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World File Search System认知过程
秋季 2 0 2 4
本课程旨在深入概述认知和社会发展、动机和学习、个人和群体差异、教学方法以及学习评估方面的研究和理论。它将涵盖教育心理学中当前和新兴的关键问题，重点关注认知过程和大脑的研究调查、动机对学习的影响、评估在学习中的作用、教学心理学、教学干预的有效性以及认知、学习和教学对不同学习者的关系。教育心理学的基础理论和当代问题将在人类发展的整个生命周期和包括学校、家庭和社区在内的不同背景下进行研究。
湿件化身人工智能？迈向基于合成生物学的自创生组织方法
具身人工智能 (EAI) 是当代人工智能的一个方向，其特点是发展对自然认知过程的综合研究，其假设是认知者的身体在认知中起着决定性的作用。在 EAI 中，“身体”的概念呈现出广泛的解释，从概念上讲，可以认为跨越了两个极端：一种是用于符号信息处理的神经元外物质支持的概念，适合将符号置于感觉运动关联中；一种是多重、集成、嵌入环境的系统的概念，其自组织的生物动力学与意义建构过程密不可分（纠缠在一起）（例如，Gallagher，2011；Ziemke，2016）。EAI 通常被宽泛地等同于机器人 AI，即一种以构建和实验探索自然认知过程的硬件模型为目标的 AI 形式。事实上，与计算机不同，机电机器人被赋予了身体，使其处于物理世界中 — 即，不（仅仅）处于抽象的“信息世界”中 — 并允许它们基于传感器（例如，能够检测障碍物、光、声音、电磁信号等的传感器）与其进行交互。和执行器。在大多数情况下，EAI 创建由计算机控制的机器人，这样机器人代理的身体在其与环境的感觉运动交互中，将中央处理单元的活动作为基础，中央处理单元充当信息处理和决策设备。然而，EAI 社区也致力于构建不受计算机引导的机器人，这些机器人能够仅通过身体来了解周围环境并完成认知任务（例如 Brooks，1991；Steels 和 Brooks，1995）。自 20 世纪 90 年代初出现以来，EAI 通过其多种表现形式，在基础研究和应用研究层面都取得了令人瞩目的进步（例如 Pfeifer 和 Bongard，2006）。尽管如此，从 20 世纪 90 年代末开始，人们就开始争论 EAI 方法是否适合生物体建模。这些批评越来越多地不局限于强调 EAI 典型的理论和实现的身体机械观。他们注意到 EAI 无法对身体组织进行建模，即通过新陈代谢支持生物体不断自我生产的功能关系动态网络（Ziemke，2016；Damiano 和 Stano 2018）。这些都是激进的批评，指出目前 EAI 对自然认知过程的综合研究仅仅建立在对生物体的模仿建模上：一种人工重建，只考虑身体结构的表面方面（例如，运动和解剖元素）而忽略了其最具体的维度——自主组织。在这篇短文中，我们打算介绍一种旨在克服这一差距的 EAI 研究方法的一般纲领路线。这样的程序本身并不是什么新鲜事。EAI 研究
人工智能是社会发展现阶段的未来技术
需要理性化心理活动，组织认知过程。因此，在古代科学知识发展时期，不仅观察到系统概念的形成，而且系统获得了方法论意义，作为组织思维、研究和形成新知识和现有知识的方法。在随后的时期和很长一段时间里，在对系统的考虑中建立了认识论方法。中世纪哲学以总和、学说、存在的概念运作，以前这些概念是沉思性的，现在被纳入各种科学的分析范围，而每门科学都以其固有的方法试图深入存在的本质。康德（1910）在他的著作《纯粹理性批判》中给出了他对系统的理解。
内容 - 温迪·诺里斯
可以同时实现自适应学习和可靠性能。关注这些过程代表了对先前关于组织事故起源和背景的讨论（例如，Perrow，1984）的理论丰富，这些讨论在很大程度上是在宏观层面、技术驱动的结构视角下构建的。丰富性源于这样一个事实：通过阐明一组不断重新实现可靠性的认知过程，我们提供了一种制定可靠结构的机制。这种机制在非 HRO 中往往不够发达，因为人们往往关注成功而不是失败，关注效率而不是可靠性。我们怀疑，围绕可靠性构建的流程改进计划（例如，全面质量管理）失败的原因往往是认知基础设施不够发达。
摇头丸/MDMA使用和市场在澳大利亚，2013 - 2022年
我可以监督荣誉和法医硕士研究。我的研究调查了不确定性下判断和决策的认知过程，重点是制定童年的决策。我目前的一些项目旨在了解成年人和儿童如何在不确定性下做出判断和决策，在儿童期间的适应性决策策略如何发展，个人在处理不确定性方面的选择策略与社会环境中的不确定性不同以及第一手经验如何塑造人们的判断和决定。这些项目非常适合对决策的发展，社会或计算方面感兴趣的学生。请参阅我的Google Scholar个人资料以获取出版物列表：https：//scholar.google.de/citations？user = gbwqyteaaaaaaj＆hl = de
利用人类语言处理信号进行自然语言处理的最佳实践
自然语言处理 (NLP) 的机器学习方法并不完善，仍然缺乏人类在处理语音或阅读文本时自动访问的复杂功能。例如，人类能够解决共指并进行自然语言推理，而机器学习方法却远没有那么好 (Wang et al., 2019)。人类语言处理数据可以被记录下来并用于提高 NLP 模型的性能，并进行解释性研究，以了解我们的模型仍然缺少哪些“类似人类”的技能。将大脑活动与机器学习联系起来可以增加我们对大脑表征内容的理解，从而了解如何使用这些表征来理解、改进和评估 NLP 的机器学习方法。我们在本文中的目的是找到在利用人类语言处理信号进行 NLP 时成功实施的常见模式和方法。主要目的是指导研究人员应对使用认知数据源时不可避免的挑战。近年来，越来越多的研究使用人类语言处理来改进和评估 NLP 模型。然而，在预处理、特征提取和在模型中使用人类数据方面尚未建立一致的做法。生理和神经影像数据本质上是有噪声的，也可能受特殊性的影响，这使得有效应用机器学习算法变得更加困难。例如，在眼动追踪中，延长注视时间表明认知处理更复杂，但不清楚正在发生哪个过程。脑成像信号有助于更好地定位大脑中的认知过程，但很难将与感兴趣的任务相关的信号与与语言处理无关的其他认知过程相关的噪声区分开来（例如，运动控制、视觉等）。在本文中，我们回顾了最近的 NLP 研究，利用了不同的
1个标题规范性特征与年龄相关的周期性...
脑电图（EEG）提供了对各个生命阶段神经活动的动态变化的基本见解。周期性和周期性脑电图活性的细微差别改变揭示了神经发育和衰老的复杂模式（Donoghue等，2020）。从幼儿到成年时期，上的活动减少了（Hill等，2022）。这些改变可能是由于振荡耦合与当地人口峰值之间平衡的转变（Voytek and Knight，2015年）。同样，老化会改变动态网络通信，这主要由光谱的周期性组件的变化反映。一个很好的描述现象是α范围内中心频率的减速，这与注意力和认知过程不可或缺（Cesnaite等，2023）。
通过人工智能生成的艺术增强自我表达能力
我们研究了生成式人工智能 (AI) 通过创造性表达反映作者认知过程的潜力和局限性。重点是 AI 生成的艺术作品理解人类意图 (一致性) 和基于创造力、美学、新颖性、娱乐性和深度等标准以视觉方式表现情感的能力。结果显示，作者更喜欢基于情绪描述的图像，而不是主要事件。我们还发现，过度表现特定元素或刻板印象的图像会对 AI 一致性产生负面影响。我们的研究结果表明，AI 可以促进创造力和情绪的自我表达。我们采用生成式 AI 的研究框架可以帮助设计相关领域（例如心理健康教育、治疗和咨询）的基于 AI 的干预措施。
![人工智能 [ ARTI ] 10 分 ---- 11 年级](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f816b23c8e68f7b35858df420f73839f010b1212.png)
人工智能 [ ARTI ] 10 分 ---- 11 年级
人工智能目前是科技界最热门的流行语之一，这是有充分理由的。过去几年，一些以前只存在于科幻领域的创新和进步逐渐变成了现实。专家将人工智能视为生产要素，它有可能引入新的增长源并改变各行业的工作方式。中国和美国有望从即将到来的人工智能热潮中获益最多，占全球影响的近 70%。人工智能是一种使计算机、计算机控制的机器人或软件像人类思维一样智能思考的方法。人工智能是通过研究人脑模式和分析认知过程来实现的。这些研究的成果开发了智能软件和系统。