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与德勒兹一起思考心灵的运动
在考虑了心智/大脑的技术隐喻（特别是随着图灵机和控制论的发展而成熟的计算机相关隐喻）之后，我认为，一阶控制论极大地改变了我们思考大脑/心智的隐喻，尽管它们仍然植根于人文二元论。另一方面，二阶控制论给了我们大脑是一个自创生系统的概念，它既能解释自主性，也能解释涌现性。二阶控制论中特别重要的是禁止信息跨越自指系统边界的流动，强调两个方面：操作闭包和操作递归。这两个概念特别引起我的兴趣，让我思考当算法推理和人脑开始作为单个自创生系统运作时会发生什么。也就是说，我提出关于数字系统和生物系统同构的问题。我的观点是，计算机不再仅仅是大脑的一个隐喻，因为大脑就是计算机。换句话说，正如德勒兹在他的两本《电影》书中所言，思想中发生了一场真正的控制论运动，类似于电影在图像中带来的真正运动。最后，我认为，操作闭合既可以用神经科学家马克·索尔姆斯和卡尔·弗里斯顿所说的“马尔可夫毯”来理解，也可以用德勒兹的感觉逻辑理论来理解，这可以帮助我们理解算法推理对思想的影响。这是你的大脑信息：大脑/思维的一阶控制论和信息隐喻
引言 哲学思考机器
像深度学习神经网络这样的人工智能程序可能能够在围棋或国际象棋、算术或写海豹突击队复制品方面击败人类，但它们永远无法真正独立思考，无法拥有意识，无法感受到我们人类所能感受到的这个世界的丰富性和复杂性。单纯的、未开化的人类可能会对简单的深度学习程序的能力印象深刻，但从更全面的角度来看，这一切加起来……什么都没有。它们仍然没有表现出任何意识的痕迹。所有可用的数据都支持这样一种观点，即人类对世界的感受和体验与计算机不同。虽然计算机可以击败国际象棋、围棋或其他结构化规则游戏中的人类大师，但它永远无法真正超越这些规则思考，它永远无法在飞行中想出自己的新策略，它永远无法像人类那样去感受、去反应。人工智能程序缺乏意识和自我意识。它们永远无法有幽默感。他们永远无法欣赏艺术、美丽或爱情。他们永远不会感到孤独。他们永远不会对其他人、动物和环境产生同情。他们永远不会享受音乐或坠入爱河，也不会一时冲动而哭泣。仅仅凭现存的、单纯的、未开化的人类在智力上就比计算机优越，无论我们的计算机在围棋或危险边缘等游戏中赢得多少胜利。我们不按照这些游戏的规则生活。我们的思想比这要大得多。计算机意识的可能性一直备受争议，它仍然是一个有争议的话题——所以这段话中的说法并没有什么了不起的。更了不起的是作者是谁：这段话完全是由一台计算机编写的，即 OpenAI 的 GPT-3。碰巧的是，GTP-3 本身是一个神经网络类型的系统，它拥有英语语言的内部模型
教师和班级的计算思维
计算思维是一项技能，使我们能够通过将它们分解为较小，更简单的步骤，找到模式和相似性，抽象不相关的细节以及设计可以由计算机或人类执行的算法来解决复杂的问题。这是一项对21世纪必不可少的技能，因为技术在我们生活的各个方面都变得更加普遍和影响力。计算思维还可以增强我们的创造力，批判性思维和协作技巧，因为我们学会将其应用于艺术，语言艺术，数学，科学和社会研究等各种领域和学科。本书针对尚未广泛使用工具来支持学生计算思维的发展的老师。本书旨在帮助教师了解什么是计算思维，为什么重要以及如何将其集成到现有课程中。它基于对当前的计算思维教育研究和最佳实践的文献综述，以及CTAPP项目的作者和合作伙伴的经验和见解。本书为希望使用教育技术工具以及特定于内容的方法将计算思维整合到课堂上的教师提供了许多实用的技巧和示例。这本书由七个章节组成。第一章介绍了计算思维及其组成部分的概念：分解，模式识别，抽象和算法设计。它还解释了教授计算思维的好处和挑战，以及教育工作者在支持它方面的作用。第二章重点是教学分解和第三章关于模式识别，将问题分解为较小的部分并在它们之间找到相似之处的能力。它们包括跨科目和成绩跨越这些技能的策略和练习。第四章涵盖了教学抽象和第五算法算法设计，也就是说，删除不必要的细节并创建了解决问题的序列的技巧。这些章节为在各种情况和场景中教授抽象和算法设计技能提供指导和审查。第六章概述了CTAPP游戏，该游戏可帮助学生以有趣而引人入胜的方式练习计算机思维技能。本章描述了游戏的想法，结构和特征，以及教师如何在教室中使用它。第七章总结了一些流行的策略和在线资源，以将计算机思维整合到不同主题中。它还链接到其他资源，并确定了在计算思维方面进行进一步培训的机会。
学期1年7-代数思维
学生本来会在小学上看到一些代数，但是该单元试图赋予他们在中学中取得成功所需的基本知识。该单元中的某些单位将在5年级和6年级中得到涵盖，但我们以此为基础，并确保学生熟悉所需的符号以及KS3理性学生在7年级的混合能力课程中所需的任何细微差别，我们决定从代数主题开始。这是学生以前会看到的，但不是我们在7年级会做的深度。这构成了中学中许多代数工作的基础，并允许学生开始发现模式并抽象地思考。这是成功的数学家词汇所需的两个关键技能：
19it103 - 计算思维和python ...
条件：布尔值和运算符，条件（如果），替代（如果 - 否），有条件的（if-eLif-else）；迭代：状态，and，and，nate，nate，tor，for，for，break，nock，继续，通过；富有成果的功能：返回值，参数，本地和全局范围，功能组成，递归；字符串：字符串切片，不变性，字符串函数和方法，字符串模块；列表为数组。说明性程序：平方根，GCD，指数，总和数字数量，线性搜索，二进制搜索。
将人工智能融入设计思维
本研究探索了人工智能 (AI) 与设计思维相结合的协同潜力，旨在增强各个领域的创新和解决问题的能力。该研究从全面研究设计思维原则和方法开始，为其核心概念提供了基础理解。随后，它研究了可以补充和增强设计思维过程的人工智能的能力。这包括对不同领域现有的人工智能应用的分析，强调它们的有效性以及对创造性和战略性设计过程的潜在贡献。研究的核心是将人工智能原则和工具整合到设计思维框架中。通过详细回顾人工智能技术，该研究确定了人工智能可以增强构思、原型设计和以用户为中心的设计阶段的具体应用。此外，它还规划了如何将人工智能驱动的解决方案无缝地融入设计思维过程的每个阶段。这种整合旨在通过利用人工智能的预测分析、模式识别和迭代学习能力来优化创造力、解决问题和决策。
最坏情况思考 - 自然灾害中心
最坏情况思维 一个时代已经到来的想法 — 受邀评论 编者注：去年，《观察家报》研究了威胁美国和世界的六场大灾难。我们认为，以对最坏情况思维及其对灾难政策的价值的一般性讨论来结束“灾难即将发生”系列是恰当的。 有人说 9-11 改变了一切。这是错的。它改变了一些东西。但是，除了人们越来越容易感受到灾难之外，还有太多东西没有改变。太多的灾难政策继续采取命令和控制的立场。太多的官员仍然相信恐慌神话。在灾难真正发生的地方 — — 在办公室、学校、火车等地方 — — 几乎没有做好准备。认识到我们当地的需求并采取先发制人的恢复策略 — —