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利用 CRISPR-Cas9 对人类原代背根神经节神经元进行基因编辑并进行功能确认
1 德克萨斯大学西南医学中心麻醉学和疼痛管理系；6202 Harry Hines Blvd.，9 楼，德克萨斯州达拉斯 75235。2 德克萨斯大学达拉斯分校神经科学系和高级疼痛研究中心，800 W Campbell Rd，Richardson，TX 75080，美国。3 西南移植联盟。8190 Manderville Ln，德克萨斯州达拉斯 75231，美国。4 圣路易斯大学药理学和生理学系，1402 S. Grand Blvd.，密苏里州圣路易斯 63104，美国。5 亚利桑那大学药理学系，1501 N Campbell Ave，亚利桑那州图森 85721，美国。 6 佛罗里达大学药理学和治疗学系，1200 Newell Drive，ARB R5-234 Gainesville，FL 32610-0267。 * 通讯作者：Amol Patwardhan 和 Theodore Price † 这些作者对本文的贡献相同
1 为儿童人工智能
继 Ferranti Mark 1 之后，Newell 和 Simon 开发了一种用于解决数学问题的“通用问题求解器”算法。到了 20 世纪 50 年代，当时被称为人工智能之父的 John McCarthy 开发了 LISP 编程语言。这在机器学习中变得非常重要。20 世纪 60 年代，研究人员非常重视开发用于解决数学问题和几何定理的算法。那个十年的后期，计算机科学家致力于开发机器人的机器学习，基于机器视觉和学习等主题。第一个名为 WABOT-1 的人形智能机器人于 1972 年在日本诞生。经过这些长期且资金充足的全球努力，计算机科学家意识到在机器中创造智能是困难的。为了取得成功，人工智能应用需要
Olsher Daniel。第一个通用人工智能 (AGI) 的成就证明。2024 年。�hal- 04397466v1�
摘要 我们创造了有史以来第一个通用人工智能 (AGI) 和第一个超级智能。经过美国政府和多年来在实际应用中的广泛验证，本文首次详细解释了该系统的工作原理和原因，并最终证明它确实可以实现真正的 AGI。在首先从第一原理推导出现实世界 AGI 的要求之后，本文阐述了实现 AGI 所需的技术，并提出了有史以来第一个 AGI 的权威测试——Olsher 测试。它涉及可证明的安全性和责任等关键问题，并克服了 Fjelland、Dreyfus 和其他学者之前认为 AGI 永远无法实现的工作。然后，它进一步更新了 Newell 和 Simon 的物理符号系统假设和现代学习理论。最后，本文解释了本研究的一个关键推论——传统方法已被证明无法实现 AGI。
人工智能在治疗中的应用......
原理与技术 人工智能的目标是创造能够执行需要智能的活动的计算机，例如思考、理解、思考、解决问题和感知。该主题以计算机科学家约翰·麦卡锡的名字命名，他于 1956 年与马文·明斯基、内森·罗切斯特和克劳德·香农一起召开了达特茅斯会议。会议的目的是召集知名专家，以推进一门涵盖智能机器分析的新研究学科。会议的核心假设是“学习的任何方面或智能的任何其他属性都可以被如此彻底地表征，以至于可以制造一台计算机来复制它”。在会议期间，艾伦·纽厄尔、JC Shaw 和赫伯特·西蒙展示了逻辑理论家 (LT)，这是第一款专门设计用于模仿人类解决问题能力的计算机软件。[1]，[2]
Bettina Wiegmann-欧洲委员会
Sander，J.，Schmidt，S。V.，Cirovic，B.，McGovern，N.，Papantonopoulou，O. Schulte-Schrepping，J.，Günther，Pulas，T.，Klee，K.，Katzmarski，N.，Herresthal，S.，Krebs，W.，Martin，B. E.V.，Ginhoux，F.，Schlitzer，A.，Schultze，J.L。（2017）。细胞区分受时间依赖性白介素-4信号传导和转录调节剂NCOR2的调节。免疫，47（6），1051-106 https://doi.org/10.1016/j.immuni.2017.11.11.024
人工智能生活
人类思维具有多种能力。我们选择哪个功能来开始构建人工智能？Shaw、Newell 和 Simon 开始研究计算机程序如何解决问题，例如证明几何定理，或玩跳棋或国际象棋等游戏。他们证明，解决此类问题归结为在可能的决策迷宫中进行搜索以达到预期目标。导致目标的决策序列形成了解决方案。搜索空间通常可能是无限的。因此，有一些策略可以有选择地搜索这个空间，利用任何关于问题性质的先验知识。这是人工智能的第一次重大突破，最终导致 IBM 深蓝计算机在 1997 年的一场国际象棋比赛中击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫。甚至在那之前，在 80 年代，各个领域就出现了大量专家系统，主要由以事实和规则形式捕获领域知识的技术引发，并使用搜索找到适当的应用这些规则的顺序以得出解决方案。
图片叙述：与患有轻度认知障碍的老年人共同设计建筑环境
共同设计使用户能够通过参与问题的制定和解决在设计中做出积极贡献。Sanders 使用共同设计一词来指“设计师和未受过设计培训的人在设计开发过程中共同发挥的创造力”（Sanders & Stappers，2008，第 2 页）。然而，由于参与者的技能和理解水平不同，让用户参与设计过程可能具有挑战性。当让老年人参与新环境或新技术的设计时，这可能会成为一个更大的挑战（Newell，2011）。过去，与老年人一起工作的研究人员已经进行了几次尝试（Hees 等人，2019 年；Lindsay 等人，2012 年；Leong & Robertson，2016 年；Robertson 等人，2014 年；Vines 等人，2012 年）；然而，许多传统的共同设计工具包对这一人群的要求太高，他们的独特需求无法通过传统的研究方法完全满足。
人工智能：威胁还是希望？
本世纪初，很少有人听说过人工智能。现在很多人都对它有所了解。随着 ChatGPT 等可以写任何东西的人工智能语言处理器的出现，很多人认为威胁可能正在逼近。这些新型人工智能生物比我们更聪明吗？他们会统治地球吗？在《心灵的新科学》[1] 中。加德纳认为，认知科学（包括认知心理学）的基础始于 1956 年的一次会议，诺姆·乔姆斯基、艾伦·纽厄尔、赫伯特·西蒙和乔治·米勒在会上发表了演讲。这一思想的核心是人类大脑的工作原理与计算机相似。研究人员正在创建类似思考的程序。他们通过让系统按照某种逻辑进行来做到这一点：“如果是这样，那就这样做。”人们一致认为，这种理解心理学的方式比任何以前的理解方式都要好。
最新的和未来的方向 - 克里斯蒂安·詹森（Christian P. Janssen）的
我们讨论了针对人自动相互作用的计算认知模型的开发，评估和应用的最新和未来方向。自动化车辆的功能正在迅速增加并改变与车辆周围和周围的人类相互作用。，与此同时，不需要人类互动的全自动车辆不可用。因此，需要人与车辆相互作用的系统。我们讨论可以在这方面描述，预测和/或预测人类行为和思想的计算认知模型如何在这方面发挥关键作用。此类研究来自许多不同的学科，包括认知科学，人力计算，人为因素，运输研究和人工智能。本期特刊汇集了这些领域的最新研究。我们确定了未来研究的四个更广泛的方向：（1）继续艾伦·纽厄尔（Allen Newell）的认知建模研究议程，但现在将其应用于人自动化的车辆相互作用领域； （2）从孤立的理论切片转变为综合理论，（3）考虑用于分析相互作用和用于嵌入式系统的认知模型； （4）从主要描述的模型转变为可以预测的模型。