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可解释的人工智能：概念、应用、研究挑战和愿景
摘要。可解释人工智能 (XAI) 的理论、框架和工具的开发是当今非常活跃的研究领域，阐明任何形式的愿景和挑战的连贯性本身就是一项挑战。至少出现了两个有时互补且相互冲突的线索。第一个重点是开发实用工具，以提高自动学习的预测模型的透明度，例如通过深度学习或强化学习。第二个旨在预测不透明模型的负面影响，希望规范或控制错误预测的影响后果，特别是在医学和法律等敏感领域。制定使用领域知识增强预测模型构建的方法可以为产生人类可理解的预测解释提供支持。这与人工智能监管问题同时存在，例如欧盟《通用数据保护条例》，该条例为自动或半自动决策的解释制定了标准。尽管所有这些研究活动都越来越认识到可解释性主题至关重要，但重要的是要记住，它也是计算机科学最古老的领域之一。事实上，早期的人工智能是可追溯的、可解释的，因此人类可以理解和解释。这项研究的目标是阐明宏观思想及其在推进 XAI 系统发展中的作用，承认它们的历史根源，并强调前进的最大挑战。
人工智能的未来：斯坦尼斯拉夫·莱姆的哲学愿景......
摘要：展望未来总是一项冒险的事业，但预测人工智能驱动社会未来形态的一种方法是研究一些科幻作家的远见卓识的作品。当然，并非所有科幻作品都具有这种远见卓识，但斯坦尼斯瓦夫·莱姆的一些作品确实如此。我们在这里指的是莱姆探索科学技术前沿的作品以及描述机器人想象社会的作品。因此，我们研究了莱姆的散文，重点关注 Cyberiad 故事，看看当我们未来的技术社会将生命托付给人工智能技术时可能面临哪些挑战。例如，在开发人工智能系统并允许这些系统控制我们的生活时，我们应该问什么问题，我们忘记问什么问题。我们目前的技术专家在技术上磨练的头脑可能太有限，无法引导我们走向这个未来，因为基于人工智能的技术是一个相对未知的领域，就像任何新的、复杂的技术本质上一样。莱姆以人工智能和机器人为导向的未来社会愿景比我们领先的技术预言家提供的当前技术愿景更深入、更细致地描绘了人工智能技术。根据莱姆的愿景，未来可能不会是人工智能驱动的涅槃。
让梦想飞翔的粗略方法 - ESAT 主页
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北约的三大愿景。描绘有关大西洋联盟未来的国家辩论
北约再次处于十字路口。经过多年的内部动荡和自我怀疑，北约正在重组和重塑自我。在纪念北约成立 70 周年的伦敦峰会上，各国元首和政府首脑要求北约秘书长延斯·斯托尔滕贝格启动前瞻性改革进程。在 2021 年 6 月的峰会上，北约成员国将评估北约 2030 进程的现状，并授权制定新的战略概念。北约目前的战略概念可以追溯到 2010 年，是在完全不同的地缘政治环境中起草的。因此，适应是不可避免的。但由于这始终存在着适应不良的风险，因此必须伴随这一改革进程进行批判性分析和讨论，不仅要让小型专家群体参与，还要让政府和议会的政策制定者以及北约成员国的普通公众参与。
人工智能的未来：斯坦尼斯瓦夫·莱姆在 Cyberiad 中对人工智能和网络社会的哲学愿景
摘要：展望未来总是一项冒险的事业，但预测人工智能驱动社会未来形态的一种方法是研究一些科幻作家的远见卓识的作品。当然，并非所有科幻作品都具有这种远见卓识，但斯坦尼斯瓦夫·莱姆的一些作品确实如此。我们在这里指的是莱姆探索科学技术前沿的作品以及描述机器人想象社会的作品。因此，我们研究了莱姆的散文，重点关注 Cyberiad 故事，看看当我们未来的技术社会将生命托付给人工智能技术时可能面临哪些挑战。例如，在开发人工智能系统并允许这些系统控制我们的生活时，我们应该问什么问题，我们忘记问什么问题。我们目前的技术专家在技术上磨练的头脑可能太有限，无法引导我们走向这个未来，因为基于人工智能的技术是一个相对未知的领域，就像任何新的、复杂的技术本质上一样。莱姆对以人工智能和机器人为导向的未来社会的愿景，比我们领先的技术预言家提供的当前技术愿景更深入、更细致地描绘了人工智能技术。根据莱姆的愿景，未来可能不会是人工智能驱动的涅槃。
人工智能辅助语言学习（AIALL）的新可能性：东西方观点的比较
摘要：尽管人工智能辅助语言学习 (AIALL) 对学生和教师都有好处，但该领域的科学文献仍然相对稀缺，尤其是关于语言教师的看法。本文旨在通过比较和对比不同背景（即东方和西方国家）的语言教师对 AIALL 的态度，考虑在职语言教师之间的潜在文化差异，以缩小这一研究差距。采用定性研究方法和描述性、横向和相关方法，设计并进行了六个问题的半结构化访谈，以揭示东方（即越南、伊朗和印度尼西亚）和西方（即西班牙、德国和英国）六位语言教师的看法。研究结果表明，参与者对 AIALL 在语言教学和学习方面的潜力持积极态度，尽管无论背景如何，他们都表现出一定的焦虑。此外，尽管存在共同的担忧，但东西方参与者之间存在差异，尤其是在公平获取、语言技能平衡和道德方面。这项研究表明，教师培训对于在课堂上引入 AIALL 至关重要，从业者需要重新考虑评估，以避免抄袭和作弊，同时也要充分利用 AIALL。
教育领域人工智能的竞争愿景——对政策指南中社会技术想象和问题化的启发式分析
摘要 人工智能 (AI) 在教育领域的快速发展需要人们共同理解其预期目的和社会影响。本文强调了社会视角在人工智能和教育中的重要性，而这些视角往往被技术方面所掩盖。同时，将人工智能技术融入教育系统的政策指导方针在塑造教育的未来方面发挥着关键作用。我们作为社会所想象的人工智能和教育将以某种形式引领建议的解决方案的发展。其目的是帮助理解为什么以及如何根据教育技术 (EdTech) 的发展及其在教育中的引入来构建学习和教育的愿景。从而为关于人工智能在教育中的融合及其潜在社会影响的持续讨论做出贡献。
量子技术中的量子最优控制。欧洲研究现状、愿景和目标战略报告
1 引言 量子最优控制理论 (QOCT) 是指一套设计和实现外部电磁场形状的方法，这些电磁场以最佳方式操纵原子或分子尺度上的量子动力学过程 [246]。它建立在更通用的控制理论的基础上，控制理论是在应用数学、工程学和物理学交叉领域发展起来的，涉及操纵动态过程以实现特定任务。主要目标是使所研究的动态系统以最优方式运行并达到其物理极限，同时满足现有设备施加的约束。量子过程也不例外，但控制理论的某些方面必须进行调整，以考虑到量子世界的特殊性。过去几年中，QOCT 已成为新兴量子技术不可或缺的一部分 [6]，证明了控制将科学知识转化为技术 [246]：如果叠加原理是量子力学的核心特征，那么量子控制就是叠加原理在起作用。量子技术需要相对隔离良好、特性良好的量子系统。与化学反应动力学等使用 QOCT 的其他领域相比，这一特性使其成为 QOCT 的理想试验台。另一方面，QOCT 已经成熟到如今已可在实验中使用。QOCT 的下一个挑战是成为一种
量子技术中的量子最佳控制。欧洲研究现状，愿景和目标的战略报告
1引言量子最佳控制理论（QOCT）是指设计和实施外部电磁场的形状的一组方法，这些方法以最佳方式以原子或分子量表操纵量子型的过程[246]。它以控制理论为基础，以更笼统的术语为基础，这些术语以应用数学，工程和物理学之间的接口发展，并涉及对实现特定任务的动态过程的操纵。主要目标是使正在研究的动力系统可以最佳地运行并达到其物理限制，同时满足手头设备施加的约束。量子过程也不例外，但必须对控制理论的某些方面进行调整以考虑量子世界的特殊性。在过去的几年中，Qoct已成为新兴量子技术的组成部分[6]，这证明了以下事实：控制将科学知识转化为技术[246]：如果叠加原理是量子力学的核心特征，则量子力学的核心特征，量子控制是量子控制的主要原理。量子技术需要相对良好的且特征良好的量子系统。与使用QOCT（例如化学反应动力学）相比，这一特征使它们成为Qoct的理想测试。相反，Qoct已经成熟到如今在实验中很容易使用的阶段。Qoct的下一个挑战将是成为
Koli, Sh. (2025). Shree-L1：一种用于医学成像中高效肿瘤分类的动态 CNN 架构。大数据和计算愿景，5(2)，94
从医学图像（尤其是 MRI 扫描）中对脑肿瘤进行分类对于及时诊断和治疗至关重要。深度学习模型的发展彻底改变了医学图像分析，使高精度的自动分类成为可能。然而，许多现有模型存在过度拟合、训练效率低下以及对新数据集的泛化能力差等问题。在这项工作中，我们引入了 Shree-L1，这是一种专为脑肿瘤分类而定制的动态卷积神经网络 (CNN) 架构。Shree-L1 结合了创新的降尺度和升尺度块，可有效提取复杂特征，同时通过 dropout 等正则化技术防止过度拟合。我们使用公开的脑肿瘤数据集证明了这种方法的有效性，为医学成像中的肿瘤分类提供了一种强大的解决方案。