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将信息集成到大脑的EM领域：CEMI ...
从这个意义上讲，该领域具有类似存储分布式信息的全息图的共同特征。但是，在CEMI字段的情况下，信息是作为空间中的算法而不是时间存在的。它是物理整合的信息。诸如此类的现场实现算法，但在大脑中，我认为是有意识思想的物理基础。
第2章。量子力学中的基本原理
⋄回想一下，如果严格的凸组合p =λr1 +（1 -λ）p 2与p 1，p2∈Ωschmidt的分解表明，极端必须是纯状态。⋄仍然要争辩说纯状态是一个极端点。⊲假设p =λr1 +（1 -λ）p 2，p 1，p2∈OH。⊲由于p = | ψ⟩⟨ψ| ，p 2 = p。⊲可以写p = lp 1 p +（1 -λ）pp 2 p。⊲cauchy-schwartz不平等，我们应该有
什么时候可以安全地编辑人类种系？
在2018年秋天，他宣布了以下公告：两个女性婴儿“ Lulu”和“ Nana”，其细菌已被尖端修改，但绝对不安全的CRISPR-CAS9技术诞生了。这一事件激发了政策制定者和科学家，倡导对人类种系基因编辑（GGE）的更明确和坚定的调节。最近的政策建议试图整合安全考虑因素和公众意见，以确定可能是人类GGE安全目标的特定类型的疾病（Sarkar即将出版； Guttinger 2019; Lander等人2019）。本文认为这些政策提案的方式不足以不同。萨尔卡（即将出版的）打算为了决定人类GGE的价值而纳入残疾人社区的意见，但我认为他这样做的策略不足。我会说，迭代，审议过程是一个更合适的框架，可以使残疾人社区能够为人类GGE提供信息。进一步的政策建议是根据单基因或单基因疾病构建的（Guttinger 2019； Lander等人。2019）。我认为，这种概念化疾病的方式对于确定哪些疾病是人类GGE的可行候选者并不重要。相反，重要的是（1）所讨论的疾病必须具有（在其原因集中）在疾病中具有高度因果控制的基因，以及（2）必须鉴定出可能产生特质的替代核酸序列变体。先前的政策提案离开（2）未指定。必须满足满足条件的条件（2）不应留给个别科学家自己决定。本提案就此问题提供了一些指导。
面向具有知识能力的人工智能：能够看、说、行动和了解的代理
人工智能领域自诞生之日起就对知识感兴趣，它使用精心设计的规则和从人类那里收集的知识来构建有效的专家系统。从那时起，许多领域，如计算机视觉和自然语言处理，一直由使用大型数据集的大规模端到端学习所主导。这往往使知识成为许多重要问题的后续考虑。然而，随着我们在 ImageNet 挑战赛 [ 294 ] 等大型挑战和数据集上的表现达到饱和，并且该领域越来越关注诸如大类别识别和完全具身人工智能（需要理解多种模态的代理）的问题，知识将变得更加重要。在本文中，我们认为，要实现聪明机器人或具身人工智能的目标，我们需要处理视觉、语言和动作这三种模态。我们进一步认为，知识是连接这些模式的关键部分。
Philippe Aghion、Céline Antonin、Simon Bunel。人工智能、增长和就业：政策的作用。Economie et Statistique/经济学和统计学，2019 年，510-511-512，第 150-164 页。�10.24187/ecostat.2019.510t.1994�。�hal-03403370�
摘要 — 在本调查论文中，我们认为人工智能 (AI) 和自动化对增长和就业的影响在很大程度上取决于制度和政策。我们进行了双重分析。在第一部分中，我们调查了最新的文献，以表明人工智能可以通过用资本取代劳动力来刺激增长，无论是在商品和服务的生产中，还是在创意的生产中。然而，我们认为，如果与不适当的竞争政策相结合，人工智能可能会抑制增长。在第二部分中，我们讨论了 1994-2014 年期间机器人化对法国就业的影响。根据我们对法国数据的实证分析，我们首先表明机器人化减少了就业区层面的总就业人数，其次表明未受过教育的工人比受过教育的工人受到机器人化的负面影响更大。这一发现表明，不适当的劳动力市场和教育政策降低了人工智能和自动化对就业的积极影响。
COVID-19 疫苗和工作
如果您因残疾而无法接种疫苗，您可以辩称雇主的疫苗接种要求因您的残疾而对您构成间接歧视。您需要提供医疗证据，证明您因该特定残疾而无法遵守接种目前可用的 COVID-19 疫苗的要求。但是，即使根据歧视法，您的雇主仍然可以辩称，如果在当时情况下要求接种疫苗是合理的，他们可以合法要求接种疫苗。这取决于您的工作场所、您的角色、您与其他人（包括公众成员）的接触、工作场所的安全要求以及是否可以为您做出任何调整，以使您能够以安全的方式继续工作。如果疫苗接种要求是合理的，在某些情况下，您可以与您的雇主协商不同的职责、工作地点或休假选择，以便您保住工作。
关于量子神经网络
量子神经网络作为将经典神经计算与量子计算相结合的新领域，其早期定义在 21 世纪相当模糊和令人满意。2020 年，量子神经网络被广泛定义为将量子计算功能与人工神经网络相结合的模型或机器学习算法 [1]，这剥夺了量子神经网络的根本重要性。我们认为，量子神经网络的概念应该根据其最普遍的功能来定义，即表示任意量子过程振幅的工具。我们的推理基于量子力学中费曼路径积分公式的使用。这种方法已在许多著作中用于研究量子宇宙学的主要问题，例如宇宙的起源（例如，参见 [2]）。事实上，我们的宇宙是否是量子计算机的问题是由 Seth Lloyd [3] 提出的，他的答案是“是”，但我们认为宇宙可以被视为一个量子神经网络。
错觉、妄想和你的逆向贝叶斯大脑
摘要 视网膜图像不足以确定“外面”是什么，因为许多不同的现实世界几何形状都可以产生任何给定的视网膜图像。因此，视觉系统必须根据感官数据和先验知识（无论是天生的还是通过与环境的交互学习的）推断出最有可能的外部原因。我们将描述我们和其他人用来探索皮质间反馈在视觉系统中的作用的“分层贝叶斯推理”的一般框架，我们将进一步论证这种“观察”方法使我们的视觉系统容易以各种不同的方式出现感知错误。在这个故意挑衅和有偏见的观点中，我们认为神经调节剂多巴胺可能是执行贝叶斯推理的神经回路与精神分裂症患者的感知特质之间的关键联系。© 2021 S. Karger AG，巴塞尔
的不确定性太大，无法预测历史数据的主要地球系统组成部分的转化时间
警告地球系统组件中即将进行的临界过渡的一种方法是使用观测值来检测系统稳定性下降。也有人建议将这种稳定性的变化推断到未来并预测倾斜时间。在这里，我们认为所涉及的不确定性太高了，无法稳健地预测临时时间。我们对（i）将历史结果推断到未来的任何推断的建模假设引起了人们的关注，（ii）单个地球系统组件时间序列的代表性，以及（iii）不确定性和使用预处理的影响的影响，重点介绍了非固定观测观察盖的年龄和间隙填充。，我们通常是为了大西洋倒转循环的示例，探讨了这些不确定性。我们认为，即使假设给定的地球系统成分具有接近的临界点，不确定性太大而无法通过超出历史信息来可靠地估算临界时间。