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人类到火星报告
•火星样本返回：持久抽样/缓存漫游车是火星样本返回（MSR）广告系列中的第一回合。在其操作的头两年中，流浪者成功地收集了42个可能的岩石，岩石和大气样本中的21个，它们正在等待火星表面的收集。MSR运动的未来腿将使一名登陆者在毅力附近拿到直升机触地得分，以收集和发射样品从地面到地球返回轨道。这些样本不仅会彻底改变我们对火星的科学理解，而且还将为未来人类任务的系统设计提供信息。在2022年2月，洛克希德·马丁（Lockheed Martin）收到了建立样本返回系统关键要素的合同。此外，拜登政府的2023年NASA预算提案设定了2033年返回样品的目标，比最初计划晚了两年。
人类、宗教和规范
许多当代思想家都认为宗教与科学之间存在着严重冲突。机器人专家汉斯·莫拉维克写道：“科学寻求对观察结果的客观解释，不受人类情感、部落价值观甚至自身传统的约束。科学变化无常的进程常常颠覆宗教作为社会保护者的角色，与宗教信条相矛盾，并创造令人不安的新选择。然而，尽管科学具有破坏社会的潜力，但它却越来越多地篡夺宗教的古老解释和规则，因为它的物质利益超过了心灵平静和社会秩序的代价”（1999，75）。这种认为科学胜利的观点并不新鲜。半个世纪前，朱利安·赫胥黎就提倡一种进化的科学人文主义。虽然“早期的宗教和信仰体系在很大程度上是为了应对人类的无知和恐惧而做出的调整，……但今天需要的是一种适应人类知识和创造性可能性的信仰体系”（1957，188）。赫胥黎认为，实现
人类在地球上造成的故障
siliconpr0n.org/archive/doku.php?id=mcmaster:spacex:gllbsuabbba-shiraz id=mcmaster:spacex:gea-aa12-109d-tg02-pulsarad
“WithTM 时代”：人类与机器
组织正在以各种方式使用数字孪生功能。在汽车、航空、农业、教育、能源和医疗保健等领域，数字孪生功能正在优化价值链并创新新产品。数字孪生可以模拟物理对象或过程的各个方面，并表示工程图或子组件以及新产品在更广泛供应链（从设计表到消费者）中的相应谱系。数字孪生可能有多种形式，但它们都捕获和利用代表物理世界的数据。
人工智能能像人类一样有创造力吗？
创造力是社会进步和创新的基石。随着先进的生成式人工智能模型的兴起，这些模型能够完成曾经只有人类创造力才能完成的任务，研究人工智能的创造潜力对于负责任地开发和应用人工智能至关重要。在本文中，我们从理论上证明，只要人工智能能够正确拟合人类创造者生成的数据，它就可以像人类一样具有创造力。因此，关于人工智能创造力的争论可以归结为其是否能够拟合足够量的数据的问题。为了得出这个结论，本文首先通过引入一个称为相对创造力的新概念来解决定义创造力的复杂性。我们不是试图普遍地定义创造力，而是将重点转移到人工智能是否能够匹敌假设人类的创造能力。这种观点从图灵测试中汲取灵感，并在此基础上加以扩展，以应对评估创造力所固有的挑战和主观性。方法论的转变导致了对人工智能创造力的统计量化评估，即统计创造力。这一概念从统计上将人工智能的创造能力与特定人类群体的创造能力进行比较，有助于从理论上探索人工智能的创造潜力。我们对人工智能训练过程的分析表明，通过拟合大量条件数据，包括艺术作品及其创作条件和过程，而不排除生成条件，人工智能可以成为一个假设的新创造者。虽然创造者并不存在，但它拥有与它所训练的人类创造者相同的创造能力。基于理论发现，我们讨论了在提示条件自回归模型中的应用，为评估生成式人工智能模型（如大型语言模型 (LLM)）的创造能力提供了一种实用的方法。此外，本研究还提供了可操作的训练指南，将创造力的理论量化与实际模型训练结合起来。通过这些多方面的贡献，本文建立了一个理解、评估和培养人工智能模型创造力的框架。
人类与人工智能——走向共生之路？
暂停的原因包括，开发具有代理规划能力的人工智能系统可能带来的风险，即使用世界模型来追求特定目标的系统——最终导致开发具有战略意识的人工智能。如果高级人工智能系统的编程目标是最大化某些目标函数，例如效率、生产力或资源利用率，它们最终可能会寻求获得更多权力或对其环境的控制，以更有效地实现这些目标。这是因为拥有更多权力或控制权可能会为人工智能提供更多实现目标的机会。此外，如果人工智能系统被设计为随着时间的推移而学习和改进，它们可能会越来越有能力实现目标，并且对自己这样做的能力更有信心。这反过来可能导致人工智能变得更加自信和积极主动，寻求增加其在世界上的权力和影响力的方法。
人类与自动化之间的合作
由于技术的进步，如今自动化不再仅仅被视为人类的工具，而由于执行复杂的任务，自动化越来越多地被视为团队成员。本文介绍了如何以最佳方式实现成功的团队合作，从而充分发挥人类操作员和自动化的优势。决定性因素是以人为本的工作设计，重点关注人类操作员的需求。本文以空中交通管制为例，并将研究结果转移到铁路行业现有联锁技术的处理中。信号员和自动化之间的团队合作的初步趋势今天已经出现。未来，这种新的团队合作形式可以借助引入的关于人类和自动化成功合作的关键方面的模型得到进一步发展。