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非机密 国防部 2022 财年总统预算 附件 R-1 2022 财年总统预算 总义务权限 2021 年 5 月 4 日（单位：千美元） 2020 财年 2021 财年 2022 财年 预算活动摘要回顾 实际* 颁布** 请求 ---------------------------------- ------------- ------------- ------------- 基础研究 258,311 293,976 198,549 应用研究 161,913 171,097 234,194 先进技术开发 1,537,841 1,422,845 1,372,669 先进组件开发与原型 2,201,291 2,050,276 1,961,731 系统开发与演示431,511 316,428 184,873 管理支持 1,179,157 831,430 871,214 操作系统开发 196,738 265,900 145,688 软件和数字技术试点项目 246,781 265,759 研究、开发、测试和评估总额 5,966,762 5,598,733 5,234,677 FYDP 项目摘要回顾 ------------------------------ 通用部队 7,775 3,099 2,925 情报和通信 433,119 332,600 339,672 研究与开发 5,524,902 5,263,034 4,892,080 行政和相关活动 966研究、开发、测试与评估总额 5,966,762 5,598,733 5,234,677 R-122BAS：2022 财年总统预算（总基础发布版本），截至 2021 年 5 月 4 日 09:22:57 第 III 页未分类第 3 卷 - viii
预算活动 1 - 论证书
拨款语言对于基础和应用科学研究、开发、测试和评估所需的费用，包括设施和设备的维护、修复、租赁和运行，$12,799,645,000.00 可用于履行义务直到 2023 年 9 月 30 日。基本预算中核算的 2022 财年海外应急行动如下：基本预算中核算的直接战争费用 $67,710,000：直接战争费用是那些战斗或直接战斗支援费用，一旦战斗行动在主要应急地点结束，就不会继续支出。基本预算中核算的持久成本：$41,546,000：持久需求是战区和美国本土的持久成本，这些成本在战斗行动停止后可能会继续存在，之前已在 OCO 中提供资金。 2021 财年包括《2021 年综合拨款法案》（PL 116-260）第 IX 章 C 部分和第 IV 章 J 部分。2020 财年包括《2020 年综合拨款法案》（PL 116-93）第 IX 章和第 X 章 A 部分、《2020 年进一步综合拨款法案》（PL 116-94）第 IV 章和第 V 章 F 部分以及《冠状病毒援助、救济和经济安全法案》（PL 116-136）。
预算活动 1 - 论证书
非机密研究、开发、测试和评估，陆军拨款语言对于基础和应用科学研究、开发、测试和评估所需的费用，包括设施和设备的维护、修复、租赁和运营，12,799,645,000.00 美元可用于履行义务，直到 2023 年 9 月 30 日。基本预算中核算的 2022 财年海外应急行动如下： 基本预算中核算的直接战争成本 67,710,000 美元：直接战争成本是战斗或直接战斗支援成本，一旦主要应急地点的战斗行动结束，这些成本将不会继续支出。基础预算中计入的持久成本：41,546,000 美元：持久需求是战区和美国本土的持久成本，这些成本在战斗行动停止后可能会继续存在，并且之前已在 OCO 中得到资助。2021 财年包括《2021 年综合拨款法案》（P.L.）第 IX 章 C 部分和第 IV 章 J 部分。116-260。2020 财年包括《2020 年综合拨款法案》（P.L.116-93）的 A 部分、第 IX 和 X 章、《2020 年进一步综合拨款法案》（P.L.116-94）的 F 部分、第 IV 和 V 章以及《冠状病毒援助、救济和经济安全法案》（P.L.116-136）。成本说明 编制了以下论证书，成本为 472,560 美元：飞机 (ACFT)、导弹 (MSLS)、武器和履带式战斗车辆 (WTCV)、弹药 (AMMO)、其他采购陆军 (OPA) 1 – 战术和支援车辆、其他采购陆军 (OPA) 2 – 通信和电子产品、其他采购陆军 (OPA) 3 和 4 - 其他支援设备和备件、研究、开发、测试和评估 (RDTE)，用于：预算活动 1、预算活动 2、预算活动 3、预算活动 4、预算活动 5A、预算活动 5B、预算活动 5C、预算活动 6、预算活动 7 和预算活动 8。
简单性假设和模拟论证对我们文明的一些启示
根据对模拟论证最常见的解释，我们很可能生活在祖先模拟中。有趣的是，在所有模拟空间中，某些模拟家族是否比其他模拟家族更有可能出现。我们认为，计算复杂性给出了一个自然的概率度量：更简单的模拟更有可能运行。值得注意的是，这使我们能够从我们生活在模拟中的事实中提取实验预测。例如，我们表明，人类很可能无法实现星际旅行，人类也不会在宇宙中遇到其他智慧物种，从而解释了费米悖论。另一方面，任何这些预测的实验证伪都将构成反对我们的现实是模拟的证据。
用于贝叶斯认识论证据评估的人工智能方法
1.Rajkomar A、Oren E、Chen K 等人。利用电子健康记录进行可扩展且准确的深度学习。npj 数字医学。2018；1(1):1 – 10。https://doi.org/10.1038/s41746-018-0029-1。2.Paydar S、Pourahmad S、Azad M 等人。利用人工神经网络建立甲状腺结节恶性风险预测模型。《中东癌症杂志》。2016；7(1):47-52。3.Amato F、López A、Peña-Méndez EM、Va ň hara P、Hampl A、Havel J.医学诊断中的人工神经网络。J Appl Biomed。2013； 11(2):47-58。 https://doi.org/10.2478/v10136-012-0031-x。4.莫赫塔尔 AM.未来医院：业务架构视图。马来医学科学杂志。2017；24(5):1-6。 https://doi.org/10.21315/mjms2017.24.5.1。5.Liu X、Faes L、Kale AU 等人。深度学习与医疗保健专业人员在医学影像检测疾病方面的表现比较：系统评价和荟萃分析。柳叶刀数字健康。2019；1(6):e271-e297。https://doi.org/10.1016/s2589-7500 (19)30123-2。6.Nagendran M、Chen Y、Lovejoy CA 等人。人工智能与临床医生：深度学习研究的设计、报告标准和主张的系统回顾。英国医学杂志。2020；368：m689。https://doi.org/10.1136/bmj.m689。7.Panch T、Pearson-Stuttard J、Greaves F、Atun R. 人工智能：公共健康的机遇和风险。柳叶刀数字健康。2019；1 (1):e13-e14。https://doi.org/10.1016/s2589-7500(19)30002-0。8.Landes J、Osimani B、Poellinger R. 药理学中的因果推理的认识论。欧洲哲学杂志。2018；8(1):3-49。 https://doi.org/10。1007/s13194-017-0169-1。9.Abdin AY、Auker-Howlett D、Landes J、Mulla G、Jacob J、Osimani B.审查机械证据评估者 E-synthesis 和 EBM +：阿莫西林和药物反应伴有嗜酸性粒细胞增多和全身症状 (DRESS) 的案例研究。当前药学设计。2019；25（16）：1866-1880。https://doi.org/10.2174/1381612825666190628160603。10.De Pretis F，Osimani B.药物警戒计算方法的新见解：E-synthesis，一种用于因果评估的贝叶斯框架。国际环境研究公共卫生杂志。11.2019;16(12):1 – 19。https://doi.org/10.3390/ijerph16122221。De Pretis F、Landes J、Osimani B。E-synthesis：药物监测中因果关系评估的贝叶斯框架。Front Pharmacol 。2019；10：1-20。https://doi.org/10.3389/fphar.2019.01317。12。De Pretis F、Peden W、Landes J、Osimani B。药物警戒作为个性化证据。收录于：Beneduce C、Bertolaso M 编辑。个性化医疗正在形成。从生物学到医疗保健的哲学视角。瑞士 Cham：Springer；2021:19 即将出版。13.那不勒斯 RE。学习贝叶斯网络。Prentice Hall 人工智能系列。新泽西州 Upper Saddle River：Pearson Prentice Hall；2004 年。14.Hill AB。环境与疾病：关联还是因果关系？J R Soc Med。2015;108(1):32-37。本文首次发表于 JRSM 第 58 卷第 5 期，1965 年 5 月。https://doi.org/10.1177/ 0141076814562718。15.Mercuri M、Baigrie B、Upshur RE。从证据到建议：GRADE 能帮我们实现目标吗？J Eval Clin Pract 。2018;24(5):1232- 1239。https://doi.org/10.1111/jep.12857。
可解释机器学习的溯因和论证：立场调查 ∗
本文介绍了两种原则性的推理形式：溯因推理和论证推理，并阐述了它们在机器学习中可以发挥的基本作用。本文回顾了过去几十年来关于这两种推理形式与机器学习工作的联系的最新成果，并由此阐述了溯因推理和论证推理的解释生成作用如何使它们成为可解释机器学习和人工智能系统开发的自然机制。溯因推理通过数据的转换、准备和均质化来促进学习，从而为实现这一目标做出了贡献。论证作为传统演绎推理的保守扩展，为学习提供了一种灵活的预测和覆盖机制——一种与所学知识相关的目标语言——它明确承认在学习的背景下，需要处理与任何经典逻辑理论不相容的不确定、不完整和不一致的数据。
人工智能伦理教育论证方案
关键词：人工智能伦理、机器伦理、人工智能伦理教育、论证方案、论证图解、明确的伦理主体 1 引言 工程伦理早已被认为是计算机科学教育中的一个重要课题。美国计算机协会最近发布了一份更新的《道德与职业行为准则》，其中包含用于教育的说明性案例研究（https://www.acm.org/code-of-ethics）。在美国工程伦理教育中，最常被引用的教学策略是审查职业道德准则、接触案例研究、讨论或完成有关道德问题的书面作业、应用道德决策过程、接触道德理论以及将道德部分纳入团队项目 [15]。一些用于教授工程和法律伦理的计算机教育程序模拟了基于案例的论证 [14, 19]。最近，人们对让计算机科学专业的学生接触人工智能（AI）的伦理问题产生了兴趣。教学方法包括伦理理论研究、职业道德规范审查、案例研究和科幻小说分析[9, 10, 13]。
理性行动理论背景下的中文房间论证
大约四十年前（1980 年），美国哲学家约翰·塞尔在他的论文《思想、大脑和程序》（Searle：1980）中发表了他对他所谓的强人工智能（人工智能）论题的著名驳斥，塞尔声称“经过适当编程的计算机确实具有认知状态，程序因此可以解释人类认知”（Searle：1980，417）。正如他所写，塞尔的论文的直接收件人是 R. Shank 和 R. Abelson 的研究（Shank，Abelson：1977，248），他们的作者声称他们设法创建了一个能够理解人类故事含义的计算机程序。例如，关于一个故事：“一个人去一家餐馆点了一个汉堡包；当汉堡包送来时发现它被烧焦了，这个人愤愤不平地离开了餐馆，没有付钱。”问题是：“他吃了汉堡包吗？”“适当”编程的计算机回答很可能没有。在他的文章中，Searle 既没有分析 Shank 和 Abelson 使用的测试计算机的程序，也没有分析他们程序的运行原理。他提出了一个问题，当计算机没有相应的视觉、嗅觉和味觉体验时，是否可能谈论理解，因为计算机无法知道“汉堡包”、“烧焦”等词的含义。正如 Searle 所相信的，Shank 和 Abelson 进行的人工智能研究遵循了 A. Turing 众所周知的测试范式，根据该测试，计算机对“人类答案”的令人满意的模仿与人的合理答案相似。在图灵测试中，扮演专家角色的人以硬拷贝格式提出问题，并以同样的方式从两个他看不见的对话者那里得到答案，其中一个是人，另一个是专门编程的计算机。根据图灵的说法，令人满意地通过测试的标准是，专家在五分钟的调查后，在不超过 70% 的情况下识别出计算机（图灵：1950，441），图灵认为这可以相信计算机具有思考能力。
多组分策略指令对论证
撰写足够质量的论证论文的能力是独立和批判性思考的能力，这对于在一个人的社会中发挥积极作用至关重要。因此，教学学生的目的实际上是在全球几乎所有民主国家的几乎每个中学课程中纳入的。不断地，学习障碍的青少年和其他学术的Chal lenges发现，撰写有关有争议问题两面的论证的文本特别困难，并在采取立场之前权衡证据。在这项研究中，我们研究了一种称为“停止与敢于77个表现不佳的中学生”的方法的自我登记战略制定的有效性。，由于学术上的学习者发现从事艰巨的任务，例如获得争论性论文技能，因此我们用一些激励性技术补充了我们的互惠概念。我们在随机对照组的设计中进行了研究：虽然一半的样本接受了Stop＆Dare训练，但另一半参加了一门精心的课程。结果表明，参加写作干预课程的学生的表现明显提高，而对照组的技能水平仅忽略不计。这些效果在4周后仍是Evi dent。这表明，即使使用相对较少的手段，苦苦挣扎的中学学生撰写可接受的论证论文的能力也可以显着改善。我们讨论了这些发现及其在学校日常条件下实施停止和敢于实施停止和敢于实施的可能性。
规划论证报告
该标的物业位于北邓弗里斯镇西北部，安大略 401 号公路以北的 Cedar Creek 路（97 号公路）；如图 1 所示。市政地址为 Cedar Creek 路 2852 号，法定描述为 CON 11 PT，LOT 32。该物业面积为 29.44 公顷（72.75 英亩），在 Cedar Creek 路的公共临街面为 152.4 米。该物业于 2003 年被 Millgate Holdings 收购，此后一直用于矿物骨料开采。目前没有可用的服务。该物业的地形因开采用途而异，但总体上向东南倾斜。由于骨料开采，该物业的植被有限；然而，在 Cedar Creek 路临街面沿线的场地西南角有一小片林地。