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建造与人学习和思考的机器
我们想要什么机器智能？我们设想的机器不仅是思想的工具，而且是思想中的合作伙伴：合理，有见地，知识渊博，可靠和可信赖的系统与我们一起思考。当前的人工智能（AI）系统在某些时候满足了其中一些标准。从这个角度来看，我们展示了如何将协作认知科学用于工程师系统，这些系统确实称为“思想合作伙伴”，旨在满足我们的期望并补充我们的局限性。我们制定了几种协作思想模式，其中人类和人工智能认为合作伙伴可以参与并提出Desiderata作为与人类兼容的思想伙伴关系。借鉴了计算认知科学的图案，我们激发了通过贝叶斯镜头围绕其使用的思想伙伴和生态系统设计的替代缩放路径，从而通过贝叶斯镜头来实现我们的合作伙伴，从而积极地建立和理性，而不是人类和世界的模型。
Douhet 下一步会想到什么？ - DTIC
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产生影响 - 智库 WIRE
下一章将深入探讨实现与人工智能的细微接触的基础要素。本章还探讨了有关人工智能影响的当前知识状态。第 3 章介绍了瑞士未来人工智能在经济、社会和环境价值链中的作用的框架条件、具体挑战和应用领域。第 4 章总结了定量调查的结果，强调了人工智能为解决瑞士的核心挑战提供的潜在机会，并对人工智能的未来影响进行了展望，包括关于其对经济、社会和环境影响的高级论文。最后一部分提出了行动和设计的总体建议，这些建议为塑造瑞士的未来和积极指导下一阶段的人工智能参与奠定了基础。
2023 年州记分卡 - 思考微电网
微电网有可能在电网转型时期发挥关键作用。随着社区和消费者寻求解决方案以应对他们面临的弹性、气候和公平挑战，先进技术和市场利益的结合为微电网的广泛商业化提供了机会。美国能源部提出了一个愿景，即到 2035 年，微电网将成为转型电网的核心组成部分，其中 30-50% 的发电来自分布式资源。然而，这一愿景并非必然，微电网商业化仍存在潜在的生存障碍。在过去两年中，Think Microgrid 领导了与监管机构和行业利益相关者的对话，讨论如何最好地识别和描述这些机会和障碍。通过这些讨论，我们制定了一种强大且可扩展的方法，该方法考虑了每个州在五个关键维度上的政策和市场条件——部署、监管、弹性、市场准入和公平。最终的州记分卡既令人失望又令人鼓舞。一方面，只有少数州获得了“B”级，而获得“C”或“D”级的州则多得惊人。另一方面，结果也表明各州可以积极主动地、创造性地立即采取行动，改革过时的政策，并合作采取当下应有的协调行动。
如何思考气候变化
陷入了气候否认和灾难主义者之间的越野，当面对气候变化的复杂性时，聪明的外行人会感到困惑。如何思考气候变化表明，经济学不仅提供了一种合适的，而且提供了不可或缺的观点，可以理解气候变化问题的根本原因：资源，外部性和自由骑行的稀缺性。Riccardo Rebonato认为没有银子弹或简单的解决方案。然而，他表明，新一代经济学模型与大多数早期模型特别建议3的最佳行动提供了根本不同的见解，他们建议现在可以将快速，大规模的气候行动公正为最具成本效益的策略，而无需需要8 inononite Altruist Altruism oltruism 9早期模型。鉴于本书中提供的概念工具，读者可以决定他们是否同意这些结论3，如果这样做，则最有效的行动方案是什么。
瑞士人工智能报告 - 智库 WIRE
2021 年 4 月 21 日，欧盟委员会提出了统一人工智能技术监管的草案。1 该草案做了三件事：在最高政治层面，它全面描绘了人工智能应用开发和部署的复杂性——从对稳定基础设施的需求、对非凡研究的需求到稳定的法律框架。草案还指出，欧洲需要确保在促进人工智能卓越发展方面的战略领导力。也许最有效的是：当前的人工智能夏季不仅是基础研究的另一个高潮，而且随着过去 20 年的技术进步，人工智能应用已经达到市场成熟度，并正在等待展现其影响。围绕新基础技术对经济、尤其是对社会的影响的辩论以重大公告和极大关注为特点。所有这些辩论的共同点是它们的理论性和大部分推测性。许多公司仍面临未解决的问题：
OCEANIS 思考片 - 人工智能是新型塑料吗
可持续性和团结的主题代表性相对不足表明，这些主题可能目前没有受到人工智能主流伦理话语的关注。虽然有人可能会以从事人工智能工作的人通常不是气候科学家为借口来为其辩护，但可持续性相关原则的代表性不足尤其成问题，因为人工智能的部署需要大量的计算资源，而这又需要大量的能源消耗。然而，人工智能对环境的影响不仅涉及高碳足迹数字基础设施的负面影响，还包括利用人工智能造福生态系统和整个生物圈的可能性。
是时候重新思考竞争策略了
基于这些驱动因素制定竞争战略需要对产品和市场进行最佳选择，组织价值链以实现有效的产品定位，并调动行业中的精选力量来推动竞争优势。值得注意的是，数字巨头并不遵循这些原则。他们的收入来自数据，而不是产品；他们围绕数字平台而不是价值链进行组织；他们的数字生态系统放大了数据的价值，而不是行业的价值。他们使用这种新方法的成功应该给传统公司敲响警钟。尽管大多数传统公司并不以数字平台的形式运营，但传感器、物联网 (IoT) 和人工智能等现代数字技术使它们有机会利用数据和数字生态系统的力量。但要利用这些机会，需要对战略思维进行重大改革。解释这种新思维是我这篇文章的重点
如何（以及为什么）认为大脑实际上是一台计算机
优先于其他。大多数科学家可能同意，他们宁愿花时间做科学研究，也不愿担心词语含义的争论。然而，计算和神经科学的哲学家们更乐意担心词语的含义；不是因为它本身很有趣，而是因为它可以阐明我们在仔细思考和有效交流大脑时提出的假设。这在认知科学、计算机科学、神经科学等跨学科领域尤其重要，在这些领域，审问我们的概念可以成为一种富有成效的方式，让来自不同领域的研究人员走到一起，避免各说各话。这里将论证大脑可能是字面意义上的计算机，而不仅仅是比喻意义上的计算机。这需要经验标准来确定什么使物理系统成为计算系统。这些标准超越了理论计算机科学的概念和数学资源；这里将开发一组候选标准。有了这些标准，我们将看到大脑如何成为一台真正的计算机，尽管可能不是一台数字计算机。这里概述的物理计算说明既显示了不同类型的计算（例如数字、模拟和其他类型）的不同之处，也显示了它们都算作真正的计算类型的原因。综合起来，这些考虑表明大脑可以真正地进行计算，而它是否这样做则是一个经验性的说法。此外，虽然模拟计算是一种真正的计算类型，但它与数字计算在神经科学家、认知科学家和理论计算机科学家看来存在一些不明显的不同。我们将讨论其中一些差异。