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人工智能与宗教
当代人工智能与神学之间没有明确的联系。人工智能领域通常不会刻意探索任何可以归类为神学的东西。在最好的情况下，人工智能对神学问题持不可知论态度，在最坏的情况下，人工智能是无神论的，它假设了一种激进的物理主义，排除了上帝、精神甚至思想的存在。这与人工智能的前身控制论形成了鲜明的对比，控制论对世界上的神秘性更加开放。诺伯特·维纳和斯塔福德·比尔等控制论专家认为，人类必须不仅仅是一种机械，由于现实的复杂性和我们大脑的有限性，关于世界和我们自己的一些事情将永远是不可知的（Williams 1968，44；Pickering 2004，499-501）。对他们来说，神的奥秘并不是某种补充或叠加的东西，而是与宇宙中其他不可知方面完美地延续在一起。因此，控制论被视为对这一奥秘的探索。宗教与控制论的继承者人工智能之间并不存在这种明确的关系。利用人工智能程序在宗教文本中寻找隐藏的语言模式或许是人工智能与神学之间最直接、最不具推测性的形式。计算方法至少从 20 世纪 70 年代就开始用于圣经研究，但直到 21 世纪机器学习算法出现后，统计人工智能的全部潜力才被释放。目前，计算方法不再是圣经研究中一种奇特的方法，而是主流方法（Peursen 2017, 394）。一个例子是算法如何帮助圣经研究人员区分同一文本中的不同作者（Dershowitz、Akiva 和 Koppel 2015），这被称为作者聚类。利用人工智能的力量研究古代文献的好处非常明显：新见解、假设的确认/反驳以及新的联系。然而，当程序产生令人惊讶的结果而无法解释时，就会出现困难的黑箱问题。研究人员是否应该简单地相信人工智能是正确的，这是不令人满意的，可以说是一个滑坡，还是应该将结果视为错误并尝试修复算法，直到它产生预期的结果，而这种方法反过来会循环和冗余？（Peursen 即将出版，11-12）。
一个自我管理的人工智能（AI）平台......
此外，ICA 还具有一些标准认知测试计算机化版本所不具备的独特功能，例如能够从更多数据中获益，从而随着时间的推移提高其性能。ICA 对患者的分类（使用 AI 引擎）与定义分类最佳截止值的传统方法之间的一个基本区别是用于进行分类的维度（或特征数量）。例如，在传统的评估工具中，最佳截止值是根据测试分数定义的。这是一个一维分类问题，只有一个自由参数可以优化，导致从更多数据中学习的灵活性较低。在
USPTO发布Arti Cial Intelligence策略
uspto表示其意图参与并影响有关AI的IP政策和法学的意图，并指出，它“将确定并寻求与法院互动的机会”，并“与国会合作解决AI与创新交汇处的政策问题”。参见第12-13页（动作1.4）。USPTO进一步表示，它将开发“所有考官可用的基础课程”，以确保“基础AI的基线水平”以及对考官的深入计划，“谁检查了AI的特定复杂应用”。请参阅第21-22页（动作4.1）。
可解释的人工智能（XAI）研讨会
Gitta Kutyniok于2000年获得了Paderborn University的数学博士学位。她在普林斯顿大学，圣安福德，耶鲁大学和佐治亚理工学院等顶级大学中担任过各种学术职务。她于2006年在吉森大学获得了数学领域的习惯。从2008年至2011年，她一直是Osnabrück大学的全面应用分析教授，并且是应用分析小组（AAG）的负责人（随后她为2011年柏林技术大学至2020年的Ma -Thematics授予爱因斯坦主持人。从2019年至2023年，她一直是Tromsø大学机器学习的兼职教授。自2020年以来，她担任巴伐利亚人AI的数学基础，在路德维希 - 马克西米利人 - 慕尼黑大学。她获得了各种荣誉和奖项，包括DFG在2007年获得的冯·卡文奖。她于2013年被邀请在Ömg-DMV大会上担任Noether讲师，2021年在欧洲第八届欧洲数学大会（8ECM）的全体讲师。在2022年国际数学家国际大会（ICM 2022）和国际工业与应用数学大会（ICIAM）（ICIAM）上，她也受到了邀请的讲座的荣誉。她于2019年成为暹罗研究员，于2016年加入柏林 - 布兰登堡科学与人文学院，并于2022年当选为欧洲科学院。Gitta Kutyniok的研究重点是应用数学，艺术智能和深度学习。
可再生能源利用和人工智能的影响...
摘要 世界许多国家都计划到 2050 年实现 100% 可再生能源 (RE) 使用。在此背景下，由于最近全球能源结构中可再生能源利用率的急剧增加及其对世界能源部门的逐步影响，对其对实现可持续发展目标 (SDG) 的影响的评估和调查尚未得到充分涵盖。在这里，我们对可再生能源利用和人工智能 (AI) 在实现可持续发展目标方面所起的新兴作用进行了评估。根据可持续发展的三大支柱，总共 17 个可持续发展目标分为环境、社会和经济三类。通过使用基于专家引出方法的共识，可再生能源对实现所有可持续发展目标中的 75 个目标产生了积极影响。然而，它可能对 27 个目标的实现产生负面影响。此外，人工智能可以帮助可再生能源实现 169 个目标中的 42 个。随着可再生能源份额的当前指数增长和人工智能的发展，以及解决某些现有限制，这种影响可能会在未来覆盖更多目标。然而，目前的研究重点忽略了一些重要方面。可再生能源份额的指数增长和人工智能的快速发展需要伴随必要的监管洞察力和技术监管，以覆盖未来的更多目标。
AISJ 人工智能使用政策
● 用 5 个要点为我总结这段文字。● 用母语不是英语的人更容易理解的语言重写这段文字。● 我有以下任务要完成（插入说明），将其分解为 10 个较小的任务。● 这是我写的一份作业（插入作业），使用此评分标准（插入评分标准），我会得到什么分数？● 给我一份 20 个主题的列表，让我为考试（插入科目）学习。● 为以下测试制定 14 天的学习计划（插入测试详细信息）。我可以在工作日 18:00 至 21:00 之间每天花 2 个小时学习，在周末 9:00 至 17:00 之间花 6 个小时学习。包括 10 分钟休息时间。● MY5 实验报告的良好结构是什么？● 我需要写一份一页的项目反思，我的结构应该是什么样的？● 借助示例指导我理解（插入概念）的概念。● 查找代码中的错误的良好程序是什么？
基于网络的OMICS，生理和环境数据的集成在现实世界Elbe estuarine Zander
生成人工智能（GAI）是人工智能的一部分，需要大量的计算硬件资源来进行数据处理和模型培训。但是，GAI的电子废物（电子废物）仍然没有被忽视和忽略。在这里，我们提出了一个计算功率驱动的材料流分析（CP-MFA）模型，以测量与GAI相关的电子废物生成，并特别关注大语言模型。通过在不同情况下量化服务器需求和电子废物的产生，我们发现这种新兴的废物流将以有害的环境影响而迅速增长（到2030年，到2030年累积废物）。因此，我们呼吁在服务器制造商和数据中心运营商中尽早采用循环经济措施。这项研究揭示了在GAI BOON的背景下与硬件相关的重要环境含义。
空间导航的神经科学及其与人工智能的关系
人工智能 (AI) 和神经科学的最新进展令人印象深刻。在人工智能领域，这包括开发可以击败围棋大师或在癌症检测方面胜过人类放射科医生的计算机程序。这些技术发展中的很大一部分与人工神经网络的进步直接相关——最初受到我们对大脑如何进行计算的认识的启发。与此同时，神经科学在理解大脑方面也取得了重大进展。例如，在空间导航领域，有关认知图（空间的内部表示）的神经计算机制和大脑区域的知识最近获得了诺贝尔医学奖。神经科学最近的大部分进展部分归功于技术的发展，该技术用于以极高的时间和空间分辨率记录动物行为中大脑多个区域的大量神经元。随着这些技术使我们能够收集大量数据，人们对人工智能与神经科学的交叉点的兴趣日益浓厚，其中许多交叉点涉及使用人工智能作为探索和分析这些大型数据集的新工具。但是，鉴于共同的初始动机点——了解大脑——这些学科可以更紧密地联系在一起。目前，这种潜在的协同作用大部分尚未实现。我们认为空间导航是这两个学科可以融合以促进我们对大脑的了解的绝佳领域。在这篇评论中，我们首先总结了空间导航和强化学习的神经科学进展。然后，我们将注意力转向讨论如何使用描述性、机械性和规范性方法对空间导航进行建模，以及在这些模型中使用人工智能。接下来，我们讨论人工智能如何推动神经科学的发展，神经科学如何推动人工智能的发展，以及这些方法的局限性。最后，我们重点介绍了一些有前景的研究方向，其中空间导航可以成为神经科学和人工智能的交汇点，以及这如何有助于促进对智能行为的理解。
论需求、工程和人工智能之间的相互作用
在本文中，我们介绍了对需求工程学科和实践所面临的问题的思考。当前，人工智能和机器学习的炒作已经从研究渗透到所有行业领域以及系统设计和开发的所有阶段，这是一种变革性的转变，它影响着需求工程的开展方式和所设计的系统的性质。就需求工程学科而言，我们发现了这种转变的两个方面：（1）人工智能工具在需求工程过程中得到越来越多的使用；（2）包含人工智能的系统的需求工程流程有所不同。通过识别和构建这些变化，我们提出了关于需求工程意味着什么的问题。我们的分析提出的问题多于答案。我们希望让需求工程学术界就需求工程在不断变化的世界中的作用以及工程在需求工程中成为需求次要的可能新愿景进行更广泛的讨论。