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人机增强智能
当今人工智能研究进入新纪元，人工智能技术和应用已渗透到人类生活的方方面面，如何规避人工智能技术局限性带来的风险成为重大挑战。人机增强智能（HAI）的主要思想是替代人类的角色或将类似人类的认知能力嵌入智能机器。人机增强智能理念正受到学术界、产业界和政府部门的广泛关注和推动，其影响深远。人机增强智能的两种基本模式包括人机协同（HITL-HAI）和基于认知计算的人机增强智能（CC-HAI），这两种模式已成为人工智能的热点和基础前沿，近年来涌现出越来越多的原创研究。当前关于人机协同、人脑接口、人机协调与合作以及人机协同的高级感知和智能环境等理论正在不断涌现。尤其是 HITL-HAI 已广泛应用于航空、驾驶和机器人领域的交互式仿真模型。在此类模拟中，人类扮演着重要的角色
系统生理学增强功能近红外光谱：研究人类大脑的有力方法
摘要。在这篇 Outlook 论文中，我们解释了为什么当通过使用系统生理增强功能性近红外光谱 (SPA-fNIRS) 同时测量系统生理活动（例如心肺和自主神经活动）时，可以促进对功能性近红外光谱 (fNIRS) 神经成像信号的准确生理解释。SPA-fNIRS 的基本原理有两个方面：(i) SPA-fNIRS 能够更完整地解释和理解在头部测量的 fNIRS 信号，因为它们包含源自神经血管耦合和系统生理源的成分。用 SPA-fNIRS 测量的全身生理信号可用于回归 fNIRS 信号中的生理混杂成分。因此可以最大限度地减少误解。(ii) SPA-fNIRS 能够通过将大脑与整个身体的生理状态联系起来来研究具身大脑，从而对它们复杂的相互作用产生新的见解。我们预计 SPA-fNIRS 方法在未来将变得越来越重要。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可证出版。全部或部分分发或复制本作品需要完全注明原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.NPh.9.3.030801]
全身生理学增强功能性近红外光谱：一种研究体现人脑的有力方法
摘要。在这篇Outlook论文中，我们解释了为什么当系统的生理活性（例如心脏验证和自主性活动）是通过同时测量系统生理学生理学的近乎幽默谱（例如），促进了功能近红外光谱（FNIRS）神经成像信号的准确生理解释。Spa-Fnirs的基本原理是双重的：（i）SPA-FNIRS可以更完整地解释和理解头部测量的FNIRS信号，因为它们包含源自神经血管偶联的组件以及来自全身生理来源。用SPA-FNIRS测量的系统生理信号可用于回归FNIRS信号中的生理混杂成分。误解可以被微型化。（ii）Spa-Fnirs可以通过将大脑与整个身体的生理状态联系起来来研究体现的大脑，从而可以对其复杂的相互作用进行新颖的见解。我们设想将来的水疗方法将变得越来越重要。©作者。由SPIE在创意共享归因4.0国际许可下出版。全部或部分分发或重新分配或重新分配本工作，需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1.nph.9.3.030801]
2019 年布拉格四年展上的虚拟和增强现实
沉浸式技术的布景潜力：2019 年布拉格四年展上的虚拟现实和增强现实 Lucy Thornett 设计学院，伦敦艺术大学伦敦传媒学院，伦敦，英国 l.thornett@lcc.arts.ac.uk Lucy Thornett 是伦敦艺术大学的布景师和讲师。她还在利兹大学攻读由 AHRC 资助的增强现实布景观众体验博士学位。
利用增强现实技术教授人脑基础知识和脑电图电极放置
本文展示了如何使用增强现实 (AR) 来教授人脑的基本知识并指导正确的 EEG 电极放置。所提出的应用主要包括两个部分：(1) 所提出的基于标记的 AR 系统使用 Vuforia 技术确定头部尺寸以创建虚拟大脑和虚拟 EEG 电极；(2) 用户交互和实施。我们使用幻影头进行了两项实验，以验证标记的大小和工作空间区域，并使用地面真实数据验证虚拟电极的位置。结果表明，所提出的方法可用于在推荐范围内进行电极放置指导。我们的目标是让初学者使用所提出的系统。我们将进一步用人头测试该系统，以评估可用性并确定应用程序改进的关键领域。
利用增强现实提供痴呆症教育
了解大脑的关键生理和解剖结构以及痴呆症的潜在机制是医学课程的重要组成部分。这项研究评估了增强现实 (AR) 三维 (3D) 大脑可视化学习模式的实施可行性，以及与基于文本的小册子相比，医学生的知识提高情况。小册子组从双面信息小册子中学习，而 AR 组使用 AR 应用程序。在 AR 中，参与者在平板电脑的摄像头前拿着一个立方体，在屏幕上呈现为 3D 大脑模型，并接受包含与小册子相同信息的旁白课程。还通过事前测试和书面调查评估了这两种资源的感知有用性。共有 24 名学生参加了这项研究。所有参与者的知识得分总体上存在显著差异（p < 0.001），但各组之间没有显著差异。先前教育是所有参与者事前事后变化的重要协变量（p = 0.016），但对小组结果没有影响。这两种资源都收到了积极的反馈，大多数人认为它们易于使用、令人愉快，并有助于提高他们对痴呆症的认识。基于文本的小册子和 AR 传递模式都提高了知识，尽管两者都没有明显优于另一种。然而，AR 课程被认为具有很高的学习效果，并且有可能在医疗计划中实施。
具有优化的增强集设计框架
摘要 在任何系统设计的早期阶段，彻底探索设计空间都极具挑战性，而且计算成本高昂。在处理飞机等复杂系统时，由于其设计空间的维度高，挑战会进一步加剧。基于集合的设计源自丰田产品开发系统，可以在早期设计阶段并行评估多种备选配置。同时，可以在后期阶段采用优化方法来微调设计变体的工程特性。本文介绍了增强型基于集合的设计和优化 (ADOPT) 框架，该框架引入了一种整合这两个领域的新方法。这允许彻底探索设计空间，同时确保所选设计的最优性。该框架采用独立于流程和与工具无关的方法开发，因此可以应用于各种系统的设计过程。为了展示实施和潜在优势，该框架已应用于通用飞机燃油系统的设计。本文讨论了案例研究的结果和框架本身，并确定和介绍了一些需要进一步发展的领域以及未来的工作。
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以显著有效。研究发现，在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术所获得的好处，以确保可持续发展，包括决策的透明度和问责制，r
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。在教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以非常有效。发现在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术以确保可持续发展中获得的好处，包括决策的透明度和问责制、合理和高效地利用资源。揭示了在教育过程中由人工智能处理的学生数据的保密性和非个人化问题；建议区分教育机构对个人和机密数据的访问、存储和使用的责任。概述了进一步科学研究的前景——教育过程的进一步个性化和个体化。关键词：教育信息化、教育中的人工智能、可持续发展、教育个性化、教育个性化、信息和通信能力。引用方式：Yuskovych-Zhukovska, V., Poplavska, T., Diachenko, O., Mishenina, T., Topolnyk, Y., & Gurevych, R. (2022)。人工智能在教育中的应用。可持续发展的问题和机遇。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (1Sup1)，339-356。https://doi.org/10.18662/brain/13.1Sup1/322
设计人工智能增强型医疗保健交付系统，以获得医生认可和患者接受
人工智能 (AI) 在增强医疗保健方面的作用预计在未来几十年将大幅增长。目前医疗 AI 的研究重点是以临时方式开发、验证和实施点级 AI 应用程序。然而，要充分利用 AI 的全部功能来改善社会范围内的患者体验和结果，需要进行格式塔转变——在医疗保健背景下系统地理解 AI——从而实现其广泛采用。这意味着将 AI 纳入医疗保健工作流程的四大支柱，包括医生认可、患者接受、提供者投资和付款人支持（“4P”）。为了实现这 4P，必须从以下角度设计 AI 增强型医疗保健交付系统：(1) 医生如何将 AI 融入临床实践以及 (2) 患者如何看待 AI 在医疗保健交付中的作用。这反过来会促进提供者投资和付款人支持。在本文中，我们借鉴文献讨论了一系列研究问题，包括医生认可和患者接受的障碍、透明度和披露、服务设计以及增加 AI 采用的策略。我们阐明了人工智能增强医疗保健交付系统的目的性设计原则，并提出了运营管理学者在继续加强与医疗保健专业人员和人工智能开发人员的合作时需要考虑的研究议程。