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通过测量设计师的思想、身体和大脑来研究设计思维的框架
摘要 本文提出了一个研究设计思维的框架。文中描述了三种测量设计认知过程的典型方法：设计认知、设计生理学和设计神经认知。每种典型方法都有特定的工具和方法。设计认知通过协议分析、黑箱实验、调查和访谈进行探索。设计生理学通过眼动追踪、皮肤电活动、心率和情绪追踪进行测量。设计神经认知使用脑电图、功能性近红外光谱和功能性磁共振成像进行测量。文中给出了一些示例来描述每种方法提供的关于设计思维特征的结果类型，例如设计模式、设计推理、设计创造力、设计协作、问题解决空间的共同演化或设计分析和评估。研究设计思维的三种典型方法的结果的三角测量为理解设计认知过程提供了协同基础。这些研究的结果为设计师、设计教育者和设计科学研究人员提供了反馈来源。新的模型、新的工具和新的研究问题从所提出的综合方法中诞生，并为研究设计思维奠定了未来的挑战。
理解机器的“思维”：探索心理学在促进人工智能发展中的作用
抽象人工智能（AI）已成为当代人类生活不可或缺的一部分。它几乎在每个领域都有申请，例如医疗保健，教育和安全。虽然它继续蓬勃发展，但AI并不完美。AI系统的日益复杂性导致了一个批判性问题的出现，称为“黑匣子问题”，其中这些系统的内部工作仍然不透明且难以解释。这种不透明度阻碍了我们对AI决策过程的理解，并提出了对问责制，透明度和可信度的担忧。此外，在某些领域，人工智能仍然远远落后于人类认知。心理学源于人类的认知，行为和情感，提供了一种复杂的镜头，可以通过该镜头使AI设备更具透明度和清晰度。本文探讨了人工认知的跨学科领域，该领域吸收了现代AI中的认知心理原理。通过对人工认知技术的全面分析及其对人工智能的影响，本文旨在为缓解黑匣子问题的持续讨论做出贡献，并推进负责任的AI技术的负责发展和部署。本文提供的更大的目标是介绍心理学学科在以人工智能为主的世界中如何相关甚至必要。
'人才大战，“新泽西州公司领导者的AI技术” 25
Law360 Pulse收集了Torcicollo和该州的其他三名领导人-John Ursin，Schenck Price Smith＆King LLP的执行合伙人John Ursin; Wilentz Goldman＆Spitzer PA总裁兼董事总经理Angelo Cifaldi；乔·卢伯伯茨（Joe Lubertazzi）和麦卡特（McCarter）和英国有限责任公司（McCarter＆English LLP）的执行委员会主席和执行合伙人乔·卢伯伯茨（Joe Lubertazzi）和乔·博卡西尼（Joe Boccassini）聆听2025年花园国家公司面临的挑战，以及如何面对他们。
疫苗藏匿处的父母的思想中存在哪些障碍，我们该如何解决这些障碍？
医生不推荐的是另一个令人惊讶的共同主题。鉴于医学界对疫苗的大力支持，这背后的原因尚不清楚。一种可能性是，在“否”的初始答复之后，医生并非与患者相关，并且正在抓住可能会在继续咨询的情况下考虑疫苗接种的患者。这是我们的发现支持的，这些研究严重排除了延迟和部分疫苗接种的选择。所有证据都清楚地支持了免疫实践咨询委员会疫苗接种时间表，并且医生应强烈建议将其视为唯一基于证据的疫苗时间表。7但是，我们应该继续与父母拒绝接种疫苗的对话，因为铺设或部分时间表比没有疫苗接种更好，并建立了一种融洽的关系，这将来可能会在未来的疫苗接种中进行疫苗接种。
健康心灵：我们针对心理健康、学习障碍、神经多样性和药物滥用的战略计划
布拉德福德区和克雷文是英格兰第五大都市区，横跨农村和城市地区，占西约克郡人口的 25%。布拉德福德的大部分人口以年轻人为主，该市 16 岁以下人口比例在英格兰排名第三，老年人口数量正在迅速增长。精神健康中心 7 的一份评估报告强调了我们的人口结构、住房、贫困、年龄、性别以及 COVID-19 疫情对有精神健康、药物滥用、神经多样性需求或学习障碍的人的影响。虽然我们面临挑战，但我们的人口和地区概况带来了机遇和资产，包括多样性、创业精神、韧性、创造力和雄心壮志。
结合思维和机器：研究一般体现智能的认知体系结构和生成模型的融合
认知体系结构和生成模型是开发一般体现智力的两种截然不同的方法。本文研究了他们的最初动机，实力方式以及互补的优势和弱点，以及将它们融合到一般体现的意义上的目标，以利用优势和补充的弱点。首先，通过分析其不同的应用程序和进一步的研究和发展中的困难，它们之间的潜在协同和可能的整合策略得到了探索。然后，通过结合认知体系结构的优势，这些认知体系结构对人类样的认知过程和生成模型进行了建模，这些模型在基于学习模式的新内容生成新颖的内容方面表现出色，它实现了创建具有增强整体帽质体的体现药物的目标。最后，一个综合框架，展示了认知体系结构，生成模型和其他AI方法的整合，以实现一般体现的智能，并伴随着一个说明性的例子。
融合思维与机器：探究认知架构与生成模型的融合以实现一般具身智能
认知架构与生成模型是实现一般具身智能的两种截然不同的方法，本文探讨两者的初衷、实现方式和优缺点，旨在将其融合为一般具身智能，以发挥其优势，补足其弱点。首先，通过分析两者不同的应用场景和进一步研发的难点，探索两者之间的潜在协同作用和可能的整合策略。然后，通过结合认知架构（模拟类人认知过程）和生成模型（擅长根据学习模式生成新内容）的优势，实现创建具有增强整体能力的具身智能的目标。最后，本文结合示例，提出了一个综合框架，展示了如何集成认知架构、生成模型和其他人工智能方法以实现一般具身智能。
人工智能和机器人领域的负责任研究与创新 (RRI)：一种对心智与机器的后人类同理心的关系方法 20 世纪 80 年代末开始的对人类基因组计划的伦理、法律和社会影响 (ELSI) 的研究到 2010 年左右成为美国联邦预算的一项。ELSI 研究成为美国和欧盟政府科技机构自我反思的一部分；负责任的研究与创新 (RRI) 的道德理想已成为一种专业规范。1 这个历史性的例子作为跨学科可能性的愿景，指导了以下提议，即在心智与机器计划中系统地整合技术和道德，并作为纽约大学对这些问题的持续承诺的一部分。2 人工智能和机器人研究与人类基因组计划非常相似，并且肯定会从类似的处理中受益。 RRI 提供了一种替代事后应对新技术影响的趋势的方法：它关注社会影响“上游”的设计问题和实施前的初始条件。RRI 在实施阶段的“中游”也非常有效。在信息科学和技术的情况下，上游和下游之间的距离相对较短，中游干预的价值变得更加明显。3 对初始条件的敏感性是所有复杂自适应系统的一个特征——必须考虑到这一事实
人工智能和机器人领域的负责任研究与创新 (RRI)：一种关系方法，用于实现思想和机器的后人类共情 20 世纪 80 年代末开始的对人类基因组计划的伦理、法律和社会影响 (ELSI) 的研究，到 2010 年左右成为美国联邦预算的一项。ELSI 研究成为美国和欧盟政府科技机构自我反思的一部分；负责任的研究与创新 (RRI) 的道德理想已成为一种专业规范。1 这个历史性的例子是跨学科可能性的愿景，它指导了以下提议，即在思想和机器计划中系统地整合技术和道德，并作为纽约大学对这些问题的持续承诺的一部分。2 人工智能和机器人研究与人类基因组计划非常相似，并且肯定会从类似的处理中受益。RRI 提供了一种事后应对新技术影响的趋势的替代方案：它关注社会影响“上游”的设计问题和实施前的初始条件。RRI 在实施阶段的“中游”中也非常有效。在信息科学和技术的情况下，上游和下游之间的距离相对较短，中游干预的价值变得更加明显。3 对初始条件的敏感性是所有复杂自适应系统的一个特征——在任何希望整合人类和非人类系统的系统研究中都必须考虑到这一事实。中游发展阶段的亚稳态中介和过渡结构往往呼应了对初始条件的系统敏感性：它们易受干扰，因此容易受到一定程度的调节和管理。中游调节增强了道德干预的有效性 中游 RRI 在跨学科计划（如“心智与机器”）的情况下也具有强大的潜在影响。中游调节的实验室民族志研究表明，将社会科学家和人文研究人员嵌入科学和工程实验室可以增强反思方法实践和协调，从而使上述学科领域受益。4 一个非常适合当代人工智能和机器人研究跨学科性质的哲学框架是本体结构现实主义 (OSR) 5 。过程哲学与复杂自适应系统的一致性为设计和自然系统的稳健跨标量集成提供了进一步的本体论基础。以新康德哲学及其与过程形而上学的亲缘关系为基础的 OSR 具有根本的关系基础，它提供了适应性的概念能力，以应对技术的快速发展及其社会影响。科学和工程中的仿生 6 范式在这个方向上取得了有趣的进展。在伦理信息理论、神经科学、社会网络理论、生态学、系统理论和气候模型的交叉点上，生态模拟范式即将出现；这可能成为“环境人工智能”和机器人技术新方法的沃土。半个世纪前，克拉克和库布里克在《2001：太空漫游》中设想了环境人工智能，即 HAL， 7 并在斯皮尔伯格的《少数派报告》中重新构想为一个完全沉浸式的安全和商业环境。在现实生活中，IBM 和其他公司继续开发人机协作系统，这可以被视为生态模拟范式的初稿。虽然仍处于推测阶段，但由本地化和分布式机器人组成的自主自学型人工智能可以在日托环境中像婴儿一样被抚养长大。人工智能代理和人类之间精心策划的互动可以共同创造一个自组织生物的世界，其生态相互依存构成了后人类同情的有机基础。总结：基于认知责任 8 和社群伦理的自我限制是后人类同情的先决条件，这种同情可以为人类、非人类和人工智能代理之间的未来互动奠定基础。在精心策划的环境中，对负责任的创新模型进行自我学习、自我限制系统的训练，为新形式的共同生成的知识生产打开了大门，这些知识生产能够认识并响应人类和非人类价值观的处境。
沟通思想：将合成细胞与神经形态网络相结合，实现组织通讯 2. 研究项目/研究小组描述
受大脑启发的计算范式通过模仿大脑的信息处理能力，处于自动化基本视觉和语言任务的前沿。人工神经网络和生物神经网络之间的相似性为开发旨在缓解神经退行性疾病的先进脑机接口开辟了令人兴奋的途径。神经形态设备正在成为具有学习和适应潜力的突破性平台，能够与神经元和肌肉交互，为患有退行性疾病的患者提供支持。然而，将这些复杂的电子元件与生物组织连接起来，使它们能够通过生物反馈自主学习，仍然存在重大挑战。该项目旨在将（生物）神经形态技术与合成细胞连接起来，标志着朝着无缝组织整合迈出了关键一步。合成细胞将充当传感器，将电信号转换成活细胞可解释的生物信号。
2025年2月12日，伦敦首席AI官（CAIO）峰会将汇集人工智能中最有影响力的思想，以解决
• Mayze Di, Chief AI Officer - MARKS AND SPENCER • Xiao Wen, Data Chief & AI Officer - PRUDENTIAL • Stefan U. Hoejmose, Dr. Data Chief & AI Officer - ITV • Chafika Chettaoui, PhD, Chief Data & AI Officer - AXA • Detlef Nauck, Head of AI & Data Science Research - BRITISH TELECOM • Sreedhar Sistu, Vice President, AI Offers - SCHNEIDER ELECTRIC • Chrissie Kemp, Chief Data & AI Officer - JLR (Jaguar Land Rover) • Eileen Vidrine, Former Chief Data & Artificial Intelligence Officer - US DEPARTMENT OF THE AIR FORCE, CHIEF DATA & AI OFFICE • Niresh Rajah, Chief Data & AI Officer - DLA PIPER • Tjerrie Smit, Head of Data & AI - NATIONALE-NEDERLANDEN • Claire Mathieu, Head of Data & AI -Suez•AI辅助数据驱动创新实验室负责人Pier Paolo Monticone -JTI（日本烟草国际烟草）•高级分析和人工智能（EU D＆A）的主管Dario Morelli - Admiral Group plc•Luiza Pawela•Luiza Pawela，Luiza Pawela，首席数据和AI -AGRICAN -agora -agora sa•Axerea sa sa sa•AxeL axeL