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超越“相关与因果关系”：多脑神经科学需求解释
6 Dumas，G。等。 （2020）人类动态夹具揭示了连接实时社会协调和认知的额顶网络。 cereb。 Cortex doi：10.1093/cercor/bhz3086 Dumas，G。等。（2020）人类动态夹具揭示了连接实时社会协调和认知的额顶网络。cereb。Cortex doi：10.1093/cercor/bhz308
概念级因果解释方法脑功能网络分类
使用深层模型对辅助诊断和脑部疾病治疗进行分类，对大脑功能网（BFN）进行分类。但是，深层模型的无法解释，严重阻碍了他们在计算机辅助诊断中的应用。此外，当前的解释方法主要集中在自然效果上，该方法不能直接用于解释BFN分类的深层模型。在本文中，我们提出了一种新颖的概念级因果解释方法，用于BFN分类，称为CLCEM。首先，CLCEM采用因果学习方法来提取对BFN的人类有意义的概念。第二，它汇总了相同的概念，以获得每个概念对模型输出的贡献。最后，Clcem添加了每个概念以做出诊断的基础。实验结果表明，我们的CLCEM不仅可以准确地识别与特定脑部疾病有关的大脑区域，而且还可以根据这些大脑区域的概念做出决策，这使得人可以理解决策过程而不会降低绩效。
OMB 通告第 A-4 号：对公众意见的解释和回应
OMB 于 2023 年 4 月 6 日发布了对 A-4 号通函的拟议修订。2 除了修订之外，OMB 还发布了一份名为“序言：拟议的 OMB 通函第 A-4 号‘监管分析’”（以下简称“序言”）的文件，其中详细阐述了“拟议修订的一些更重要的动机，以及 OMB 在征求公众意见的情况下希望强调的一些考虑因素。”3 OMB 就拟议修订征求了为期 60 天的公众意见，4 随后又延长了 14 天。5 OMB 共收到了 4,498 份针对拟议修订的公众意见。同时，在公众提名期之后，一家独立的外部承包商选出了九名同行评审员并组织了对通函拟议修订的同行评审。 6 在起草拟议和最终修订的指南时，OMB 咨询了经济顾问委员会以及相关机构和总统行政办公室各部门。
夏威夷治疗和生活成功方法的科学解释hooponopono
乔·维塔尔（Joe Vitale）和他的夏威夷合着者博士I. Hew Len的书“零极限 - 夏威夷财富，健康，和平等” [1]。作者描述了古老的夏威夷治疗，和平与财富的方法，并用许多证词声称其有效性，但无法解释其工作原理。乔·维塔尔（Joe Vitale）问休·伦（Hew Len）博士时：“谁统治了意图？” - 笑了，但没有答案，这意味着Len博士希望他知道答案，但他没有。可能是夏威夷的Kahuna Morna，Hew Len博士从中学习了古老的Hooponopono方法，也没有答案 - 该方法得以幸存，但没有其解释。我的文章“意图”中的强度来自何处[2]。Hew Len博士说他想去清洗他们待晚餐和演讲的大厅时，乔·维塔尔（Joe Vitale）的反应是，他了解有必要清洁有意识的有意识，但不需要清洁会议大厅。我在本文第6节中对这种必要性有科学的解释。
他们解释了为什么有些国家富裕，而有些国家贫穷
阿西莫格鲁、约翰逊和罗宾逊研究了欧洲人对全球大部分地区的殖民。目前繁荣程度差异的一个重要解释是殖民者从 16 世纪开始引入或选择保留的政治和经济制度。获奖者表明，这导致了命运的逆转。相对而言，殖民时期最富裕的地方现在是最贫穷的地方之一。此外，他们还使用了殖民者的死亡率等数据，并发现了一种关系——殖民者的死亡率越高，今天的人均 GDP 就越低。为什么会这样？答案是定居者的死亡率——殖民一个地区的“危险程度”——影响了建立的制度类型。
虚拟衰老大脑：老年人认知能力下降的模型驱动解释
健康衰老伴随着个体认知能力的异质性下降，尤其是在衰老期间。这种变异的机制尚不清楚，但与白质纤维束的重组和大脑区域的功能共同激活有关。在这里，我们建立了一个因果推理框架，以提供结构连接和大脑功能之间联系的机制洞察，并基于大脑图像数据和网络建模。通过应用不同程度的半球间结构连接退化，我们不仅能够重现与年龄相关的半球间功能通信下降和相关的动态灵活性，而且我们获得了衰老过程中结构连接对大脑功能的整体调节增加。值得注意的是，结构连接和大脑功能之间的调节增加幅度更大，在认知能力较差的老年人中增加幅度更大。我们通过基于深度学习的贝叶斯方法独立验证了我们框架的因果假设。当前的结果可能是首次在大型群体中从机制上证明衰老过程中的去分化和支架作用会导致认知能力下降。
基于 fMRI 数据对发育性阅读障碍的大脑基础识别的视觉解释
问题：最近，精神健康和神经发育障碍的脑成像研究包括机器学习方法，仅根据患者的脑活动来识别患者。目标是识别从较小数据样本推广到较大数据的大脑相关特征；就神经发育障碍而言，找到这些模式有助于理解大脑功能和发育的差异，而这些差异是发育性阅读障碍风险的早期迹象。机器学习分类算法在神经功能数据上的成功仅限于通常由几十名参与者组成的同质数据集。最近，更大的脑成像数据集使得深度学习技术能够仅根据神经功能特征对脑状态和临床组进行分类。事实上，深度学习技术可以为医疗保健应用中的分类提供有用的工具，包括对结构性 3D 脑图像的分类。采用深度学习方法可以逐步提高更大的功能性脑成像数据集的分类性能，但仍然缺乏与疾病相关的潜在脑机制的诊断见解；此外，相关的挑战涉及从用于分类的神经特征中提供更多与临床相关的解释。
selina lee
与体内的激素一样，神经递质可以使您有某种感觉，并使您以某种方式行事或行为，并且超出了意志力和控制力。就像我们无法控制饥饿或生长激素一样，我们也无法控制大脑化学物质。多巴胺多巴胺是促进愉悦，回报和满足感的大脑化学物质，它使我们期待着享受生活和各种活动。对奖励的预期会增加大脑中多巴胺的水平。多巴胺通常被视为愉悦，幸福和满足的主要化学物质。但是，当前药理学的意见是多巴胺是获得奖励的动力。它要么激励您出于渴望，要么厌恶结果，这反过来又激发了人们对成果的行为或远离实现这一结果的行为。多巴胺使您可以保持专注并注意。多巴胺可能对您的短期内存中的内容保留的内容负责。当多巴胺太低时，这会导致注意力不足或无法引起注意，我们倾向于感到无聊，无动感或沮丧。
信心和解释对人工智能辅助决策准确性和信任校准的影响
如今，人工智能越来越多地被用于帮助人类专家在高风险场景中做出决策。在这些场景中，完全自动化通常是不可取的，这不仅是因为结果的重要性，还因为人类专家可以利用他们的领域知识来补充模型，以确保任务成功。我们将这些场景称为人工智能辅助决策，其中人类和人工智能各自的优势共同优化联合决策结果。成功的关键在于根据具体情况适当校准人类对人工智能的信任；知道何时信任或不信任人工智能可以让人类专家适当地运用他们的知识，在模型可能表现不佳的情况下改善决策结果。本研究对人工智能辅助决策进行了案例研究，其中人类和人工智能单独具有可比的表现，并探索揭示特定案例模型信息的特征是否可以校准信任并提高人类和人工智能的联合表现。具体来说，我们研究显示特定预测的置信度得分和局部解释的影响。通过两项人类实验，我们表明，置信度得分可以帮助校准人们对人工智能模型的信任，但仅靠信任校准不足以改善人工智能辅助决策，这也可能取决于人类是否能够带来足够的独特知识来弥补人工智能的错误。我们还强调了在人工智能辅助决策场景中使用局部解释的问题，并邀请研究界探索新的可解释性方法，以校准人类对人工智能的信任。