XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMcLuhan
麦克卢汉论人工智能
麦克卢汉论人工智能 (AI)：他的探索的带注释的猜测 William Kuhns kuhns.bill@gmail.com 这是一部尚未写成的剧本的框架。我在此放弃版权并邀请任何有抱负的剧作家接受它。背景：1934 年英国剑桥的一间学生公寓。有人在一个晚上召集了他在校园里发现的两个最有趣的头脑：加拿大英语学生、现代主义诗歌的传播者、博学多识的赫伯特·马歇尔·麦克卢汉，以及校园里的数学天才阿兰·图灵。这两个人出生的时间相差一岁，他们是 20 世纪迄今为止最大胆、最富想象力的梦想家。当然，当时他们两人都不知道，驱动下个世纪的伟大引擎的发明者会与一位哲学家坐在一起，而这位哲学家的思想将探究该引擎最深层的人类意义和后果。这正是剧作家可以大快朵颐的地方。1934 年，麦克卢汉 23 岁，图灵 22 岁。通过巧妙的舞台设计和服装，他们年长的自我可以出现并互动。60 岁的麦克卢汉将如何回应 38 岁的图灵的断言，即机器不仅能够思考，而且有一天它们的操作将远远超越曾经活过的人的思维？图灵对这位贪婪的诗歌学生的反应是什么？这位学生坚持认为技术的突飞猛进——以及所有科学——深深植根于人文主义的堡垒？当麦克卢汉说“没有什么比我们的技术更人性化”时，图灵是反驳他的通用图灵机无限的思维潜力——还是鼓掌？这是一部我很想看的戏剧。足以让我写它吗？也许。一旦我在胚胎中检测到心跳。现在，我将自己限制在下面的“猜测”中，麦克卢汉对图灵的伟大创意人工智能的看法。首先，介绍一些背景。麦克卢汉编组机 1987 年，我在加拿大国家档案馆阅览室的硬木椅上花了大量时间，仔细阅读马歇尔·麦克卢汉的信件和短篇及未完成的作品。我来寻找传记资料和我可以追踪的他的思想线索，但我收集到的 — — 并且被证明具有无价之宝 — — 是宝石：麦克卢汉坚持要描述的令人震惊和原创洞察力的爆发点，一丝不苟的探测。这些警句宝石频繁出现在他出版的书中。同样，这些珍宝也经常出现在他的 1,400 篇文章、演讲、采访和未完成的项目以及超过 100,000 封信件中。这些珍宝包括：
威廉·斯蒂芬森和马歇尔·麦克卢汉传播理论的融合
斯蒂芬森或 Q 在麦克卢汉出版的作品中被提及，包括他的信件。在斯蒂芬森未发表的论文中，几页关于麦克卢汉的《机械新娘：工业人的民间传说》（1951 年）以及麦克卢汉的背景、书籍和概念的手写笔记提供了描述性评论，但没有对他的理论进行评价。此外，在密苏里大学的研究生课程讲座（1987b 年）中，斯蒂芬森讨论了麦克卢汉和他的导师哈罗德·伊尼斯与 Q 的关系，他的录像采访（1988 年）包括关于意识的评论，这些评论与麦克卢汉的个人观念产生了共鸣。然而，在《广告量子理论》中，斯蒂芬森大大扩展了麦克卢汉与量子理论、互补性原则、传递性和实质性思维、传播和意识以及游戏理论的相关性，特别是通过麦克卢汉的“热”和“冷”媒体概念、他的三种不同的媒体文化——口头、印刷和电子——以及标题所暗示的他在广告方面的工作。本文将从斯蒂芬森发表的关于麦克卢汉的评论、他的私人笔记、他的演讲和录像采访中推断，以探索麦克卢汉和斯蒂芬森的传播理论在以下四个领域的融合：（1）探索与事实；（2）自我与媒介；（3）量子理论、互补性和实质性思维与传递性思维；（4）大众传播中的传播乐趣和游戏。根据斯蒂芬森 (1986) 的说法，麦克卢汉探索了传递性思维的起源，为传播方法论蒙上了一层阴影，而其余的传播研究则以实质性思维进行。麦克卢汉和他的导师哈罗德·伊尼斯是“传播研究最深刻的两位先驱”，他们探索了口头、印刷和电子媒体的影响。在证明了口头、印刷和电子媒体在我们的文化中的普遍性之后，斯蒂芬森的核心问题是如何继续进行传递性思维而不是印刷中的实质性表达。斯蒂芬森将麦克卢汉的新认识论等同于尼尔斯·玻尔的量子理论概念，斯蒂芬森认为 Q 方法论的“核心主观性”为麦克卢汉和玻尔的认识论提供了一种新的量子力学方法论。在他的号召中，斯蒂芬森认为 Q 方法论是“麦克卢汉和尼尔斯·玻尔认识论必将迎来的第一股风”。本文将比较斯蒂芬森和麦克卢汉传播理论的核心概念，希望
WaterHCI 2022 - WearCam
年度 WaterHCI DECONference 概述 水-人机界面 DECONference 是一个年度会议系列，始于 1998 年，由多伦多大学电气与计算机工程系与当时的麦克卢汉文化与技术计划合作举办，并于 1999 年主办了 DECONference0，最初重点关注流行病防范和清洁水的重要性，并指出多伦多被许多人视为世界淡水中心。Decon1 于 2000 年在多伦多大学举行，Decon2 于 2001 年在多伦多 Spadina Ave 80 号的 Gallery TPW 举行。Decon3 于 2002 年 8 月在多伦多的 Deconism Gallery 举办，作为其首届展览。WaterHCI DECONference 系列最初是一系列关于文化和技术的有趣艺术装置，其创意、发明和设计在华盛顿特区国会山展出，并为美国乃至世界各地的医院设计提供了流行病防范方面的信息。WaterHCI DECONference 2011（2011 年 11 月 22 日）汇集了来自多伦多大学、多伦多市、多伦多滨水区、湖畔女士和其他组织的利益相关者，讨论在多伦多市中心建造更永久的 TeachBeach 版本。去年在 WaterHCI-2021 上，我们确定了 WaterHCI 新领域的巨大挑战，并提出了一种新的分类学/本体论/分类系统，用于水、人类和技术交汇处的研究和实践。自 1998 年以来，年度 WaterHCI DECONference 一直是电气与计算机工程系和麦克卢汉计划之间的合作。今年，第 24 届年度 WaterHCI DECONference 由多伦多大学麦克卢汉中心等效监测工作组主办，领导单位为：
通过张量来保存实验环境...
最近的生物学研究已通过多重和高通量测定法对尺度和粒度进行了彻底的革命。跨多个实验参数（例如扰动，时间和遗传环境）的细胞反应会导致更丰富，更具概括性的发现。但是，这些多维数据集需要重新评估常规方法以进行表示和分析。传统上，实验参数被合并以将数据扁平化成二维矩阵，从而牺牲了由结构反映的关键实验上下文。正如马歇尔·麦克卢汉（Marshall McLuhan）所说的那样，“媒介是信息。”在这项工作中，我们建议实验结构是进行后续分析的介质，并且数据表示的最佳选择必须反映实验结构。我们引入了张量结构化分析和分解以保留此信息。我们认为，张量方法有望成为生物医学数据科学工具包的组成部分。
从...角度探讨第四次工业革命
西方世界经历了三千年的爆炸式发展，借助于零碎的机械技术，如今正走向内爆。在机械时代，我们已将身体延伸到太空。今天，在经历了一个多世纪的电气技术之后，我们已将我们的中枢神经系统本身延伸到全球范围，就我们这个星球而言，空间和时间都已消失。我们正迅速接近人类延伸的最后阶段——意识的技术模拟，届时，创造性的认知过程将集体地、集体地扩展到整个人类社会，就像我们已经通过各种媒介扩展了我们的感官和神经一样。（麦克卢汉，1964：25）。
人工智能在艺术与设计的融合发展
1956年，约翰·麦卡锡在达特茅斯会议上首次使用了“人工智能”（AI）一词，标志着人工智能学科的诞生。“智能”一词源于拉丁语，字面意思是：聚集、汇集、聚合和选择。人类智能通常被认为是人类在认识和重塑世界活动中的智力能力，即个体调查、判断并有目的地采取行动解决问题的能力[1]。根据马歇尔·麦克卢汉[2]的说法，任何媒介都是人类感觉的延伸和扩展，因此，人工智能的出现成为了人类智能更全面的延伸。此外，人工智能也已成为一门研究和开发模拟、延伸和扩展智能的理论、方法、技术和应用系统的新兴科学[3]。尽管人工智能作为一门学科的历史并不长，但它在文学、艺术、哲学和历史领域早已被讨论和探索[ 4 ]。
美国艺术1968年1月至1月 - 艺术与技术 - 业力
词典层面上的“技术”是“科学”的仆人，意思是理论在科学中体现的理论应用于实际问题，这是本文中应保持的区别。在最简单的层面上，对于艺术家而言，该应用程序可能意味着或多或少，而不是新产品（例如环氧涂料或新过程），例如Craig Kauffman在其大胆的雕塑物体中使用的真空形成了真空。在略高的层面上，“技术”可以并且应该意味着，正如唐纳德·舒恩（Donald Schon）在他的出色著作《技术与变化》中指出的那样，“任何工具或技术，任何产品或过程，任何物理设备或做或制造方法，通过扩展人类能力的扩展” [我的斜体图]。换句话说，技术是人的工作方式，与他自己的大脑或手相比，他的一部分不少：马歇尔·麦克卢汉（Marshall McLuhan）当他称技术为中枢神经系统的扩展时肯定是正确的。当然，在这种新艺术中，还没有更多的创作和扩展：广泛考虑了“科学”，即绘制一种新的形而上学以及一个新的，基于计算机的社会的科学。我们需要牢记特定和一般的牢记，因此，技术为手提供的新工具以及科学为心灵提供的新知识。
数字化转型
数字化转型 数字现实倡议白皮书 1. 简介 关于数字化转型的文献数量惊人，而且还在不断增长。那么，为什么还要再出版这样的文件呢？此外，任何旨在通过展示快照来解释数字化转型的文本都会在眨眼间变得过时，很可能在首次发布时就已经过时了。 FDC 数字现实倡议认为，有必要从贯穿整个社会的深刻变革的角度来看待数字化转型——这种变革是由技术实现的，并且由于技术发展开辟了新的可能性而不断变化，但这种变革的发生也具有强大的经济原因。这种变化的方向很难预测，因为它是由社会的文化演变引导的，这种演变发生在各个领域，可能会迅速扩展到更大的选区，也可能迅速消失。这种创造、通过实验选择、采用和突然消失，使整个场景如此不可预测且不断变化。技术人员要对他们开发的工具负责，他们需要了解使用这些工具所产生的一系列影响。技术已经越过了一个门槛，将现实与人工制品分开，将我们带入一个模糊的空间，在这里，我们不仅很难区分现实与人工制品
维护自主权并制定人工智能法律
制定使用生成人工智能 (GAI) 的法律迫在眉睫。2022 年年底，OpenAI 向国际公众推出了其突破性的软件 ChatGPT，每月有 18 亿用户使用。从来没有一项技术应用如此迅速地取得成功。在本文中，作者概述了人工智能 (AI) 的历史，讨论了当今生成人工智能 (GAI) 技术的使用方式，并描述了 GAI 在所有学习领域的教育中的未来应用。重点是分析 GAI 的优点和缺点，特别关注人类代理与机器代理的考虑。作者研究了避免当前使用 GAI 出现问题的方法。还考虑了人类未来可以使用 GAI 的方式，同时保持自己的权力、自主权和控制力。为了支持这一点，马歇尔·麦克卢汉的电子媒体定律被修订为“生成人工智能定律”，以帮助从幼儿园到高等教育的教育工作者在“GAI时代”进行教学。