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1个思维，机器和分子T. D. P. Brunet和... 主动脉“疾病中的疾病” 量子统计学习通过量子瓦斯坦天然梯度 中度重度创伤性脑损伤患者血清生物标志物的预后价值，由Marshall CT分类区分 量子密钥分布：优点，挑战和政策
关键词代谢，知觉，分子机器，合成生物学，AI，功能主义摘要摘要有关感知生物学和进化条件的最近辩论引起了人们对细粒功能主义的重新兴趣。根据彼得·戈弗雷·史密斯（Peter Godfrey-Smith）提出的这样的说法，感知取决于生物体的精细活动特征。具体来说，这些细粒度活动的规模，上下文和随机性。这种观点的含义是当代人工智能（AI）是贫穷的候选人。在当前的AI缺乏从事此类生活活动的能力的情况下，无论其粗粒的功能如何，它都会缺乏知觉。在本文中，我们审查了细菌功能主义的案例，并表明有些当代机器满足了戈弗雷·史密斯（Godfrey-Smith）确定的精细功能标准，因此是候选人的候选人。分子机器（例如布朗计算机）在其规模，上下文和随机性中类似于代谢活性，并且可以作为AI的基础。分子计算是根据当代哲学叙述的知名度的有前途的人造知觉的候选人。1。介绍在向欧洲议会议员讲话中，哲学家托马斯·梅辛格（Thomas Metzinger）要求欧盟“禁止所有风险或直接旨在直接旨在创建合成现象学的研究”（Metzinger，2018，第2页）。Metzinger认为当前的人工智能（AI）缺乏政治和道德代表。因此，研究人员是创建一个能够具有主观经验（例如苦难）的人工系统，我们将缺乏减轻相关风险的工具。尽管Metzinger并不孤单，他对合成现象学的创建的关注，但其他人则认为人为的知觉超出了我们的技术能力（参见Dennett，1994年和Shanahan，2015年，有关讨论）。
读心术计算机技术
用户的心理状态，并自适应地对这些心理状态做出反应 [1]。心智理论是一组表征能力，使人能够读懂他人的思想。它能够归因于他人的心理状态，并利用这种心理状态在有意图或有目标的框架内预测他人的行为和表情（Dennett 在 [2] 中将其称为有意图的立场）。面部动作和眼神语言在识别基本情绪（如快乐、悲伤、厌恶和恐惧）以及“认知”或复杂心理状态（如不信任、认可、计划、钦佩、兴趣、体贴等）方面尤其发挥着重要作用[3]。使用数字摄像机，读心计算系统可以实时分析一个人的面部特征，并推断出该人的潜在心理状态，例如他或她是同意还是不同意、感兴趣还是无聊、思考还是困惑。将特定心理状态如何在面部表达的先验知识与实时发生的面部表情和头部动作分析相结合。该模型以不同的粒度来表示这些，从面部和头部运动开始，并在时间和空间中构建这些运动，以更清晰地表示所代表的心理状态。Neven Vision 的软件识别面部的 24 个特征点并实时跟踪它们。然后分析运动、形状和颜色，以识别微笑或眉毛上扬等手势。随着时间的推移，这些组合表明心理状态。例如，头部点头、微笑和眉毛上扬的组合可能意味着感兴趣。使用动态贝叶斯网络对可观察到的头部和面部表现以及相应的隐藏心理状态之间的联系进行建模。剑桥目前的项目正在考虑进一步的输入，如身体姿势和手势，以增强推理。然后，我们将使用等效模型来控制卡通头像的动画。我们还在观察使用读心术来支持在线购物和学习系统。读心术计算系统也可用于监控和建议改进人机交互 [4]。
是什么使得意识理论不科学？
涉及 IIT, Derek H. Arnold 1 , Mark G. Baxter 2 , Tristan A. Bekinschtein 3 , Yoshua Bengio 4, 5 , James W. Bisley 6,7 , Jacob Browning 8 , Dean Buonomano 6,7,9 , David Carmel 10 , Marisa Carrasco 11 , Peter Carruthers 13 , 13 Olivia Carter 14 , Dorita HF Chang 15 , Ian Charest 16 , Mouslim Cherkaoui 7 , Axel Cleeremans 17 , Michael A. Cohen 18,19 , Philip R. Corlett 20,21,22 , Kalina Christoff 23 , Sam Cumming 24 , Betrice A. Gelder 25 , Felipe De布里加德26,27,28,29，丹尼尔·C·丹尼特 30，纳丁·迪杰斯特拉 31，阿德里安·多里格 32,33，保罗·E·杜克斯 1，斯蒂芬·M·弗莱明 34,31，基思·弗兰克什 35，克里斯·D·弗里加德 31，莎拉·加芬克尔 36，梅尔文·A·古德尔 38.39 , Jacqueline Gottlieb 40.41 , Jake Hanson 42 , Ran R. Hassin 43.44 , Michael H. Herzog 45 , Cecilia Heyes 46.47 , Po-Jang Hsieh 48 , Shao-Min Hung 49 , Robert Kentridge , Kna Tomas 50 51,52 , Nikos Konstantinou 53 , 康拉德·科丁54,55,56,57 , Timo L. Kvamme 58 , Sze Chai Kwok 29,59 , Renzo C. Lanfranco 60 , Hakwan Lau 61, 62, 63 , Joseph Le Doux , 65, Alan Lee 65 67 , Camilo Libedinsky 68 , Matthew D. Lieberman 7 ,林英东 69 , 刘家悦 61,70 , Maro G. Machizawa 71,72,73 , Janet Metcalfe 74 , Matthias Michel 75 , Kenneth D. Miller , 78, 717, Partha 71,79 , Partha P. Mitra 80 , Dean Mobbs 81,82 , Robert M.豪尔赫·莫克 83莫拉莱斯 84, 85 、米尔托·米洛普洛斯 86 、布赖恩·奥德加德 87 、查尔斯 C.-F.或 88 ，阿德里安·M·欧文 38,39,89 ，大卫·佩雷普利奥奇克 90 ，弗朗哥
人工智能与自然情报之间的区别PDF
AI和自然智力表现出认知能力和处理能力之间的有趣对比。本章深入研究了人工智能和自然智能之间的基本区别和相似之处，重点是信息处理，解决问题和决策。通过研究与自然智能有关的AI的基本机制，就可以获得每个人的局限性和可能性，尤其是在自由意志和决策过程的背景下。认知企业是将AI和自然智能纳入其应用和建筑中的最前沿。为了解决这个问题，我们为更广泛的受众提供了对概念的简化理解。本文认为，弥合自然和人工实体之间的本体论鸿沟是不可行的。自然的降低也不能等同于或反之亦然。通过将语义内容从“自然”和“人造”等术语中剥离，我们可以更好地理解它们的含义。关于AI的大多数哲学讨论都围绕着人类的智慧，意识和思想。本文旨在通过探索与自然和人为概念有关的AI来扩展这种对话。为了实现这一目标，亚里士多德的自然哲学被用作认识论工具来研究人工智能固有的人工性。###这是提供文本的释义：E. Severino在他的书《 Legge E Caso》（1979）中探索了Legge E Caso的概念。后来，Severino在“ La Struttura Originaria”（1981）中扩展了这个想法。L. Russo在他的书《被遗忘的革命》（2004年）中审查了被遗忘的革命的重要性。在物理领域，J。Conway和S. Kochen在其文章“自由意志定理”（2006年）中提出了自由意志定理。在“确定论和自由意志”（2019）中探讨了确定论与自由意志之间的关系，由F. scardigli，G。'T Hooft，E。Severino和P. Coda。在意识研究领域，D。Hofstadter和D. D. D. D. D. D.在他们的书《思想I》（1982）中检查了思想的I。G. Vitiello在他的书《我的双重揭幕：大脑的耗散量子模型》（2001）中探索了大脑的耗散量子模型。最近的作品包括F. scardigli关于行星系统的量子式描述的文章（2017年），以及G. M. D'Ariano，G。Chiribella和P. Perinotti的“ First Prinactles中的量子理论”（2017年）（2017）和H. Putnam的“哲学论文2：MISSOLLICAL POPELS 2：MIDE，MIND，语言和现实”（1975年（1975年））。此外，D。J。Chalmers在其文章“认知研究计算基础”（2011年）中讨论了认知研究的计算基础。S. Hameroff和R. Penrose在其文章“宇宙中的意识：'Ort or otd or'理论”（2014）中探讨了意识的管弦乐或意识理论。