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可解释的人工智能作为公平决策的证据
本文将提出，解释对那些受模型决策影响的人（模型患者）来说是有价值的，因为它们提供了过去不利决策不公平的证据。根据这一建议，我们应该支持产生两种反事实的模型和可解释性方法。第一种反事实是公平的积极证据：一组受患者控制的状态（如果改变）将导致有益的决定。第二种反事实是公平的消极证据：一组不相关的群体或行为属性（如果改变）不会导致有益的决定。根据自由平等主义的思想，这些反事实陈述中的每一个都与公平有关，即对一个人和另一个人区别对待只有在每个人可能控制的特征的基础上才是合理的。解释的其他方面，例如特征重要性和可诉求性，在这种观点下并不重要，也不必成为可解释人工智能的目标。
应用快速节俭启发式决策
应用决策。我们认为 1549 航班的故事在这方面并非个例。在许多自然发生的情况下，快速而节俭的启发式方法可以帮助决策，人们（理所当然地）依赖它们。我们认为，这种概念视角可以更普遍地作为研究和尝试改进航空、医学和商业等广泛领域的应用决策的起点。本文的结构如下。我们首先简要介绍优化和快速而节俭的启发式方法，这两个概念视角经常被应用决策研究人员使用。其次，我们讨论快速而节俭的启发式方法如何同时做到简单和准确。第三，我们认为，由于快速节俭启发法建立在个人如何做出决策的基础上，因此它可用于制定个人决策策略。第四，我们探讨了几种使快速节俭启发法能够适应各种情境要求的特征。这些特征使快速节俭启发法特别有用
分析预防性监管：预防、科学和创新能否并存？
在本文中，我们认为，预防原则在应用于科学技术监管时，不能被认为与科学知识生成和论证的规范和方法普遍不一致。此外，它不一定会限制科学技术创新。我们的论点源于对监管中预防措施的不同看法。我们首先描述学术辩论和监管实践中对预防原则的几种最相关的解释。然后，我们使用实际的预防性监管的例子来表明，尽管科学在不同情况和框架下可以发挥不同的功能，但所有这些解释都与科学方法和知识有关，并且往往意味着方法、产品和流程的创新。事实上，预防政策中监管与创新的相互作用，至少在我们分析考虑的预防解释中是如此，可以被理解为一种协调促进与控制这两大基本科学技术政策功能的方式。
靶向基因插入，恢复气道上皮细胞中的 CFTR 功能
囊性纤维化 (CF) 是由分布在 CFTR 基因位点约 25 万个碱基对上的多种突变引起的，其中至少有 382 个是致病突变 (CFTR2.org)。尽管现在有多种编辑工具可用于校正单个突变，但可以强烈支持一种更通用的基因插入方法，原则上能够校正几乎所有的 CFTR 突变。如果这种方法能够有效校正气道上皮的相关干细胞，那么它就有可能为肺部提供终身校正。在本文中，我们重点介绍了将基因有效插入气道上皮干细胞的几个要求。此外，我们重点关注转基因构建体和内源性 CFTR 位点的特定特征，这些特征会影响插入的基因序列是否会在气道上皮中产生强大且生理相关的 CFTR 功能水平。最后，我们考虑如何将体外基因插入方法应用于直接体内编辑。
对性别角色的严格经济解释：犁的持久遗产。
我们表明，古代农民的后代可能有兴趣与他们自己通婚，从而维持性别分工，这种分工最初是在犁出现后基于比较优势而合理化的，即使他们移居到现代工业经济中，个人生产力取决于教育而不是身体特征。结果基于这样的论点：如果效率要求生产率较高的配偶专注于提高收入，生产率较低的配偶专注于抚养孩子，无论性别如何，有效的家庭均衡将通过一项成本低廉的婚前合同来实现，该合同规定丈夫应做前者，妻子应做后者。然而，如果与孩子共度的时间能带来直接的效用，那么合同可能就没有必要了，因为有效的均衡可能以很少或没有劳动分工为特征。关键词：犁、比较优势、性别、匹配、敲诈问题、合同执行、移民。 JEL 代码 : C78, D02, J16, J61
基于同差的量子随机数发生器，速度达 2.9 Gbps，可抵御量子边信息
量子随机数生成器 (QRNG) 承诺生成完全不可预测的随机数。然而，以随机模型形式对随机数进行安全认证通常会引入难以证明或不必要的假设。两个重要的例子是将对手限制在经典机制中以及连续测量结果之间的相关性可以忽略不计。此外，不严格的系统特性会打开一个安全漏洞。在这项工作中，我们通过实验实现了一个不依赖于上述假设的 QRNG，其随机模型是通过严格的计量方法建立的。基于真空涨落的正交测量，我们展示了 8 GBit/s 的实时随机数生成率。我们的安全认证方法提供了许多实际好处，因此将在量子随机数生成器中得到广泛应用。特别是，我们生成的随机数非常适合当今的传统和量子加密解决方案。
非时间有序关联与纠缠的分离
非时序关联 (OTOC) 和纠缠是两种物理上被广泛使用的量子信息“扰乱”探测方法，这种现象最近在量子引力和多体物理学中引起了极大的兴趣。我们认为，相应的扰乱概念可能存在根本区别，方法是证明在具有严格瓶颈的图（如树形图）上定义的随机量子电路模型中，OTOC 饱和的时间尺度和纠缠熵的时间尺度之间存在渐近分离。我们的结果与直觉相反，即随机量子电路的混合时间与底层相互作用图的直径成正比。它还为我们之前工作中的一个论点 [Shor PW，Schwarzschild 黑洞光子球的扰乱时间和因果结构，arXiv:1807.04363 (2018)] 提供了更严格的依据，即黑洞可能是慢速信息扰乱器，这反过来又与黑洞信息问题有关。我们获得的 OTOC 界限本身就很有趣，因为它们以严格和通用的方式将之前对格子上 OTOC 的研究推广到图上的几何。
使用加固学习的调节DNA序列设计
对应原则指出，经典力学从适当的限制中源自量子力学。然而，除了这个启发式规则之外，信息理论的观点表明，经典的力学是量子现实的压缩，较低信息的表示。量子力学通过叠加，纠缠和相干性来编码更多的信息，这些信息由于反应，相位平均和测量而丢失，将系统降低到经典概率分布。使用kolmogorov的复杂性来量化此转变，其中经典系统需要信息（n）位的信息，而量子描述仅需要O（2 n），显示复杂性的指数降低。进一步的合理性来自Ehrenfest的定理，该定理可确保量子期望值遵守牛顿的定律和路径的整体抑制，从而消除了当S≫≫时消除了非经典轨迹。因此，我们认为，我们认为经典力学是一种有损的，计算上降低的量子物理学的编码，而不是系统的量子相关性丧失，我们认为经典力学是一种有损的，计算上的编码。
CRISPR/CAS9的传递平台中枢神经系统中神经胶质细胞的基因组编辑
量子力学（QM）与其他物理理论不同，因为其优雅而强大的数学形式主义掩盖了缺乏独特，完整和一致的概念框架，以适应应与数学对象相应的物理元素。过多的数学化，物理学模糊以及放弃其余物理学所依赖的原则（例如现实主义，确定性，位置，客观性或描述性）在我们所知的QM遗产中一直是不适的签名。从不同的角度看，该研究主题的目的是促进对QM物理学的讨论。作者被邀请仔细观察正式的设备，并迈向更现实和现实主义QM的新途径。本期所包含的15篇文章代表了不同的努力来识别基本的物理定律和因果关系，提出了可能的“ subquantum”理论描述，修改理论与观察之间的对应规则，或提供逻辑论点。具体模型，质疑不可能的定理。Gerard'T Hooft（Hooft）的介绍性陈述在本期中的许多文章中携带了火炬：“没有浪费时间和精力，对哲学上的正当施加和含义，我们写下了量子系统的量子条件，以使其数学上等于确定性系统。答案当然是，他们将自己的起源追溯到海森伯格，博尔和爱因斯坦的著作。”'T Hooft的文章的自然流量和简单性是伟大的硕士签名，这提出了一个问题，为什么我们在过去考虑过所有这些哲学上的理由。还有关于贝尔型不平等的大量文献，声称超出了哲学。贝尔的定理通过对原子和亚原子实体的实验的极端解释来规避。一个极端是超亮体“影响”（不是信息传递）的推断，另一个极端是超确定主义，如霍森费尔德（Hossenfelder）和帕尔默（Palmer）（Hossenfelder and Palmer）的文章中更可口的形式所讨论的。贝尔的定理在寻找我们世界的当地现实主义者和确定性描述时，代表了一个重大的绊脚石。然而，对这个问题的几项贡献表明，它并不构成被认为是的无法动的障碍，因为它不仅很难与任何实际的实验相关，而且还包含可疑的物理假设。oaknin（oaknin）表明，贝尔型不平等的推导遭受与贝尔变量的测量有关的深层物理问题，这需要绝对的
智力理论发展的八大挑战
一个好的数学美理论比任何当前的观察都更实用，因为关于物理现实的新预测可以自洽地得到验证。这种信念适用于理解深度神经网络的现状，包括大型语言模型甚至生物智能。玩具模型提供了物理现实的隐喻，允许以数学形式表达现实（即所谓的理论），随着更多猜想得到证实或反驳，该理论可以得到更新。人们不需要在模型中呈现所有细节，而是构建更抽象的模型，因为大脑或深度网络等复杂系统有许多松散的维度，但对宏观可观测量产生强烈影响的僵硬维度要少得多。这种自下而上的机械建模在理解自然或人工智能的现代时代仍然很有前途。在这里，我们阐明了按照这一理论范式发展智能理论的八个挑战。这些挑战是表示学习、泛化、对抗鲁棒性、持续学习、因果学习、大脑内部模型、下一个标记预测和主观经验机制。