日发布。;https://doi.org/10.1101/2020.01.18.20018036 doi: medRxiv preprint
了解个人在做出感知决策时如何利用社交信息以及社交信息如何影响他们的决策信心在社会中至关重要。迄今为止,人们对人类的感知决策以及受社会影响的相关神经介质知之甚少。本研究提供了个人在执行面部/汽车识别任务时如何被他人决策操纵的经验证据。受试者受到他们认为是其他受试者的决定的显著影响,而实际上,线索是独立于刺激而操纵的。一般来说,当受试者的个人决定与线索一致时,他们的决策信心往往会增加,而当线索与他们的个人判断相冲突时,他们的信心会降低,这往往导致决策逆转。使用一种新颖的统计模型,可以根据受试者受线索影响的倾向对他们进行排名。随后通过对他们的神经数据的分析证实了这一点。神经时间序列分析表明,在早期阶段,使用社交线索进行决策并没有显著差异,这与使用预测线索的神经预期研究不同。神经数据的多变量模式分析暗示额叶皮层在视觉处理的后期阶段可能发挥着作用,它似乎编码了线索对感知决策的影响。具体来说,内侧额叶皮层似乎在促进冲突线索之前的感知决策方面发挥着作用。
承担安全关键功能的自主技术的发展,例如无人驾驶汽车或手术机器人,可以潜在地减少事故和错误并提高生产力。然而,尽管自主系统有望提高安全性和生产力,但之前的人机交互研究表明,增加自动化并不一定能保证提高系统效率或安全性。通常,在大型系统内实现任务自动化会通过将操作员的工作量从一种物理或认知资源转移到另一种物理或认知资源来修改任务,从而改变任务而不是改进任务。操作员无法理解的设计不良的自动化通常会导致人为错误,并因实施不便而降低系统效率(Lee and Morgan 1994)。
缅因大学位于缅因州奥罗诺,是该州的土地赠与和海洋赠与机构。缅因大学通过其明确的全州教学、研究和公共服务外展使命为其所在州服务。缅因大学提供 90 个四年制、61 个硕士学位和 24 个博士学位课程,提供缅因州最多样化和最先进的选拔课程。卡内基
十条线索系统指导模式 廷巴克图学院、南方大学和 A&M 学院系统指导需要交织以下“重叠”线索。[该模式的实施使廷巴克图学院获得了 2002 年美国总统 STEM 指导杰出奖] 1. 学者从各种来源获得资金支持——指导、监督和系统指导的其他组成部分,保证将由此产生的“时间红利”用于全职学习、研究和相关的充实活动。学者的多元化资金基础包括学费奖学金(路易斯安那州的 TOPS)、联邦学生经济援助、LS-LAMP、LASIGMA 的有限支持以及其他奖学金和研究金来源,包括单位和机构基金。 2. 沟通技巧提升 - 一系列的听、说、读、写和相关活动旨在培养对适用语言(英语)的掌握,这是一种思维载体。这项活动需要大量接触技术交流,如“成功写作”(1998,McGraw-Hill Companies,第 135-176 页和第 212-215 页)中所述,超出常规的英语课程作业。 3. 全面、科学的建议 - 要非常小心地安排课程的正确顺序。事实上,科学、技术、工程、数学 (STEM) 学科的内在刚性(或分类结构)要求采用这种方法。 赋予学习者权力是指导的中心目标。这种赋予权力包括掌握表现的幂律及其延伸、人类表现的综合定律 (ILP);并了解一些久经考验的事实和实践(首次记忆保持曲线、有效学习小组的价值、问题解决范例、缺乏背景材料和不“聪明”之间的区别)。 4. 辅导 - 教师、尤其是同学的辅导将继续提供给有需要的学生或学者。 (事实上,常规辅导领域经常被自组织的学习小组接管!)辅导是为了追求卓越,而不是为了补救;它是为了解决背景中的漏洞并巩固已知的要点;需要辅导并不是缺乏内在智慧的标志,正如人类表现的幂律所说,而是明智地认识到 STEM 领域的内部僵化。顺便说一句,高级学者的辅导还可以提高他们的沟通技巧和自我价值感,同时他们还可以复习材料(ILP 就是这么说的)! 5. 一般研究活动 - 学者对几个主题进行严格的文献检索。他们掌握复杂的搜索算法、电子搜索和相关迭代。科学文献是研究问题的无限来源!同行评审的文献是 STEM 学科的标准。关于科学方法的精细结构、批判性思维和创造性思维的讨论是本讨论的一部分。6. 在我们的指导计划中,学者们执行的具体研究项目 - 联邦和工业实验室的教职员工和研究人员在夏季担任研究主管和导师。根据人类整体法则
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