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人工智能如何限制人类经验
摘要 人工智能 (AI) 及其相关技术正在改变许多消费活动，推动突破性进展，通过增强人类能力、绩效和创造力来扩展人类体验。虽然这解释了消费者对这些技术的热情和快速采用，但人工智能系统也可能产生相反的效果：减少和限制消费者可获得的体验范围。本文研究了人工智能限制人类体验的机制，考虑了个人、人际和社会过程。我们的分析揭示了人工智能的优势与其无意的负面影响之间的复杂相互作用，这些负面影响可能会限制人类的自主性、自我认同、关系动态和社会行为。在本文中，我们提出了这些约束力量的三种不同核心机制：参数还原论、代理转移和受监管的表达。我们对这些机制的探索突出了与系统设计相关的风险，并指出了未来研究人员和政策制定者的问题和启示。M
通过严肃游戏解释约束理论
组织面临着影响活动正常开展的障碍。管理人员试图通过提高单个系统效率、大量投资甚至裁员来解决问题。但有时，结果仍然不佳，甚至会毁掉公司。在流程的运行中，会发现不同的障碍阻碍目标的实现。这就是约束理论 (TOC) 为流程管理者和领导者提供一种替代方案的地方，使他们能够以合乎逻辑和系统的方式改善结果，在许多情况下，无需进行昂贵的投资，即可确保业务连续性和竞争力。本文通过设计一个严肃的游戏来模拟制造组织中类似飞机的生产过程，重点介绍约束理论 (TOC) 概念的发展。研究展示了严肃游戏的设计过程和初步应用，其中主要目的是利用动态游戏作为一种手段，让那些有兴趣了解 TOC 的基本原理，并通过系统的方法培养识别和管理组织中限制性情况的技能，这种方法引导参与者在模拟场景中边做边学。
无信号限制具有不确定因果结构的量子计算
当我们想知道哪些是量子理论所允许的、不假设具有任何特定因果顺序的局部系统的集合的最普遍演化时，就会出现具有不确定因果结构的量子过程。这些过程可以在高阶量子理论的框架内描述，该理论从考虑从量子变换到量子变换的映射开始，递归地构建一个阶数不断增加的量子映射层次结构。在这项工作中，我们开发了一种具有不确定因果结构的量子计算形式；即，我们描述了高阶量子映射的计算结构。采用公理方法，这种计算的规则被确定为与量子理论的数学结构兼容的高阶映射的最普遍组合。我们对任意高阶量子映射的可接受组合提供了数学表征。我们证明，这些规则具有计算和信息论性质，是由高阶量子映射的量子系统之间的信号关系的更物理的概念决定的。
在不同组织和条件下的功能优化限制了蛋白质进化的速度
了解蛋白质进化的主要决定因素是生物学中的基本挑战。尽管有许多积极研究的DEC，但目前尚不清楚跨细胞蛋白的实质性变异性的分子和细胞机制。还不清楚在多细胞物种的背景下如何优化蛋白质分子的功能，以及为什么许多蛋白质（例如酶）平均而言仅是适度的效率。我们对基因组学和功能数据集的分析在多种生物中揭示了蛋白质分子功能的最佳性与蛋白质进化速率之间存在牢固的反比关系。此外，我们发现高度表达的蛋白质倾向于在功能上优化。这些苏尔特表明，细胞表达成本会导致丰富的蛋白质的功能优化更为明显，并且纯化的选择以维持高水平的功能优化性会显着减慢蛋白质的演化。我们观察到，在多细胞物种中，蛋白质进化速率和蛋白质功能的效率程度主要受到几种不同的细胞类型和组织的表达影响，特别是在动物中具有上调的突触过程的NEU RON中，在动物的突触过程中，在植物中的年轻和快速生长的组织中。总体而言，我们的分析揭示了分子，细胞和物种生物组织水平的各种约束如何共同影响蛋白质进化速率和蛋白质功能适应水平。
运动皮层的长期发展限制了婴儿认知的丰富解释
必须从明显的运动行为（例如凝视，转弯或到达物体伸手）等明显的运动行为中推断出认知。 然而，包括人类婴儿在内的婴儿哺乳动物表现出皮质运动流出的产后发育。 对眼睛，脸部，头部和肢体移动的皮质控制在出生时不存在，并且在产后和逐年慢慢出现。 因此，人类的新生儿皮层不能常规地产生运动行为，以支持有关婴儿认知能力的推论，因此怀疑婴儿和成人认知之间发育连续性的主张。 对运动皮层的旷日持久发展的认识应恢复对婴儿认知的丰富解释，并激励对皮层机制在早期认知发展中的作用更加认真地考虑。认知。然而，包括人类婴儿在内的婴儿哺乳动物表现出皮质运动流出的产后发育。对眼睛，脸部，头部和肢体移动的皮质控制在出生时不存在，并且在产后和逐年慢慢出现。因此，人类的新生儿皮层不能常规地产生运动行为，以支持有关婴儿认知能力的推论，因此怀疑婴儿和成人认知之间发育连续性的主张。对运动皮层的旷日持久发展的认识应恢复对婴儿认知的丰富解释，并激励对皮层机制在早期认知发展中的作用更加认真地考虑。
运动皮层的长期发展限制了婴儿认知的丰富解释
必须从明显的运动行为（例如凝视，转弯或到达物体伸手）等明显的运动行为中推断出认知。 然而，包括人类婴儿在内的婴儿哺乳动物表现出皮质运动流出的产后发育。 对眼睛，脸部，头部和肢体移动的皮质控制在出生时不存在，并且在产后和逐年慢慢出现。 因此，人类的新生儿皮层不能常规地产生运动行为，以支持有关婴儿认知能力的推论，因此怀疑婴儿和成人认知之间发育连续性的主张。 对运动皮层的旷日持久发展的认识应恢复对婴儿认知的丰富解释，并激励对皮层机制在早期认知发展中的作用更加认真地考虑。认知。然而，包括人类婴儿在内的婴儿哺乳动物表现出皮质运动流出的产后发育。对眼睛，脸部，头部和肢体移动的皮质控制在出生时不存在，并且在产后和逐年慢慢出现。因此，人类的新生儿皮层不能常规地产生运动行为，以支持有关婴儿认知能力的推论，因此怀疑婴儿和成人认知之间发育连续性的主张。对运动皮层的旷日持久发展的认识应恢复对婴儿认知的丰富解释，并激励对皮层机制在早期认知发展中的作用更加认真地考虑。
循环动力学的反馈控制限制了运动适应过程中的学习时间尺度
初级运动皮层 (M1) 的潜在动力学模型揭示了运动控制背后的基本神经计算；然而，这种模型往往忽略了感觉反馈的影响，感觉反馈可以不断更新皮层动力学并纠正外部扰动。这表明迫切需要对感觉反馈和内在动力学之间的相互作用进行建模。这种模型还有利于实时解码神经活动的脑机接口 (BCI) 的设计，其中用户学习和熟练控制都需要反馈。在这里，我们研究了皮层动力学的灵活反馈调节，并展示了它对 BCI 任务性能和短期学习的影响。通过在简单的 2D 到达任务（类似于 BCI 光标控制）上使用实时感觉反馈训练循环网络模型，我们展示了如何将以前报告的 M1 活动模式重新解释为由反馈驱动的动力学引起的。接下来，通过在 M1 上游加入自适应控制器，我们做出了一个可测试的预测：除了 M1 内循环连接的可塑性之外，M1 输入的可塑性（包括感官反馈的重新映射）还促进了新 BCI 解码器的短期学习。这种输入驱动的动态结构还决定了适应速度和学习成果，并解释了学习变异性的连续形式。因此，我们的工作强调了对运动控制的输入相关潜在动力学进行建模的必要性，并阐明了学习限制是如何从神经活动的统计特征和底层动态结构中产生的。
来自独特的累积神经元亚群的 CRF 释放限制了奖励中的动作结果获取学习
3.华盛顿大学精神病学和行为科学系，华盛顿州西雅图。4.华盛顿大学药理学系，华盛顿州西雅图 运行标题：NAc CRF 释放限制行动结果获取 关键词：促皮质素释放因子、伏隔核、棘状投射神经元、纹状体、奖赏学习、中脑边缘系统、压力、新颖性、神经肽、电生理学 致谢：本研究由 K99/R00 独立之路奖 (MH109627 JCL)、NIMH BRAINS R01 (MH122749 JCL) 和 NIDA F31 NRSA (DA059436 EAE) 资助。这项工作得到了 NIDA Core“卓越中心”奖的支持，该奖项授予了明尼苏达大学 (P30DA048742) 和华盛顿大学 (P30DA048736)。这项工作得到了明尼苏达大学大学影像中心 (UIC, SCR_020997) 的资源和员工的支持。我们感谢 Kasey Bertelsen 对自发性 PSC 分析的帮助。我们感谢 Jennifer Robeson 对行为分析的帮助。我们感谢 Veronica Alvarez 博士提供设备和试剂。我们感谢 Mariah Blegen 对 qPCR 的帮助。我们感谢 Rachel Dick 的技术协助。Kavya Devarakonda 博士对手稿做出了关键编辑。作者在出版前已将本文的预印本上传至 BioRxiv。作者声明不存在任何经济利益冲突。
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– The battery has tight temperature limits, which constrains the Lander thermal performance – The MMRTG temperature must be controlled within a tight tolerance to maximize its electrical power generation – Diverter valves, located fore and aft of the Lander cold-duct, shunt warm outflow gas from the MMRTG through the bypass duct which cycles back into the Lander cavity – Combined thermal fan and cold-duct system used to maintain Lander internal temperature in response外部和内部条件的变化
