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好的系统，坏的数据？：对人工智能炒作和失败的解释
人工智能经过几十年的发展，如今已成为一个著名且成熟的学术领域（Stone 等人，2016 年）。专注于领域知识表示和使用的符号人工智能是人工智能研究的早期领域（Ribes 等人，2019 年）。最近的许多创新都发生在统计机器学习领域，包括使用人工神经网络的深度学习方法，包括自然语言处理、计算机视觉和机器人等领域的应用（Stone 等人，2016 年）。现代人工智能特别依赖于处理大型数据集，以一定程度的自主性进行处理和加权，并提供概率性而非确定性的结果。人工智能的伦理、政策和法律问题尚未明确界定。数据的多样性和数量以及算法驱动的分析通常违反直觉的输出使得预测危害变得更加困难。用于支持人工智能的数据来自大量来源，包括可能甚至不知道数据是为此目的而收集的人们。然而，将人工智能应用于这些异构数据得出的结论往往具有知识的分量，而没有对其不确定性进行有意义的说明。这一领域的一个关键挑战是试图理解和主张“黑箱”分析技术（Fleischmann & Wallace，2005，2009）的责任时出现的问题——尤其是当使用这些技术进行的研究结果用于指导政策、指导资源和应对紧急情况时（Lehr & Ohm，2017）。关于人工智能成功和失败的流行描述并非没有话语权。在讨论“坏”人工智能时，往往很难不去想 HAL、天网或其他类似的媒体对人工智能失败的描述（事实上，当我们的采访对象被问及人工智能的潜在负面后果时，他们经常会提到这些流行的描述）。同样，对人工智能的正面评价往往无法解释这些系统的缺陷和局限性，或者无法透明地表示它们的运作或范围。克兰兹伯格（1986）的《技术第一定律》认为，“技术既不是好的也不是坏的，也不是中性的”（第 547 页）。过度夸大人工智能的积极或消极影响的极端例子属于将人工智能视为纯粹的好或坏的阵营。然而，同样重要的是要注意，人工智能并不是中性的，一些人工智能系统对特定社会或整个社会的不同成员有一些好的影响和一些坏的影响。因此，挑战在于确定哪些因素影响了人工智能的“好”或“坏”。坏数据是坏人工智能的一个常见替罪羊。现代人工智能的特点是它与广泛的异构数据收集和分析机制的关系以及对它们的依赖。算法分析提供了处理
LACANIANA MOOUGÍA |.WW'BS'Ai.MN- Miijj»
1999 年 5 月和 6 月，雅克-阿兰·米勒在他的年度课程中开设了一系列课程，题为“精神分析治疗中的真实体验”，内容涉及拉康如何研究生命体及其与精神世界的关系。症状。凯瑟琳·博宁格 (Catherine Bonningue) 将它们收集起来，用法语撰写了一篇文本，发表在《La Causefreudienne》第 44 期 (2000) 杂志上，标题为“拉康的生物学和身体历史”。本书是该文本的全面翻译。精神分析实践对身体并不是漠不关心的，基于雅克-阿兰·米勒的细致工作，我们再次发现了对症状和身体的全新视角，这些概念贯穿了拉康的所有教学。“拉康生物学和身体事件”这个标题体现了对考察这样一种概念的兴趣，该概念并不将身体限制在通过镜子阶段传播的镜面图像中，而是试图阐明它的象征性表达和真实面貌。身体被欲望所占据，被困在符号网络中，被纳入话语之中，这样一来，它就使生命体受辱。但象征和符号受辱也不能重新吸收生命体的一切。症状作为身体的事件——按照拉康在乔伊斯研讨会上的表述——描述了一种无言的话语，翻译了死亡驱力的沉默。另一方面，生命体逃避言语，享受生活。米勒说，生命充斥着身体，但只有当生命以活生生的身体形式呈现时才会带来乐趣。享受的身体不是想象的，也不是象征的，而是活生生的，是一个生命体。米勒提出的拉康生物学试图阐明
足球成功的决定因素：机器学习方法
足球研究的标题前进领域是使用统计建模和机器学习算法来预先匹配结果（1、2、3、4）。这些技术为脚步练习者提供了更深入分析的机会，以识别训练和匹配期间的关键变量，以准备不同的竞争情况。统计建模技术利用历史性能数据来识别模式和趋势以预测未来的结果。多种统计建模方法已用于预测匹配结果，例如； Mann-Whitney U非参数测试（5），t检验和判别分析（6、7）和单向方差分析（1、7、8、9）。最近，由于大数据的可用性，与统计建模技术相比，机器学习算法的灵活性和识别更复杂模式的能力变得越来越流行。这些包括；线性回归（10），日志线性建模（11），多元素逻辑回归（12），逻辑回归（13，14），贝叶斯网络（15）和决策树（1，9）。最流行的分类算法之一是决策树（16），旨在通过最小化分类错误来创建输出。该算法代表了通过决策节点的过程中从单数分区（根节点）中的基于结果的决策（叶子节点）。因此，在本研究中使用了决策树算法来表示所选性能变量和匹配结果之间的关系。因此，在这项研究中，分析中首先包括反对派和评分质量。专注于成功的决定因素时，考虑可能也会影响足球表现的外部参数至关重要。结果，“情境变量”的概念已成为绩效研究的重要方面（17）。重大搜索的两个突出变量是匹配状态，对“获胜”，“绘画或输掉”（18、19、20）和反对派的效果的影响，在对抗“强”“平衡”或“弱”对手时对性能的效果（11、12、12、12、21、21、21、22）。有效评估足球运动中的运动表现，对上述情况变量的了解进行了上述研究，以表明在分析性能时需要包含。确定反对水平的传统方法是基于目前的地位（23），赛季结束（11）或由于对方队伍之间海上排名末期的差异而定义的（24）。这些方法提出了批评，因为使用季节结束和赛车排名在季节动量和人性变化中都无法随着时间的流逝而认识到。因此，为了改善方法论严格，作者现在利用基于距离的机器学习算法，例如K-均值聚类（1，25，26）。上面的研究提供了对第一个团队级别的成功终端的详尽看法，使用方法来预测结合机器学习的匹配结果
![arxiv：2208.01582v3 [CS.CV] 2023年6月19日](/simg/8\81d9c6fdbb81024376d5297f0c946c4017919ecf.webp)
arxiv：2208.01582v3 [CS.CV] 2023年6月19日
安全。感知和预测是现有的自主驾驶软件管道中的两个单独的模块，其中它们之间的接口通常被定义为手工挑选的几何和语义特征，例如历史代理轨迹，代理类型，代理人大小等。这样的接口导致可以在轨迹预测中使用的有用感知信息的丢失。例如，尾灯和刹车灯指示了车辆的意图，行人的头姿势和身体姿势告诉他们他们的注意力。此信息（如果未明确建模）在外部管道中被忽略。此外，随着感知和预测的分离，累积错误，无法在以后的阶段缓解。具体而言，轨迹预测因子使用的历史轨迹来自上游的pepleption模块，该模块不可避免地包含错误，从而导致预测性能下降。设计一个对上游输出误差可靠的trajectory预测变量是一个非平凡的任务[61]。最近的作品，例如Intentnet [3]，FAF [35]，PNPNET [31]提出了基于LIDAR的轨迹预测的端到端模型。他们遭受了几个限制：（1）他们无法利用相机中丰富的细粒度视觉信息； （2）这些模型使用卷积特征图作为其内部和跨框架内部的中间反复限制，因此遭受了多种可差异操作，例如在多对象跟踪中的对象解码中的非最大最大弹药和对象关联。总而言之，本文的贡献是三倍：1。为了应对所有这些挑战，我们提出了一条新型的管道，该管道利用以查询为中心的模型设计来预先轨迹，称为VIP3D（VI Sual Sual轨迹P缩减3D代理查询）。VIP3D消耗了来自周围摄像机和高清图的多视频视频，并以端到端和简洁的流方式使代理级级的未来轨迹预测，如图1所示。具体来说，VIP3D将3D代理查询作为整个管道的接口，每个查询都可以映射到（最多最多）环境中的代理。在每个时间步骤中，查询来自多视图图像的汇总视觉特征，学习代理的时间动力学，对代理之间的关系建模，并最终为每个代理产生可能的未来传播。在整个时间内，3D代理查询都在存储库中维护，该查询库可以初始化，更新和丢弃以跟踪环境中的代理。此外，与以前的预测方法不同，VIP3D仅使用先前的时间戳和当前时间戳的传感器特征的3D代理查询，这些预测方法是使用历史框架的历史轨迹和特征地图，从而使其成为简洁的流媒体方法。vip3d是第一种完全可区分的基于视力的方法，可以预测拟驱动器的未来轨迹。而不是使用手工挑选的fea-
韩国的19种预防行为，包括接种疫苗
Ajen, I. (1991)。计划行为理论。组织行为与人类决策过程，50 (2)，179–211。https://doi. org/10.1016/0749-5978(91)90020-T Brewer, NT、Chapman, GB、Rothman, AJ、Leask, J. 和 Kempe, A. (2017)。增加疫苗接种：将心理科学付诸行动。公共利益心理科学，18 (3)，149–207。https://doi.org/10.1177/1529100618760521 Chu, H. 和 Liu, S. (2021)。整合健康行为理论来预测美国人接种 COVID-19 疫苗的意愿。患者教育与咨询，104 (8)，1878–1886。https://doi. org/10.1016/j.pec.2021.02.031 Comrey, AL (1973)。因子分析入门课程。Academic press。Devellis, RF (2017)。量表开发；理论与应用（第 4 版）。Sage。Druica, E.、Musso, F. 和 Ianole-Calin, R. (2020)。新冠疫情期间的乐观偏见：来自罗马尼亚和意大利的实证证据。游戏，11 (39)，1–15。https://doi.org/10.3390/g11030039 Fragkaki, I.、Maciejewski, DF、Weijman, EL、Feltes, J. 和 Cima, M. (2021)。人类对 Covid-19 的反应：乐观偏见、感知严重程度和焦虑的作用。人格与个体差异，176，110781。https://doi.org/10.1016/j.paid.2021.110781 Gumel, AB、Iboi, EA、Ngonghala, CN 和 Ngwa, GA (2021)。迈向在美国实现 COVID-19 疫苗衍生群体免疫阈值前沿公共卫生，9，709369。https://doi。 org/10.3389/fpubh.2021.709369 Hossain, MB、Alam, Z.、Islam, S.、Sultan, S.、Faysal, M.、Rima, S.、Hossain, A.、Mahmood, MM、Kashfi, SS、Mamun, AA、Monia, HT 和 Shoma, SS (2021)。政府结构性污名背景下的 COVID-19 公众污名：对孟加拉国成年人的横断面在线调查。污名与健康，6 (2)，123–133。https://doi.org/10.1037/sah0000305.supp 美国传染病学会。(2021)。IDSA 媒体简报：疫苗、德尔塔变种和追求群体免疫。IDSA，弗吉尼亚州。摘自 https://www.idsociety.org/multimedia/ videos/idsa-media-briefing-vaccines-the-delta-variannt-and-chasi ng-herd-immunity/ Lee, WK (2021)。COVID-19 运动认知对呼吸道感染预防行为的影响：由健康信念模型 (HBM) 介导。硕士论文。首尔三育大学。 McCauley, M.、Minsky, S. 和 Viswanath, K. (2013)。H1N1 大流行：媒体框架、污名化和应对。BMC 公共卫生，13，1116。https://doi.org/10.1186/1471-2458-13-1116 卫生福利部。（2021 年）。社交距离指南基本规则（第 4 版）。卫生和健康部，首尔 取自 https://www.
<授予与2023年知识生成和fo 行动相对应的援助。
<在国家计划的框架内，授予了与2023年知识生成项目和培训与这些项目相关的培训人员的培训的援助命令，以促进科学技术研究及其转移，《国家科学，技术和创新研究计划》 2021-2023。 div>在10月27日的CIN/1025/2022命令中，授予与国家科学和技术研究与创新计划的几个计划和子计划相对应的公共援助基础，其管理层获得了批准，其管理层与国家研究机构相对应。 div>在这些监管基础的应用中，按照2023年12月27日的命令，早期的处理呼叫获得了2023年的批准，该程序是为“知识生成项目”授予援助的程序，以及培训与该项目相关项目的培训的行动，在框架内2021-2023。 div>（国家数据库的补贴标识符：732796；摘录在2023年12月30日的“官方国家公报”中发表）。 div>符合上述法规基础命令的第20和第21条的规定，以及召集命令的第20和第22条，根据档案和申请委员会的报告，供应委员会的报告，并于7月22日被任命为第2024年的第2024号提案，该委员会在第2024年提出了24号诉讼。 div>一旦听众的过程和事先接受了有关方面，就解决了：一方面，授予附件I和II与附件I和II相关的项目的帮助，另一方面是对培训与附件III相关的上述项目相关的培训预算应用程序的培训的行动的帮助07-28-82103, 07-28-463B-82115, 28-07-463B-83116, 28-303-000X-711, 28-303-000X-713, 28-303-000X-715, 28-303-000X- 717, 28-303-000X-730, 28-303-463B-740, 28-303-463B-750，28-303-463B-760，28-303-463B-780，根据受益人的性质和援助的类型，或在随后的预算练习中取代他们的类型，随后的预算练习，并具有654,326,88888888887.8887.887.887.887.887.887.887.887.8887.887.887.8887.8887.887.8887.8887.8887.8887.8887.8887 euros;
S PONTAN EI TY 让生活变得有价值。如果我们拥有了
自发性使生命变得有价值。如果我们对每个问题都有答案，并且能够在走向未来的特定道路之前准确地预测我们的行动和选择的结果，人类的生活将会大不相同——有些人甚至可能会说是不同的。我们必须自己努力，犯错误，并向错误中学习，这一事实提供了一定程度的自由，但我们任何人都不应认为这是理所当然的。我们不久前才有机会驾驶一辆可以直达街道的汽车，或者绕着街道跑一圈，第一次尝试一条新路线，而不是直接选择最短的路线，然后依靠这条路线到达目的地。虽然我们都对现在能够如此轻松地环游世界感到欣慰，但这里也存在一个可能的成本增加——自动参数 x。我们现在能够以无摩擦的方式进行交易，从而推动我们无法保持的反应。在发送或接收信息之前，身体动作的消除意味着我们的思考和信息消耗时间减少了。但如果这还不够的话，我们现在还以“自助服务”承诺的性能增益的名义，消除了人机交互，转而支持机器响应。作为我们称之为数字化转型的条件的一部分，人们已经放弃了呼叫中心的人类操作员，转而支持在线聊天机器人。曾经依赖于自己或工作或游戏的同理心人际杀戮现在或成为预测性在线互动的一部分。曾经令人钦佩的表达语言现在已经让位于一些WW或DS。虽然这可能被认为是细胞体效率的新水平，但很少有人会不同意我们已经失去了人类本质的一些东西，尽管我们在交易绩效中感知到了所有的收获。因。为了实现人类的梦想，我们每个人都训练着与云端相连的机器，以相似的心态行动：像我们一样思考，使用我们的语言和言语，而不考虑它的偏见和成见，所有这些都是在按下按钮的推动下进行的。更有趣的是，当算法和大数据引擎使用自动数据收集机来观看手部监听我们的声音时，可能会，甚至间接地。有了位置和条件信息等额外参数，能够看到某人的面部表情，甚至听到他们说话的语气或内容，可能就足以驱动分析引擎来确定某人是快乐还是悲伤，是否真的容易激动，甚至是否处于特定情况的“危险之中”。可以预先假设个人会采取先发制人的行动，而这些个人可能会以自然的倾向进行干预，