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AI时代的道德：为什么跨学科思想家是
要释放AI的全部潜力，我们必须将长期的集体安全，道德，公平和责任与公司的盈利能力和国家安全需求调和。我们当前的道德准则不足以实现破坏性技术变革的新时代，并且越来越清楚的是，技术进步与社会对相关安全和道德坑洼的理解之间存在脱节。要弥合这一差距，世界需要训练有素的跨学科思想家，包括哲学家，国际关系学者，政策从业人员，政治科学家，神经科学家，人类学家，社会科学家，AI专家，其他可以将各种学科之间的点联系起来，并询问不回答，如果不回答，重要的一代定义的问题。
在勃兰登堡 - 伯林地区建立一个用于跨学科森林研究和长期监测的生活实验室
密集的研究地点位于布兰丹堡东北部的Schorfheide-Chorin生物圈保护区的Joachimsthal附近。它是含有欧洲蛋白质的含苔藓的苏格兰松树林，带有eolian沙子，平均每年降水量为585毫米。过度刻板由75岁的苏格兰松树（Pinus sylvestris L.）和苏格兰松树的植被组成Liebl。 ）不规则分布在该站点上。Kienhorst强化研究地点分为三个子站点，并在2023年秋天首次接受了不同的过度治疗。根据当前在勃兰登堡州立森林的实践，“传统管理”网站每七年就会变薄。“结构多样性”的治疗方法增加了枯木的数量，以及通过产生冠层缝隙并减少过度整体树木的竞争来增加自然再生的丰度和多样性。不再积极管理“无治疗/控制”站点。在25 m的网格中产生了327个永久标记的地块，我们配备了30个图，带有自动点树状仪，用于测量树木生长，沉淀和垃圾收集器，以及用于土壤和环境空气水分和温度的传感器（图3）。其他有关植被的数据，包括脊椎动物的静脉复发，枯木，光的可用性，树木活力和生物多样性，无脊椎动物和来自edna metabarcoding的树木微生境基材的真菌也被定期汇总。计划的其他长期监测活动包括土壤物理学，垃圾分解，碳固存和鹿浏览。Kienhorst强化研究网站也适用于其他研究，欢迎科学家和学生将其用于自己的研究。该网站还将与不同的利益相关者讨论勃兰登堡 - 伯林地区未来的森林管理以及测试创新思想。
数字体现的寿命神经认知发展和触觉互联网：跨学科挑战和机遇
基于感知处理和推理的机制在整个生命周期中经历了实质性变化。如果正确使用，技术可以支持和缓冲仍在发展或衰老的大脑中相对有限的神经认知功能。在过去的十年中，一种新型的数字通信基础架构，即“触觉互联网（TI）”，正在电信，传感器和执行器技术和机器学习的领域中出现。TI的关键目的是通过数字化的多模式感官信号使人类能够体验和与偏远和虚拟环境进行互动，该信号还包括触觉（触觉和动觉）意义。除了应用重点外，这些技术还可以为研究提供新的机会，以利用数字体现的感知和认知机制，以及它们在年龄群体中的不同之处。但是，将有关感知和寿命发展神经认知机制的经验发现和理论转化为工程研究和技术发展的日常实践，存在挑战。一方面，根据Shannon（1949）信息理论，信号传输噪声的能力和效率受信号传递噪声的影响。另一方面，神经递质被假定为调节神经信息处理的信噪比的手段（例如，Servan-Schreiber等人。，1990年），在衰老期间大幅下降。因此，在这里，我们重点介绍了对感知处理和感知推断的神经元增益的控制，以说明开发年龄调整的技术的潜在接口，以使远程或虚拟环境中的知觉和认知相互作用可实现合理的多感觉数字实施例。
Trans-AI/DS：变革性、跨学科和转化人工智能与数据科学
摘要 经过人工智能70年和数据科学50年的跌宕起伏，人工智能/数据科学进入了新时代。新一代人工智能/数据科学建立在科学、技术和工程的一致性和宇宙学的基础上。特别是，它协同人工智能和数据科学，启发了Trans-AI/DS（即Trans-AI、Trans-DS及其混合）的思维、愿景、范式、方法和实践。Trans-AI/DS在思维、范式、方法、技术、工程和实践方面具有变革性（或转型性）、跨学科和转化性人工智能/数据科学的特点。本文，我们讨论了这些重要的范式转变和方向。 Trans-AI/DS 鼓励超越传统人工智能、数据驱动、基于模型、统计、浅层和深度学习假设、方法和发展的宏观和跳出框框的思维。他们从人类、自然、社会及其创造物固有的智能和复杂性的本质出发，追求基础性和原创性的 AI/DS 思维、理论和实践。
英国的大麻使用：医学和休闲大麻用户的个体差异的定量比较
将可再生能源纳入全球能源组合中已成为解决能源需求并确保能源部门脱碳的可行解决方案之一。然而，它们的扩散面临着与决策，优化和设计复杂性有关的各种挑战，这些挑战削减了各个学科。因此，过渡到可再生能源是一个跨学科的主题，融合了各种领域的专业知识，包括工程，环境科学，经济学，政治和社会科学。本研究对跨学科方法进行了综述，以通过可持续设计加速混合可再生能源系统。审查从讨论可持续设计原则的讨论开始，重点是生命周期评估，模块化和弹性，以提高混合可再生能源系统（HRES）效率和适应性。接下来，该研究调查了用于HRES大小的各种优化技术，包括线性编程和元启发式方法。此外，该研究回顾了可用于根据多个属性从优化技术获得的最佳HRE的评估和优先级的多标准方法。此外，研究还研究了如何使用空间优化来改善HRE的采用。最后，该研究提出了一个跨学科框架，该框架综合了各种学科，可以帮助加速采用混合可再生能源系统。预计这种方法将为HRES技术的广泛采用提供强大的方法。
邀请的观点：通过跨学科知识促进数据，模型，通信和治理的互操作性
1Leichtweiß-液压工程和水资源，分部水文和河流管理，TechnischeUniversitätBraunschweig，Beethovenstr。51a, 38106 Braunschweig, Germany 2 Research Institute for Sustainability - Helmholtz Centre Potsdam, Berliner Straße 130, 14467 Potsdam, Germany 3 52°North Spatial Information Research GmbH, Martin-Luther-King-Weg 24, 48155 Münster, Germany 4 MaREI: The SFI Research Centre for Energy, Climate and海军陆战队Environmental Research Institute, University College Cork, Beaufort building, Ringaskiddy, P43 C573 Cork, Ireland 5 Stockholm Environment Institute, Oxford Eco Centre, Roger House, Osney Mead, OX2 0ES Oxford, United Kingdom 6 Institute for Environmental Decisions, ETH Zürich, Universitätstrasse 16, 8092 Zürich, Switzerland 7 Department of Technology, Management and Economics, Technical University of丹麦，ProdukTionStorvet B424，DK-2800，公里。Lyngby，丹麦8 Oasis Hub Ltd，39,60 Barge Walk，SE10 0，英国伦敦市9 Agenzia agenzia agenzia per la Sicurezza teritoriale e la Proteezione civile -emilia civile -emilia romagna romagna，viale silvani 6，40122 Bologna，ITALICE 10 eTignaligy，Geosce，Geosce，Geosce，Geoscen，Geoscen，Geoscen，Geoscen 37德国波茨坦11 Erftverband，Am Erftverband 6，50126德国Bergheim，12 IIASA-国际应用系统分析研究所，Schlossplatz 1，2361 Laxenburg，Outhia Oustria，奥地利13 Gecosistema Srl，Gecosistema Srl，Piazza Malatesta 21，47923 Rimini，Ital J. 8900 Zalaegerszeg，匈牙利15 Genillard＆Co，Ismaninger Str。框257，8058苏黎世，瑞士框257，8058苏黎世，瑞士102，81672德国慕尼黑16号艾米利亚 - 罗马尼亚（Arpae-simc）的预防，环境和能源机构（ARPAE-SIMC），V.LE SILVANI 6，40133 BOOGNA，意大利17联邦政府的气候和气候学和气候学会行动中心1，P.O.
WIP：跨学科设计教育，涵盖生物医学工程和工业设计，旨在满足美国退伍军人及其医疗团队的未满足需求
确定美国退伍军人及其医疗团队未满足的需求摘要美国国防部 (DoD) 和退伍军人事务部 (VA) 的诊所和实验室的共同使命是保持现役军队的实力和战备状态，同时最大限度地提高退役军人的长期健康。现役军人和退伍军人代表着一种独特的文化，他们有独特的健康相关需求，这些需求可能源于战场经历、常见疾病（如心脏病、糖尿病）或其组合。更广泛的护理团队中也可能存在独特需求，其中包括医生、护士、治疗师、科学家、工程师、支持人员和家庭成员。为了发现这些需求，我们开发了一门包含临床沉浸式体验部分的新课程。我们的核心假设是，由生物医学工程师 (BME) 和工业设计师 (ID) 组成的跨学科学生团队，在接受适当培训并能进入临床环境后，将能够确定受伤战士未满足的需求，并随后制定可行的解决方案。 BME 和 ID 之间的合作是医疗器械设计公司的标准，然而，文献中只报道了少数学术项目。本文描述的项目将借鉴与生物设计相关的几个方面，包括疾病状态基础知识、医疗器械案例研究以及需求发现和筛查的系统技术。此外，学生团队将接受以用户为中心的研究方法的免费教育，以提高他们定义新机会、用户行为、使用环境以及社会和文化影响的能力。学生将分别通过 Salem VA 医疗中心 (SAVMC) 和 Walter Reed 国家军事医疗中心 (WRNMMC) 的临床轮换和学习论坛来实践这些技术。 2020 年春季启动了一项有 15 名学生参加的试点计划。学生的成果将基于以下评估：(1) 学生识别未满足需求的能力，如果得到解决，将使患者/提供者受益并有可能支持商业化努力，(2) 学生对医疗器械开发中不同角色和技能的理解，以及 (3) 学生与包括退伍军人和医疗保健专业人员在内的各种受众进行目标导向对话的能力。简介推动这项教育计划的动机是，识别和解决军人及其医疗保健提供者的未满足需求是基于弗吉尼亚理工大学 (VT) 的基础和使命，并以该校的座右铭 Ut Prosim（我可以服务）为例证。BME 和 ID 本科生在开始交叉列出的选修课程时被安排到需求识别团队中，该课程分别在传统的高级设计或论文序列之前。在课程结束时，我们的目标是让学生深入了解彼此的专业，我们假设跨学科团队可以在临床环境中有效地合作，以识别独特的设计机会。这是通过小组教学和实地研究相结合来实现的
将软件工程与人工智能结合起来...
本研究考察了 AI 和 SE 的跨学科性，以找到将它们结合起来的方法，从而促进 AI-SE 跨学科理论的发展。使用了文献综述和分析方法。研究发现，AI 和 SE 的跨学科性与它们内部和之间的孤岛是一致的，可以通过编纂、内部发展和外部借鉴和调整跨学科理论来加速它们的跨学科取向。缺乏理论被认为是阻碍这两个学科成熟为工程学科的主要障碍。创建 AI 和 SE 跨学科理论将有助于 AI 和 SE 工程学科的成熟。这项研究的意义在于跨学科理论可以支持模式 2 和 3 AI 和 SE 创新；为这两个学科成熟为工程学科提供另一种选择。研究的原创性首先在于 SE、AI 或它们的交叉点。
ThinkIR 引用 Aliman, Nadisha Marie；Kester, Leon；Yampolskiy, Roman，“跨学科人工智能观察站——回顾性分析和面向未来的对比”（2021 年）。教师奖学金。553。https://ir.library.louisville.edu/faculty/553
摘要：近年来，人工智能 (AI) 安全在各种安全关键和道德问题的影响下获得了国际认可，这些问题有可能掩盖 AI 的广泛有益影响。在此背景下，AI 观测站工作的实施代表了一个关键的研究方向。本文提出了一种跨学科的 AI 观测站方法，将各种回顾性和反事实观点融为一体。我们利用具体的实际例子提供实用建议，同时阐明目标和局限性。区分无意和有意触发的具有不同社会心理技术影响的 AI 风险，我们举例说明了回顾性描述性分析，然后是回顾性反事实风险分析。基于这些 AI 观测站工具，我们提出了近期的跨学科 AI 安全指南。作为进一步的贡献，我们通过两个不同的现代人工智能安全范式的视角讨论了差异化和量身定制的长期方向。为简单起见，我们分别用术语人工智能愚蠢（AS）和永恒创造力（EC）来指代这两个不同的范式。虽然 AS 和 EC 都承认需要采用混合认知情感方法来确保人工智能安全，并且在许多短期考虑方面存在重叠，但它们在多个设想的长期解决方案模式的性质上存在根本区别。通过汇编相关的潜在矛盾，我们旨在为实践和理论人工智能安全研究中的建设性辩证法提供面向未来的激励。