人工智能的伊斯兰伦理基础及其现代应用 Talal Agil Attas Alkhiri Umm Al-Qura 大学,教育学院,沙特阿拉伯麦加 摘要 本研究旨在解释此类伦理的伊斯兰基础及其当代应用,包括机器人技术、计算机视觉、语音识别、自然语言处理和专家系统。使用描述性分析设计,研究结果表明人工智能 (AI) 代表了文明的里程碑和当代人类的文明面貌。这一切都基于对上帝的信仰和对伊斯兰教合法目的的遵守,并考虑最高的人类和文明价值来维护人类的尊严。它还增强了控制事物使用、人类尊严、隐私、诚实和透明、正义和公平、责任和问责制的价值观(包括敬畏上帝)。人工智能使用的文明基础是通过受益于宇宙数据和禁止在处理宇宙无益的出价时夸大其词来确定的。关键词:人工智能,伦理,伊斯兰基础,1. 引言人工智能(AI)不再是社会的选择,而是一种现实。它代表了一个新时代,技术革命正在以惊人的速度改变人类生活的进程,将其带向一种新的人类文明形式。它通常渗透到生活的各个方面。事实上,人工智能在我们生活中的吸引力引起了人们对它的迷恋,使它能够塑造我们的日常行为。它基于其处理大数据的卓越能力塑造我们的决策,有时绕过任何人或道德的考虑或原则。更不用说基于宗教的控制了。它促使许多国家和组织在最大限度地使用它的同时,采取关于其风险的高级政策和道德宪章。在西方,认识到人工智能的道德基础是基于纳本特-维纳通过他的计算机伦理哲学观点所提出的。具体来说,他质疑人工智能是否可能成为道德基础。
詹妮琳·福尔摩斯(Jennielynn Holmes)召集会议在下午1:01订购,并遵守有关公众评论和布朗法案指南的Zoom规则。Alea Tantarelli进行了召唤和无家可归联盟委员会成员和牵头机构工作人员的介绍。礼物:丹尼斯·鲍塞凯(Dennis Pocekay),佩塔卢马(Petaluma)市|詹妮琳·福尔摩斯(Jennielynn Holmes),天主教慈善机构|娜塔莉·罗杰斯(Natalie Rogers),圣罗莎(Santa Rosa)市| Ben Leroi,圣罗莎社区健康|肖恩·哈姆林(Sean Hamlin),索诺玛县监事会的克里斯·赛(Chris Coursey)代理|玛格丽特·斯洛伊克(Margaret Sluyk),回家|克里斯·卡布拉尔(Chris Cabral),庇护所委员会(COTS)|当归史密斯,部落座位| Dot Norton,Martha Cheever代理,社区发展委员会|索诺玛应用乡村服务(SAVS)的Chessy Etheridge | Una Glass,Sebastopol市|杰基·埃尔沃德(Jackie Elward),罗纳特公园(Rohnert Park)|罗恩·韦兰德(Ron Wellander),索诺玛市|丹尼尔·丹佛斯(Dannielle Danforth),西县社区服务|萨尔维纳·诺里斯(Salvina Norris),索诺玛县印度卫生项目(SCHIP)|亚伦·梅洛(Aaron Mello),LEAP董事会缺席:Chris Coursey,索诺玛县监事会委员会Kristi Lozinto,一般会员|社区发展委员会 / LEAP Martha Cheever |夏安·麦康奈尔(Cheyenne McConnell),Tay代表有一个法定人数。1-4。批准同意日历(00:08:56 - 00:10:52)
patrick A.工商管理系尼日利亚三角洲州诺维纳大学奥古姆大学摘要:在这项研讨会工作中,我们深入研究了共享价值观与组织中战略实施成功之间的批判关系。我们探讨了共享价值观作为团结员工和利益相关者的核心信念和原则的重要性,从而为成功的战略实施做出了贡献。此外,本文研究了共享价值观对战略实施成果的影响以及它们如何帮助实现组织战略目标。此外,我们概述了在组织内培养共享价值文化的有效策略,从而促进了共享价值观的环境。关键字:共享价值,战略实施,成功简介在不断变化的商业格局中,组织必须制定有效的策略来实现长期目标。但是,仅战略规划并不能保证成功;它的实施同样至关重要。影响战略实施成功的一个关键方面是共享价值一组组织成员之间共享的核心原则和信念。本文深入研究了共享价值观与战略实施成功之间的关系,强调了培养共享价值文化以实现组织目标的重要性。研究范围本研究“共享价值和战略实施成功”的研究重点是探索共享价值与组织内战略计划有效执行之间的联系。研究的目标是研究共享价值观对组织中战略实施成功的影响,以确定有助于成功的战略实施的关键共享价值,以研究员工对共享价值观的承诺与共享价值观的承诺之间的关系,以分析组织文化在促进共享价值的文化中的作用,以促进共享价值的文化提出共享价值的策略,以培养组织中的共享价值文化。该研究将涵盖有关共享的各个方面
系统生物学旨在从系统层面理解生物系统。由于多个领域的进步,它是生物学中一个不断发展的领域。最关键的因素是分子生物学的快速进步,以及对 DNA 序列、基因表达谱、蛋白质-蛋白质相互作用等进行全面测量的技术。随着生物数据流的不断增加,现在几乎可以认真尝试将生物系统理解为系统。处理这种高通量实验数据对计算机科学提出了很高的要求,包括数据库处理、建模、模拟和分析。半导体技术的显著进步带来了能够支持系统级分析的高性能计算设施。这不是第一次进行系统级分析的尝试;过去曾有过几项努力,其中最引人注目的是诺伯特·维纳在30多年前提出的控制论或生物控制论。由于当时对分子水平的生物过程的理解有限,大多数工作都是对生理过程的现象学分析。也有生化方法,如代谢控制分析,虽然仅限于稳态流,但它已成功用于探索生物代谢的系统级特性。系统生物学与所有其他新兴科学学科一样,建立在多种共享愿景的努力之上。然而,系统生物学与过去的尝试不同,因为我们第一次能够基于分子水平的理解在系统水平上理解生物学,并创建一个以分子水平为基础的一致知识体系。另外,需要注意的是,系统生物学是系统级研究的生物学,而不是试图将某些教条原则应用于生物学的物理学、系统科学或信息学。当该领域在未来几年成熟时,系统生物学将被描述为系统级生物学领域,广泛使用尖端技术和高度自动化的高通量精密测量,结合复杂的计算工具和分析。系统生物学显然包括实验和计算或分析研究。然而,系统生物学并不是分子生物学和计算科学的简单结合来逆转
上下文。Venus的Co 2较厚的大气与电离层共存,该电离层主要是通过太阳能极端紫外线和软X射线光子的大气中性的电离来形成的。尽管进行了广泛的建模工作,但对电子分布的重现得很好,但我们注意到与先前的研究有关的两个主要缺点。生产和库仑相互作用的影响对于揭示金星电离层的结构和组成至关重要。目标。我们首次评估了质子化物种对时代金星电离层结构的作用。我们还评估了离子库仑碰撞的作用,在许多现有模型中被忽略了。方法。专注于预计质子化效果更突出的太阳最小条件,我们为时代的维纳西亚电离层建立了一个详细的一维光化学模型,并结合了50个以上的离子和中性物种(其中17种是质子化的物种),以及最彻底的化学网络。我们包括离子中性和离子库仑碰撞。光电子影响过程是通过两流动力学模型实现的。结果。我们的模型可以很好地重现观察到的电子分布。该模型表明质子化倾向于通过一系列质子转移反应沿着低至高质子相关的质子转移反应来分散电离流到更多的通道中。结论。另外,在高海拔地区,质子化近2倍的质子化可以增强O + 2的分布,在该系数通过O和OH +之间的反应有效产生。我们发现,库仑碰撞不仅直接通过抑制离子扩散,而且通过修饰离子化学来影响顶部的金星电离层。可以根据库仑碰撞的作用来区分两个离子基:一个在高海拔地区优先生产并积聚在顶部离子室中的组,该组应与在低海拔地区优先生产的另一组进行比较,而在上层离子层中则耗尽。质子化和库仑碰撞都对顶部的金星电离层产生了明显的影响,这说明了这项研究和早期计算之间模型离子分布的许多显着差异。
正在《认知科学》上发表。这是对“认知科学的进展与难题”征集信函的回应。直到 20 世纪 50 年代,几乎没有科学词汇来描述由大量简单程序组合而成的复杂过程(Minsky,2011 年)。随着计算机科学、复杂系统的基础工作(Simon 1962 年、Anderson 1972 年;Wimsatt 1974 年)以及认知科学(Marr,1982 年;Minsky,1961 年;1974 年;Gardner,1985 年)的出现,这种情况发生了变化。现在,21 世纪已经过去了近四分之一,认知科学非常严谨和形式化,与人工智能和计算机科学的概念进步相结合,获得了理论和技术上的进步。例如,预测编码、贝叶斯推理和各种机器学习都代表了对 20 世纪中期思想家(如明斯基和维纳)提出的分层预测误差原理的重新审视(Clark,2013;Minsky,1961;1974;Tennenbaum 等人,2011;Wiener,1948)。这些和其他信息处理原理为信息处理问题提供了算法解决方案,从而确定了我们可能在自然智能中发现或在人工智能中构建的功能(Lake 等人,2015)。它们还为我们提供了工具来描述实验研究中观察到的因变量和自变量之间的关系,如决策的漂移扩散模型(Pleskac & Busemeyer,2010)。然而,在急于建立一门严谨的科学时,我们担心目前正在犯一个错误:过于强调描述性或预测性研究,而没有足够重视认知过程的目的——这些过程在遗传和文化上进化是为了解决的问题。想象一下,一位外星科学家面前摆着一辆现代地球汽车。这辆车有各种复杂的机械装置,从发动机里的活塞到电脑里的电路。外星人的任务是弄清楚它是如何工作的。当然,如果他们不知道它的功能是运输,这个任务几乎是不可能完成的,但我们的外星人并不傻。他们知道汽车的作用是把人类从一个地方运送到另一个地方,而汽车的
当代人工智能与神学之间没有明确的联系。人工智能领域通常不会刻意探索任何可以归类为神学的东西。在最好的情况下,人工智能对神学问题持不可知论态度,在最坏的情况下,人工智能是无神论的,它假设了一种激进的物理主义,排除了上帝、精神甚至思想的存在。这与人工智能的前身控制论形成了鲜明的对比,控制论对世界上的神秘性更加开放。诺伯特·维纳和斯塔福德·比尔等控制论专家认为,人类必须不仅仅是一种机械,由于现实的复杂性和我们大脑的有限性,关于世界和我们自己的一些事情将永远是不可知的(Williams 1968,44;Pickering 2004,499-501)。对他们来说,神的奥秘并不是某种补充或叠加的东西,而是与宇宙中其他不可知方面完美地延续在一起。因此,控制论被视为对这一奥秘的探索。宗教与控制论的继承者人工智能之间并不存在这种明确的关系。利用人工智能程序在宗教文本中寻找隐藏的语言模式或许是人工智能与神学之间最直接、最不具推测性的形式。计算方法至少从 20 世纪 70 年代就开始用于圣经研究,但直到 21 世纪机器学习算法出现后,统计人工智能的全部潜力才被释放。目前,计算方法不再是圣经研究中一种奇特的方法,而是主流方法(Peursen 2017, 394)。一个例子是算法如何帮助圣经研究人员区分同一文本中的不同作者(Dershowitz、Akiva 和 Koppel 2015),这被称为作者聚类。利用人工智能的力量研究古代文献的好处非常明显:新见解、假设的确认/反驳以及新的联系。然而,当程序产生令人惊讶的结果而无法解释时,就会出现困难的黑箱问题。研究人员是否应该简单地相信人工智能是正确的,这是不令人满意的,可以说是一个滑坡,还是应该将结果视为错误并尝试修复算法,直到它产生预期的结果,而这种方法反过来会循环和冗余?(Peursen 即将出版,11-12)。
HBR 十大战略必读书籍,作者为《哈佛商业评论》,迈克尔·E·波特、詹姆斯·C·柯林斯、杰里·I·波拉斯、马克·W·约翰逊、克莱顿·M·克里斯坦森、亨宁·卡格曼、W·陈·金、勒内·A·莫博涅、加里·L·尼尔森、卡拉·L·马丁、伊丽莎白·鲍尔斯、罗伯特·S·卡普兰、大卫·P·诺顿、奥里特·加迪什、詹姆斯·L·吉尔伯特、迈克尔·C·曼金斯、理查德·斯蒂尔、保罗·罗杰斯和玛西娅·布伦科合著。 HBR 十大变革管理必读书籍,作者为《哈佛商业评论》,约翰·P·科特、W·陈·金和勒内·A·莫博涅合著。 《合作竞争》作者:亚当·M·勃兰登堡 (Adam M. Brandenburger) 和巴里·J·纳勒巴夫 (Barry J. Nalebuff) 《边缘竞争:结构化混乱中的战略》作者:肖娜·L·布朗 (Shona L. Brown) 和凯瑟琳·M·艾森哈特 (Kathleen M. Eisenhardt) 《为赢而战:战略的真正运作方式》作者:AG·拉菲利 (AG Lafely) 和罗杰·L·马丁 (Roger L. Martin) 《蓝海战略:如何创造无可争议的市场空间并使竞争变得无关紧要》作者:W. 陈·金 (W. Chan Kim) 和蕾妮·A·莫博涅 (Renée A. Mauborgne) 《战略性思考:商业、政治和日常生活中的竞争优势》作者:阿维纳什·K·迪克西特 (Avinash K. Dixit) 和巴里·J·纳勒巴夫 (Barry J. Nalebuff) 《软优势:伟大公司获得持久成功的地方》作者:里奇·卡尔加德 (Rich Karlgaard)
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