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知识图谱助力人类启发的人工智能系统
为了有效地满足我们在生活的不同领域的社会需求——无论是医疗保健还是工作表现，AI辅助系统必须融入并承认人类在做出决策和采取行动时所考虑的道德价值观和社会规范[1]。与Newell的[2]知识层面理论框架一致，该框架为AI代理的理性行为提供了指导，需要有原则的智能系统来明确反映和阐明AI代理解决问题的方法中的个人和社会价值观和规范。因此，人性在环是设计此类未来系统的核心要求。我们将人性化启发的AI系统定义为在知识层面融入表示和推理能力的系统，涵盖个人偏好和环境以及集体文化规范和价值观。使用人性在环概念作为核心设计要求取代了陈旧的人性在环概念，除了个人观点之外，还明确考虑了更广泛的社会文化观点。知识图谱 (KG) [3] 为人工智能系统的表示和推理能力提供了基础，以满足人性化在环的设计要求。
勒纳实习生简讯
我在纽约州立大学奥斯威戈分校完成了生物化学学士学位，并参与了多个研究项目。其中一个项目是在 Peter D. Newell 博士的指导下研究宿主环境中醋酸杆菌和乳酸杆菌之间的相互作用。在另一个项目中，我在 Nin N. Dingra 博士的监督下专注于开发新型 CO 释放分子，这些分子可以在临床环境中以低毒性释放 CO。毕业后，我从事了两个不同的研究项目。首先，在 Kestutis Bendinskas 博士的帮助下，我测量了人类样本中的生物标志物，例如白细胞介素 6 (IL-6)、TNF Alpha、细胞间粘附分子 1 (sICAM-1) 和 C 反应蛋白 (CRP)，以了解假期对压力水平的影响。此外，我还与 Webe Kadima 博士一起研究了刚果的一种树 Musanga cecropioides 对磷酸烯醇式丙酮酸羧激酶 (PEPCK) 的抑制作用，以开发一种对 2 型糖尿病副作用最小的植物疗法。
人工智能和量子计算
1. 早期概念（20 世纪 40 年代 - 50 年代）：人工智能的概念可以追溯到 20 世纪 40 年代，当时像阿兰·图灵这样的先驱者开始设想机器表现出像人类一样的智能的可能性。提出“图灵测试”。 2. 人工智能领域的诞生（1956 年）：人工智能领域正式诞生于 1956 年的达特茅斯会议，由约翰·麦卡锡、马文·明斯基、纳撒尼尔·罗切斯特和克劳德·香农组织。 3. 符号人工智能（20 世纪 50 年代 - 60 年代）：早期的人工智能研究主要集中在符号人工智能，其中使用形式逻辑和符号来表示知识。 4. 达特茅斯人工智能夏季研究项目（1956 年）：该研讨会通常被认为是人工智能作为一门学科的起点，为人工智能研究奠定了基础，并为开发智能机器设定了雄心勃勃的目标。 5. 逻辑理论家和通用问题解决者（1956 年 - 1960 年）：20 世纪 50 年代末和 60 年代初，Allen Newell 和 Herbert A. Simon 开发了逻辑理论家和通用问题解决者（GPS）。
加利福尼亚的新的Medi-Cal Dyadic护理和家庭疗法...
加利福尼亚州的Medi-Cal系统，该系统通过医疗补助为该州几乎一半的儿童提供健康覆盖范围，以争取为其最年轻的好处提供预防护理的努力；未能提供可能会产生长期健康影响的健康问题的早期，治疗和/或预见。尽管Medi-Cal对美国儿科学会（AAP）/Bright Futures推荐的护理时间表的收养，但2022年9月的一项州审计发现，从2014年至2021年，Medi-Cal中的5年级到2021年，在Medi-Cal中，只有不到一半的儿童获得了所需的预防服务。 1胜任性进一步加剧了19日大流行。健康的访问为预防和早期的中间服务提供了一个重要的知识，以满足个人和家庭需求。加利福尼亚州的新型二元二元好处支持基于亲戚的护理人员和家庭监视以及基于家庭的介入措施，在鲁ɵnefellial Care Care Care in Pediatricseƫngs，Meeɵng家族中，在RouɵneWell Child Care中，可以增强儿童发展（即“ Dyadic Health Care Services”）。2
安全处理和处置非法使用的化学品......
Craig Mann 先生，澳大利亚联邦警察局安非他明类兴奋剂专家应对小组组长； Chan Kee Bian 博士，马来西亚化学部麻醉品科科长； Nathan Green 博士，澳大利亚联邦警察局法医化学家； Patrick Choi 博士，澳大利亚新南威尔士州环境、气候变化和水资源部首席技术顾问； Barbara Remberg 博士，奥地利国际麻醉品管制局前体管制科高级技术顾问； Daniel Rothenfluh 博士，澳大利亚环境、水资源、遗产和艺术部助理主任； Wong Hoy Yen 先生，马来西亚顾问/药剂师； Hoang Manh Hung 博士，越南法医科学研究所高级官员； Paul Newell 先生，澳大利亚环境与保护部（西澳）高级环境官员； Héctor Bernal Contreras 先生，Coordinado Grupo Internacional-Químico，Dirección Nacional de Estupefacientes，哥伦比亚； Peter Vallely 先生，澳大利亚犯罪委员会特别调查员法医化学家； Marjorie Ungson Villanueza 女士，菲律宾缉毒局四级化学家，菲律宾。
解决问题
我们认为策略是一系列在问题空间中采取的步骤或操作符，目的是完成给定任务或解决问题（Newell & Simon，1972）。理论上，问题解决的任何变化都可能代表不同的策略。然而在实践中，我们经常将问题解决步骤中不显著的变化归为一种策略，并将代表“显著”不同方法的变化视为不同的策略。考虑图 1。策略 A 和策略 B 所表示的解决方案都包含三个类似的步骤。在第一步中，学生从等式的两边减去一个变量项（策略 A 中为 5x；策略 B 中为 3x）。在第二步中，使用策略 A 的学生从等式的两边减去 4，使用策略 B 的学生在两边加 6。在第三步中，每个学生将等式的两边除以系数。采用策略 C 的学生将前两个步骤合并为一个步骤，从等式的两边减去 3x-6。显然，策略 A 和策略 B 是类似的方法，可以视为单一策略的变体。能够识别和执行策略 C 的学生展示了一种更复杂的问题解决方法，可以视为使用与策略 A 或策略 B 截然不同的策略。
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
人工智能在当代教育中的发生率
摘要 “人工智能”一词于 1956 年在达特茅斯学院的一次会议上被提出，从那时起，它经历了不断发展和彻底的演变。该术语的杰出先驱包括约翰·麦卡锡、马文·明斯基、艾伦·纽厄尔和赫伯特·A·西蒙。人工智能在世界范围内教育中的应用急剧增加，其重要性也日益增加。本研究的目的是通过文献计量学分析人工智能在当代教育中的应用。该方法包括三个基本数据库的文章的 Prisma：Scopus（n=390）、Mendeley（n=113）和 Science Direct（n=3,594）。共分析了 n=4,097 篇英文和西班牙文文章。对近期研究的系统文献综述采用了定量和定性方法的混合方法。作者推断，人工智能通过提供个性化和有效的解决方案来提高学生的学习能力，从而彻底改变教育。这项研究的主要结论之一是，在当代教育中，学生是受人工智能影响最大的群体之一。此外，教师的人类智慧起着根本性的作用，因为他们调整自己的方法来利用新技术。最后，值得注意的是，学校和大学做出的决定支持基于技术的新教育模式。
计算方式
图灵机是计算机的典型例子，但还有其他计算机，例如类比计算、联结计算、量子计算和各种形式的非常规计算，每种计算都基于对计算现象的特定直觉。这种多样性可以用系统级别来捕捉，重新解释和概括纽厄尔的层次结构，其中包括最顶层的知识层和紧随其后的符号层。在这种重新解释中，知识层由人类知识组成，符号层被概括为一个新的层，这里称为计算模式。自然大脑执行的心理过程通常被非正式地认为是计算过程，大脑与计算机器相似。然而，如果自然计算确实存在，它应该有自己的特点。一个这样的提议是，自然计算是在生物实体首次进行解释时出现的，因此自然计算和解释是同一现象的两个方面，或者意识和经验是计算/解释的表现形式。与计算机器类似，在神经回路的顶部和知识层之下必须有一个系统层，这里称之为自然计算模式。如果事实证明这种假定的对象并不存在，那么应该放弃思维是一种计算过程的命题；但对它进行描述将伴随着解决意识的难题。
ProFound AI® 乳房健康套件 - iCAD, Inc.
1. FDA 批准。CE 标志。加拿大卫生部许可。2. ProFound Risk 已获得 CE 标志 (MDD) 和加拿大卫生部许可。可能并非在所有地区都可用。3. 心脏健康可能并非在所有地区都可用。4. Conant EF 等人。放射学：人工智能 2019。5. https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm。访问日期 1-20-23。FDA 510K 提交 K182373 (iCAD)、K201019 (Hologic) 和 K193229 (ScreenPoint)。6. Mikael Eriksson 等人。用于预测乳腺癌和指导临床护理的数字乳腺断层合成风险模型。Sci. Transl. Med. 14, eabn3971 (2022)。 DOI: 10.1126/scitranslmed.abn3971。7. Eriksson M、Czene K、Strand F、Zackrisson S、Lindholm P、Lång K、Förnvik D、Sartor H、Mavaddat N、Easton D、Hall P。识别需要补充筛查的乳腺癌高风险女性。放射学。2020 年 11 月；297(2):327-333。doi: 10.1148/radiol.2020201620。电子版 2020 年 9 月 8 日。PMID：32897160。8. Schilling, K。在奥地利维也纳的 ECR 2023 上发表研究。9. Monticciolo DL、Newell MS、Moy L、Lee CS、Destounis SV。乳腺癌筛查：ACR 最新建议。J Am Coll Radiol。2023 年 9 月；20(9):902-914。doi: 10.1016/j.jacr.2023.04.002。2023 年 5 月 5 日电子版。PMID：37150275