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REITH 讲座 1984：思想、大脑和科学
REITH 讲座 1984：思想、大脑和科学 John Searle 讲座 2：啤酒罐和肉机 传输：1984 年 11 月 14 日 – 第四电台 在我的上一次讲座中，我至少提供了所谓“身心问题”解决方案的概要。 心理过程是由大脑各个元素的行为引起的。 同时，它们在由这些元素组成的结构中实现。 现在，我认为这个答案与标准生物学对生物现象的方法是一致的。 然而，这只是少数人的观点。 哲学、心理学和人工智能领域的主流观点强调人脑功能与数字计算机功能之间的类比。 根据这种观点最极端的版本，大脑只是一台数字计算机，而思想只是一个计算机程序。有人可能会总结这种观点——我称之为“强人工智能”或“强 AI”——认为思维之于大脑就像程序之于计算机硬件。这种观点的结果是，人类思维本质上与生物无关。大脑只是无数种硬件计算机中的一个，这些计算机可以维持构成人类智能的程序。根据这种观点，任何物理系统，只要有正确的程序、正确的输入和输出，就会有思维，就像你我有思维一样。例如，如果你用风车驱动的旧啤酒罐制作了一台计算机，如果它有正确的程序，它就必须有思维。关键不在于它可能有思想和感情，而是它必须有思想和感情，因为这就是拥有思想和感情的全部——执行正确的程序。现在，大多数持这种观点的人认为我们还没有设计出思维程序。但他们普遍认为，计算机科学家和人工智能工作者设计出与人类大脑和思维相当的硬件和程序只是时间问题。人工智能领域以外的许多人惊讶地发现，竟然有人会相信这样的观点。因此，在批评它之前，让我给你举几个这个领域的人实际说过的话的例子。卡内基梅隆大学的赫伯特·西蒙说，我们已经有了能够真正思考的机器。好吧，想象一下！几个世纪以来，哲学家们一直在担心机器是否能够思考，现在我们发现卡内基梅隆大学已经有了这样的机器。西蒙的同事艾伦·纽厄尔声称，我们现在已经发现（请注意，纽厄尔说的是“发现”，而不仅仅是“假设”或“考虑可能性”），智能只是物理符号操纵的问题：它与任何类型的生物或物理硬件或湿件没有本质联系。西蒙
CNS和神经精神疾病 - 明亮的头脑生物科学
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矩阵中的思想：具体的认知和虚拟现实
Smart，P。R.（即将到来的）矩阵中的思想：体现的认知和虚拟现实。在L. A. Shapiro和S. Spaulding（编辑），《鲁特里奇的体现认知手册》（第二版）。Routledge，纽约，纽约，美国。
Happy Minds 学生调查反馈 2024 年 12 月
2024 年 12 月 今年 9 月，全校开始学习“我的快乐心灵”模块。这是一项由研究支持的健康活动计划。主要目的是通过在家里和学校建立坚韧、平衡和快乐的心灵，帮助今天的孩子为明天的世界做好准备。孩子们学习大脑是如何工作的，以及如何确保他们照顾好大脑，这样他们才能管理自己的情绪，发挥出最佳状态。成长心态也是这个计划的关键部分。孩子们发现并赞美他们独特的性格优势。他们学习感恩为何重要以及如何养成感恩的习惯。孩子们学习积极的关系为何重要以及如何建立这种关系。最后，孩子们学习如何建立自尊和韧性。孩子们刚刚完成了前两个单元的工作。设计了一项调查来了解孩子们的观点和意见。
建模思维：计算机可以模仿人类智能吗？
计算机比你聪明吗？还是你比计算机聪明？这取决于你如何定义“聪明”。近年来，我们开发出的计算机在许多任务上的能力远远超过我们自己。例如，计算机每秒可以执行数千次计算，这意味着它们能比人类更快、更准确地解决一些数学问题。计算机还在国际象棋和围棋比赛中击败了人类世界冠军。但这是否意味着它们比我们聪明？虽然计算机在许多领域都能胜过人类，包括算术、物体识别和某些语言处理方面，但目前还没有任何机器能在所有这些领域与人类的表现相媲美。我们在利用智能适应广泛任务的能力方面仍然是独一无二的。
健康的头脑：我们的心理健康策略2022-2025
为了确保我们能够继续为支持澳大利亚经济和社区提供重要的工作，我们必须注意自己的福祉以及同事的福祉。我们的人民对他们的工作充满热情。有时，如果没有定期休息来刷新我们的思想和身体，则这种承诺有时可能会对我们的福祉造成风险。嵌入此策略的重点是在财政部培养一种文化，这使我们的人民能够在职业和个人身上蓬勃发展，并提供工具来识别和对工作场所中心理健康问题有效做出反应。
员工工作文件937-比较思维和...
对比，ML Tictactoe播放器学会了不要从游戏数据库或反复玩游戏中丢失游戏。在更复杂的问题中，对基于规则的AI进行编程，该规则可以预期系统中所有可能的状态很快变得不可行。mL方法通常分为三类：监督学习，不受欢迎的学习和强化学习。在监督学习中，ML算法从数据中学习输入和输出对之间的关联。输出是监督信号，模型学会从输入中推断出来。例如，一个计算机从包含借款人（输入）特征的数据集中学习（输入）（输出）。然后使用该模型来预测未来的借款人是否可能默认。在无监督的学习中，ML模型在输入数据中发现模式。没有输出（监督信号）。例如，一个无监督的ML模型群集借款人会根据其相似性或识别相对于整个数据集的异常数据点。在增强学习中，计算机代理试图在导致最大奖励的环境中识别动作顺序。代理需要探索环境以学习最佳策略。例如，强化学习者通过多次对抗来掌握棋盘游戏来掌握棋盘游戏。该系统的设计使得代理在赢得游戏时会获得奖励，并且在输掉比赛时会受到惩罚。，2018年），监督模型，从图像中检测皮肤癌（Esteva等人，2018年）。代理人仅编程以寻求奖励，但是在开始学习之前，没有任何策略配备任何策略。近年来，AI的许多里程碑成功，例如强化学习代理人玩耍（Silver等人，2017年），或者可以编写连贯文本的无监督语言模型（Brown等人，2020）基于深度人工神经网络，也称为深度学习。通过将输入数据从网络中的图层传递到图层，以越来越抽象的方式表示。提供了足够的数据点，可以从其中学习有意义的表示，深度学习模型可以从非结构化高维数据（例如图像，文本和声音）中提取信号。这是一项更传统的ML方法的任务。在许多AI应用中，人类和机器共同运行既稳定又有效的系统。财务系统也不例外。对于财务系统，稳定性是指吸收冲击的能力，同时防止对真实经济的破坏（Schinasi，2004年）。许多出色的论文已全面审查了AI在财务部门的应用，几项研究集中在其财务稳定性的暗示上（金融稳定委员会，2017年； Danielsson等人。，2019年； Gensler和Bailey，2020年）。我们的论文重点关注这些应用程序（从交易和贷款到监管和政策制定）最好地说明了人类和机器的一些优势和劣势。，2006年； Bacoyannis等。，2015年）。例如，在算法交易中使用AI具有明显的执行速度和同时考虑大量信息的能力（Nevmy-Vaka等人。此外，算法交易者不太可能犯错或有偏见的非理性决定（Jain等人，但大多数AI代理都是
雇主有权监视员工的思想吗？
在工作场所使用神经技术来监测有可能影响世界上整个工作人群。目前，雇主可以在神经退行性问题的帮助下分析员工的大脑数据，以评估其认知功能（例如精神能力和效率），认知模式（例如对压力的反应），甚至检测神经病理学。用可穿戴神经退行版获得的工人大脑数据可以为雇主提供服务，例如促进，招聘或解雇。神经退行版也可以用作新的微管理工具，旨在监视员工在工作中的关注。此外，它们可以作为工人自我控制的工具实施，因为提供了有关其当前认知状态的反馈可以帮助改善持续的任务的结果并确保安全。最近的研究表明，尽管员工可能会认识到将这种技术用于自我监控目的的潜在利益，但他们对其在工作场所的实施有负面看法。令人惊讶的是，只有少数科学论文特别解决了工作场所神经监视的问题，而国际框架尚未对这些新的监测工人的新侵入性方法提供精确的反应。本文的总体目标是讨论是否应允许雇主在工作场所中使用神经监视技术来监视员工的思想，如果是的话，在什么情况下。作者使用基于EEG的设备作为其分析的起点，在工作场所中采用假设的神经监视情况。在此基础上，确定了三个关键的道德问题：雇佣关系中的权力不平衡；对员工隐私的新威胁和神经歧视的风险。
forteen-fourteen-Strategic-plan-2022-2026- ...EIC将是创造性思维挑战现状的地方。
人和成千上万的学生和研究人员 - 一个机会平台，未来行业在一个生态系统中遇到了一个增强协作和创造力的生态系统中的创新劳动力。该地区还将每年接待数十万个游客，并由商业，研究和主要景点吸引，例如澳大利亚太空发现中心，Tarrkarri-Centre，用于原住民文化和正在进行的文化活动计划。
通过非无线通信方式直接实现人类思想的交流......
马倩 1,3,4,† , 高伟 2,5,† , 肖强 1,3,4 , 丁凌松 2,5 , 高天一 2,5 , 周亚军 2,5 , 高欣欣 1,3,4 , 陶岩 1,3,4 , 刘车 1,3,4 , 谷泽 1,3,4 , 孔翔红 6 , Qammer H. Abbasi 7 、李连林 4,8 、邱成伟 6* 、李元庆 2,5* 、崔铁军 1,3,4* 1 东南大学电磁空间研究所，南京 210096 2 华南理工大学自动化科学与工程学院，广州 510641 3 东南大学毫米波国家重点实验室，南京 210096中国第四智能超材料中心琶洲实验室，广州 510330，中国 5 琶洲实验室脑机接口研究中心，广州 510330，中国 6 新加坡国立大学电气与计算机工程系，新加坡 7 格拉斯哥大学詹姆斯瓦特工程学院，格拉斯哥，G12 8QQ，英国 8 北京大学电子学系，先进光通信系统与网络国家重点实验室，100871 北京，中国 † 马倩和高伟：这些作者对这项工作做出了同等贡献。*共同通讯作者：tjcui@seu.edu.cn；auyqli@scut.edu.cn；chengwei.qiu@nus.edu.sg。