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人工智能与真理和语言的演变“符号学与人工智能”圆桌会议
如今，人们每天谈论聊天机器人时，都会犯一个错误：聊天机器人并不完美，因为它们并不总是说实话，也就是说，它们会犯事实错误，比如将虚假的陈述归咎于他人，或者引用不存在的书籍——就像我最近在一位学生的作品中发现的那样。但聊天机器人是经过训练可以说话的，尤其是在谈话中娱乐，而不仅仅是说出真相。这意味着聊天机器人比说真话的机器要强大得多，后者已经存在了很长一段时间。为了说话，你需要知道一些事情，更重要的是，你需要理解一些事情。理解某件事意味着你可以详细阐述它。如果一个聊天机器人将爱因斯坦从未说过但本可以说的话归咎于他，这意味着它在某种程度上理解了爱因斯坦的思想。任何平庸的学生都可以学会重复托马斯·阿奎那说过的话，但只有聪明的学生才能像中世纪的人所说的那样，以托马斯的方式思考。我们需要决定：我们想要总是说真话的机器还是智能的机器？因为我们拥有说真话的机器已经有一段时间了，却从未发现它们有什么集体用途，而今天它们却撒谎，我们越来越担心它们会抢走我们所有最好的工作。这就是聊天机器人如此有趣的原因：一旦我们有了一台能够相当好地说话的机器，它就会立即开始撒谎。它开始详细阐述所获得的知识，超越现状，走向可能实现的目标，但事实并非如此。
学习阅读如何改变视觉和语言的皮质网络
识字能改善大脑功能吗？它是否也会导致大脑功能丧失？我们利用功能性磁共振成像，测量了不同识字水平的成年人（10 人为文盲，22 人成年后识字，31 人在童年时期识字）对口语和书面语言、视觉面孔、房屋、工具和跳棋的大脑反应。识字能增强书写引起的左梭状回激活，因此会在此位置引发与面孔的小规模竞争，但同时也广泛增强了梭状回和枕叶皮质的视觉反应，并延伸至 V1 区。识字还能增强颞平面对语音的语音激活，并能自上而下地激活口头输入的正字法。大多数变化甚至发生在成年后获得识字能力时，这强调了童年和成人教育都可以极大地改善皮质组织。P
使用自然语言的聊天机器人助理系统...
摘要：在数字时代，聊天机器人已成为自动化通信和改善各个部门用户体验的重要工具。本文提出了由自然语言处理（NLP）提供动力的聊天机器人助手系统，以对用户查询提供智能，上下文感知和实时响应。该系统结合了NLP技术，例如文本预处理，意图识别和实体提取，以促进有效的相互作用。我们探索系统的体系结构，工作原理和应用，以及其在不同域中的性能评估。关键字：聊天机器人，自然语言处理，NLP，意图识别，实体提取，对话系统，对话AI，文本预处理，机器学习。I.引言聊天机器人随着能够理解和回应人类语言的自动助手而广泛普及。它们用于各种应用程序，包括客户支持，虚拟助手，医疗保健等。这些系统背后的核心技术是自然语言处理（NLP），它使机器能够以有意义的方式解释，处理和生成人类语言。本文讨论了一个利用NLP技术与用户交互的聊天机器人助手系统。我们专注于关键的NLP任务，例如令牌化，意图识别和实体提取，这些任务构成了有效的对话性AI系统的骨干。II。 这些组件如下所示：系统的主要组成部分是：1。 2。 3。 4。 5。II。这些组件如下所示：系统的主要组成部分是：1。2。3。4。5。系统体系结构NLP提供动力的聊天机器人助理系统的体系结构涉及几个关键组件，它们可以和谐地处理用户查询并生成适当的响应。用户界面：用户与聊天机器人进行交互的平台或接口（例如，网站，移动应用程序，消息平台）。文本预处理：此步骤清洁并准备用户输入以进行进一步分析。它涉及令牌化，删除停止词和茎/诱饵。意图识别：系统从输入文本中确定用户的意图。这是使用机器学习或深度学习算法（例如支持向量机（SVM），随机森林或神经网络）完成的。实体提取：识别关键实体（例如日期，名称，位置等）在用户输入中。对话管理：系统决定如何根据公认的意图和提取的实体做出响应。可以使用基于规则或生成的方法来制定响应。6。响应生成：此组件根据对话上下文和用户查询生成响应。7。输出：生成的响应将发送回用户界面以进行演示。iii。方法论3.1文本预处理文本预处理是NLP任务的关键步骤，因为它将原始输入转换为结构化格式以进行分析。主要的预处理技术是：•令牌化：将输入文本分解为较小的单元（令牌），例如单词或短语。
在高级教室中对数学语言的定量研究
这项研究提供了第一次大规模的定量探索，对美国高级教室中的数学语言使用。我们的方法采用自然语言处理技术来描述教师和学生在三年内在四个地区的317个教室中的1,657年和五年级课程中数学语言的变化。学生对数学语言的接触在教训和教师之间有很大的不同。的结果表明，教师的建模定义为教师谈话中数学术语的密度，并不能实质性地导致学生使用数学语言，但是教师可以通过单纯的建模或暴露来鼓励学生使用数学词汇。但是，我们还发现使用更多数学语言的老师在提高学生考试成绩方面更有效。这些发现表明，使用更多数学词汇的老师是更有效的数学老师。
基于R语言的Disney+消费者行为分析及营销策略研究
摘要。本文探讨了 Disney+ 在竞争激烈的流媒体市场中的当前地位，强调了其快速增长以及对华特迪士尼公司和整个行业的重大影响。虽然现有研究主要集中在内容和技术在 Disney+ 成功中的关键作用，但本研究更进一步，开发了一个全面的研究框架来分析该平台的战略方针、市场细分和未来发展的潜在途径。尽管取得了成就，但自 2023 年以来，Disney+ 面临着相当大的挑战，包括主要市场订阅用户数量明显下降以及最近订阅价格上涨的负面影响。这些问题因来自其他流媒体服务的激烈竞争而加剧，因此 Disney+ 必须调整其战略。为了应对这些挑战，本文使用 R 语言通过逻辑回归预测用户流失，从而更深入地了解客户的购买行为。研究结果表明，有针对性的市场细分以及更灵活的定价策略可以有效减轻订阅用户流失并提高客户保留率。通过分析客户数据并识别潜在问题区域，这项研究提供了可行的见解，可以帮助 Disney+ 应对当前挑战并在日益饱和的市场中保持增长。
语言的轻推和与机器人，智能扬声器和人类的言语互动
摘要本文介绍了人类，胡椒机器人，Google Home Smart-Sparter或其他人之间二元相互作用的数据收集方法和情感注释。收集的16个小时的录音被用来分析改变某人关于对会话代理类型的生态行为的看法，那种轻度和说话者的情绪状态的倾向。我们描述了数据收集和注释的统计数据。我们还报告了第一个结果，该结果表明，人类对人类的意见改变了与人类更多的问题，甚至是对主流思想的看法。我们观察到某种情绪状态与对话者与人类受到影响的倾向之间的相关性。我们还报道了研究研究人类相似性对语音使用我们数据的影响的结果。关键字：语言推销，人类计算机互动，语料库创建
揭开人工智能的阴影：探究大型语言的欺骗能力
Bakhtin, A.、Brown, N.、Dinan, E.、Farina, G.、Flaherty, C.、Fried, D.、Goff, A.、Gray, J.、Hu, H.、Jacob, AP、Komeili, M.、Konath, K.、Kwon, M.、Lerer, A.、Lewis, M.、Miller, AH、Mitts, S.、Renduchintala, A.、Roller, S. 和 Rowe, D. (2022)。将语言模型与战略推理相结合，实现外交博弈中的人类层面博弈。科学。doi：https://doi.org/10.1126/science.ade9097。
从非连续语言中重构连续语言的语义...
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2022 年 9 月 29 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.09.29.509744 doi：bioRxiv preprint
语言的神经结构：综合建模集中于预测处理
最近，感知的神经科学被一种综合建模方法彻底改变了，其中计算、大脑功能和行为通过许多数据集和许多计算模型联系在一起。通过揭示跨模型的趋势，这种方法为目标领域的认知和神经机制提供了新的见解。我们在这里介绍了一项系统性研究，将这种方法应用于更高层次的认知：人类语言处理，这是我们物种的标志性认知技能。我们发现，最强大的“Transformer”模型可以预测神经对句子反应的几乎 100% 的可解释方差，并且可以推广到不同的数据集和成像方式（功能性 MRI 和皮层脑电图）。模型的神经拟合（“大脑分数”）和行为反应拟合都与下一个词预测任务（但不是其他语言任务）的模型准确率密切相关。模型架构似乎对神经拟合有很大贡献。这些结果提供了计算明确的证据，表明预测处理从根本上塑造了人类大脑的语言理解机制。
词语是人类语言的量子吗？扩展量子认知领域
摘要：在之前的研究中，我们表明“讲述故事的文本”表现出的统计结构不是麦克斯韦-玻尔兹曼结构，而是玻色-爱因斯坦结构。我们的解释是，这是由于人类语言中存在“不可区分性”，因为故事不同部分的相同单词彼此之间无法区分，这与量子力学中出现的“不可区分性”非常相似，也导致了玻色-爱因斯坦而不是麦克斯韦-玻尔兹曼作为统计结构的存在。在本文中，我们着手解释人类语言中的这种玻色-爱因斯坦统计数据。我们表明，正是“讲述故事的文本”中存在的“意义”导致了玻色-爱因斯坦缺乏独立性，并提供了确凿的证据，证明“单词可以被视为人类语言的量子”，结构类似于“光子是电磁辐射的量子”。利用我们布鲁塞尔研究小组对纠缠的几项研究，我们还通过引入人类语言的冯·诺依曼熵表明，文本中“含义”的存在也使得整个文本的熵小于组成文本的单词的熵。我们解释了本文中的新见解如何适应称为“量子认知”的研究领域，其中量子概率模型和量子向量空间用于人类认知，并且也与量子结构在信息检索和自然语言处理中的使用相关，以及它们如何在那里引入“量化”和“玻色-爱因斯坦统计”作为相关的量子效应。受量子力学概念性解释的启发，并依靠新见解，我们提出了关于物理现实本质的假设。在此过程中，我们注意到这种新型的熵减少及其解释可能对量子热力学的发展很重要。我们同样注意到，它也可以对地球表面的物理现实本质产生原始的解释性图景，其中人类文化作为生命的延续而出现。