XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemhumanlike
人工第三
本文探讨了一般心理健康领域的重大转变，尤其是在生成人工智能在处理和产生类似人类语言方面的新能力之后。在弗洛伊德之后，这种术语技术发展被概念化为科学对人类造成的“第四次自恋打击”。我们认为，这种自恋的打击对人类社会，相互关系和自我的看法具有巨大的影响。，我们应该期望在我们在心理治疗领域中称为人为的第三名后，对治疗行为的看法发生巨大变化。引入人造三分之一标志着一个关键的关头，促使我们提出以下重要的核心问题，这些问题要解决批判性思维的两个基本要素，即透明度和自主权：（1）在治疗关系中，这是什么新的人为存在？（2）它如何重塑我们对自己和人际动态的看法？和（3）治疗核心的不可替代的人类元素还有什么？鉴于这些问题产生的道德含义，本文提出，当使用洞察力和道德考虑时，人造第三个可以是宝贵的资产，而不是增强但不能代替治疗中的人类触摸。
心智的标准模型
n 标准模型体现了社区对某个科学领域的共识，可作为该领域的累积参考点，为研究和应用提供指导，同时也可集中精力对其进行扩展或修改。在此，我们建议为类人思维开发这样一种模型，类人思维是结构和过程与人类认知基本相似的计算实体。我们的假设是，认知架构为定义标准模型提供了适当的计算抽象，尽管标准模型本身并不是这样的架构。所提出的标准模型始于 2013 年 AAAI 秋季综合认知研讨会上的初步共识，但在此通过对三种现有认知架构的综合而进行了扩展：ACT-R、Sigma 和 Soar。由此产生的标准模型涵盖了结构和处理、记忆和内容、学习、感知和运动等关键方面，并强调了架构一致和与共识不一致的位置，同时确定了可能存在不完整性的领域。希望这项工作将为让更广泛的社区参与进一步开发心智标准模型迈出重要一步。
人机交互中的外部和内部归因
代理是按照人类的形象设计的，无论是内部还是外部。代理的内部系统模仿人类的大脑，无论是在硬件（即神经形态计算）还是软件（即神经网络）层面。此外，代理的外观和行为是由人设计的，并基于人类数据。有时，代理的这些类似人类的品质是故意选择的，以增加其对人类用户的社会影响力，有时影响代理感知的人为因素是隐藏的。受 Blascovich 的“社会影响阈值”（Blascovich 等人，2002 年）启发，该模型旨在解释虚拟环境中拟人化实体代理的不同方法的影响，我们提出了一个新颖的框架来理解人类对代理的人类品质归因如何影响其在人机交互中的社会影响。社会影响（EIA）的外部和内部归因模型建立在沉浸式虚拟现实中代理化身的先前研究的基础上，并提供了一个将先前的社会科学理论与神经科学联系起来的框架。EIA 将代理的外部和内部归因与两个与社会影响相关的大脑网络联系起来：外部感知系统和心理化系统。关注人机交互研究的每个归因
NAVMC 5239.1（有担保）
b。根据DON关于Genai（Ref P）的开发和使用的指导，“人工智能”（AI）是指基于机器的系统，能够根据人为定义的目标做出预测，建议或决策，以影响实际或虚拟环境。这些系统将机器和人类生成的输入都集成到感知环境，通过自动分析将这些感知抽象成模型，并利用模型推断来生成信息或操作的选项。“生成人工智能”的定义与包含一类AI模型的顺序相同，旨在模拟输入数据的结构和特征，以创建合成内容，包括但不限于图像，视频，音频和文本。genai由独立生成新内容的许多不同类别，模型和产品组成。这些先进的AI算法具有向用户提示提供人类响应的非凡能力，利用了培训的大量数据集。出于本备忘录的目的，genai包括参考“国防部（DOD）指南（DOD）指南和护栏的风险，以告知生成性人工智能的治理”，其中包括单模式或多模式的llms，llms，生成的敌方网络（gans），神经范围（gans）的变化（gans）（gans）的变化（gans）（gans）的变化。自动编码器（VAE）。
专题：智能逆变器中的人工智能和机器学习应用
主题：如今，人工智能（AI）尤其是机器学习（ML）的研究正在迅速发展，成为过去几十年来最突出的焦点。人工智能和机器学习的目的是促进具有像人类一样学习和推理能力的智能系统。这些技术具有巨大的优势，已成功应用于许多工业领域，包括图像分类、语音识别、自动驾驶汽车、计算机视觉等。电力电子具有巨大的潜力，受益于人工智能和机器学习在其各种应用中的发展。这包括电源模块散热器的设计优化、电网边缘互联逆变器的智能控制方案、电力电子的故障诊断和自愈、最大功率点跟踪（MPPT）、可再生能源转换系统的短期/长期预测、逆变器网络的异常检测和分类等。通过实施人工智能和机器学习，电力电子系统具有自我意识和自适应能力，因此可以提高系统自主性。特别部分的目的是为研究人员、执业工程师和其他利益相关者提供一个及时的机会，让他们分享他们在智能逆变器/转换器系统中人工智能和机器学习应用领域的最新发现，这些发现与智能操作、控制和优化解决方案有关。主题涵盖电力电子的所有领域。提交的内容需要展示对这些领域的强大原创贡献。
汽车中的人工智能
在当今时代，人工智能或 AI 一词是一场席卷全球所有领域的技术革命。无论是软件行业还是制造业，人工智能在各个方面都取得了长足的发展。然而，作为当今如此普遍的技术，这项技术的真正精神对许多人来说仍然是抽象的，因此首先了解人工智能是什么非常重要。尽管这项技术有许多定义，但定义人工智能的简单方法如下： - 人工智能 (AI) 是机器或软件表现出的智力，完成了智能代理的研究和项目，其中智能代理是一个观察其环境并采取行动利用其成功机会的系统。因此，当一种机制模仿类似人类的行为时，例如学习、规划、认知、解决问题、对情况的意识、自然语言处理等，它就属于人工智能类别。1955 年发明该术语的约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 将其描述为“构建智能机器的科学和工程”。谷歌母公司 Alphabet 执行董事长埃里克·施密特 (Eric Schmidt) 表示，人工智能可以用来解决重大挑战，包括气候变化、疾病分析、药物检测、微观经济学、定理证明和蛋白质分解。Facebook 首席技术官迈克·斯科洛普夫 (Mike Schroepfer) 也表达了类似的希望，即利用人工智能技术解决影响整个世界的难题。从 20 世纪 50 年代开始，现代人工智能吸收了
行业中协作机器人AI的未来5.0
因此，为了促进人与机器人之间的协作互动，机器人必须熟练地进行登录任务，程序和人类行为。他们应在实时实时表现出快速，强大的学习能力，表现出对姿势变化的宽容以及跨相关任务的推广能力。这需要一个范式转向机器人更具人类的认知框架，从而适应人类的行为和工作环境。这包括通过观察人类示范和指示来学习对象识别的自主视觉探索和学习新任务的功能。为增强人与机器人之间的协作，结合了其他感觉方式，例如触觉反馈，自然语音和对话互动，超出了感知和计划至关重要。这种先进的人类机器人协作范式需要在机器人设计中采用一种新颖的方法，强调类似人类的属性，以期待和补充人类团队成员在工作场所环境中的行为。此外，使机器人拥有情境意识增强了他们在操作过程中辨别任务结构的能力。全面总结和保留操作信息的能力使机器人能够与人类合作检索任务完成的必要数据。随着时间的流逝，机器人可以在短暂缺勤或通过增强过程中预见人类的任务绩效。这种方法借鉴了心理理论，即使机器人技术AI超越了合作，从而整合了以人为中心的自主权。这确保了未来的工作场所，而不是完全自动化，因为害怕被替换而不是完全自动化，而是促进了机器人在人类机器人团队中模仿类似人类的任务的能力。
遗传转移学习
传统的机器学习技术尝试一次解决一个问题。和一些复杂的问题需要大量时间来解决经典的机器学习技术。同样，如果没有足够的有关问题的信息，有时很难获得确切的解决方案。图1显示了传统机器学习技术和转移学习技术之间学习过程的差异。传统的机器学习技术试图从头开始学习每个任务，而转移学习技术则尝试通过一些培训数据将知识从以前的任务转移到新的目标任务（Pan＆Yang，2008）。在现实生活中，人类可以通过在问题领域中使用其过去的经验来轻松解决复杂的问题。转移学习是一种类似人类的学习策略，旨在通过使用从先前解决的相关任务中获得的信息来帮助解决问题和学习机制。转移学习用于许多学习方法（例如神经网络（Murre，1995; Pratt，1993），马尔可夫逻辑网络（Mihalkova，Huynh，＆Mooney，2007; Mihalkova＆Mooney，2006），文本分类（Gupta＆Ratinov，2008），Web PagePage clas-sii ever（line）。转移学习的关键问题是任务相关性。挖掘任务是否与之相关，将信息在其中传输的信息非常重要或如何相关。并确定两个任务之间的转移信息，是否要传输多少信息以及如何传输信息。
贬低：通过最大程度地减少其心理需求的重要性来使他人脱颖而出
我们记录了贬低他人需求的趋势：相信心理需求（需要智力能力，因此对人类的意义和自治的需求和自主权的需求更为独特）相对较小，对他人而言，与其他生物需求相比，与其他生物学相比，相对较少的重要性是与其他生物学共享的相对较少的重要性，因此需要更多的动物主义（例如，食物和睡眠和睡眠）。由于评估心理需求需要一个精致的人类般的思想，因此也应该假定，假定具有相对较弱的精神能力的代理商也应假定与生物学需求相比，对心理需求的价值更少。支持这一点，我们的研究发现，人们贬低了非人类动物（例如黑猩猩）和历史上的非人性化群体（例如吸毒成瘾者）的需求，而不是亲密朋友或自己的需求（研究1和3）。由于精神能力比外部观察更容易地通过内省认识到，因此人们比同伴的需求更加贬低同伴的需求，从而推断出自己的行为是由心理需求与其他相同行为更强烈的指导（研究4）。另外两个实验表明，贬低可能是系统的错误（研究5和6），因为慈善机构捐助者和学生低估了无家可归者的心理学（与身体）需求的重要性，这与无家可归者的自我报告和选择相符。低估他人心理需求的重要性可能会损害帮助他人的能力。这些实验表明，贬低是非人性化的独特方面，反映出对他人思想的可靠，结果和可能错误的理解。
鹦鹉让我们了解智力是如何进化的
在过去的一年里，人工智能机器人 ChatGPT 以其回答问题、撰写论文甚至编写软件的能力让人们眼花缭乱。在美国听说过 ChatGPT 的 13 至 17 岁青少年中（大多数），19% 表示他们曾用它做作业。ChatGPT 和 Bard、Meta AI 等其他聊天机器人都基于大型语言模型（简称 LLM）。这些模型通过输入大量来自互联网的文本，经过训练可以编写出非常像人类的语言。虽然这些文本包括路易丝·格丽克的诗歌、奥普拉最爱的礼物指南和《纽约时报》的文章，但正如我们所知，它也包括虚假、诽谤、暴力和恐怖内容。作为一种安全措施，大型聊天机器人的创建者还训练它们拒绝提供不适当或有害的信息，比如如何窃取某人身份的分步说明。但训练并非万无一失，人们已经利用了聊天机器人的弱点。在本期中，物理学和资深作家 Emily Conover 深入探讨了计算机科学家为使聊天机器人走上正轨所做的努力（第 18 页）。Conover 解释说，这是一个巨大的挑战，部分原因是这些 LLM 仍然很新，科学家们才刚刚开始了解聊天机器人的弱点。随着 LLM 融入日常产品或承担地铁系统等任务，挑战将变得更大。现实情况是，尽管 LLM 有时听起来像人类，但实际上不是。在阅读 Conover 的文章时，我学到了一个有趣的术语“随机鹦鹉”。华盛顿大学的计算语言学家 Emily Bender 和同事用它来解释，虽然 LLM 可以将单词编译成散文，但他们不理解他们“写”的内容的含义，因此无法理解它是否不准确或不道德。他们只是在鹦鹉学舌。真正的鹦鹉和研究它们的科学家可能会对这个术语感到反感。鹦鹉以能够模仿人类的语言而闻名。现在，科学家们发现鹦鹉可以做更多的事情，包括使用工具、制作工具集、解决复杂的难题，有时甚至能理解我们说的话。正如特约撰稿人 Erin Garcia de Jesús 报道的那样，有些鹦鹉可以克制自己，放弃现在的小奖励，以便以后获得更大的奖励（第 24 页）。长期以来，许多科学家低估了鹦鹉——甚至认为它们很笨——因为它们的大脑不像人类和其他灵长类动物的大脑那么大、那么复杂。最近，科学家们发现，鹦鹉的小脑袋里挤满了神经元，具有与灵长类动物大脑类似的特征。鹦鹉智力的许多谜团仍有待解决，包括鸟类究竟是如何以及为什么进化出这些惊人的能力的。但找到答案最终可能有助于我们更好地理解我们自身智力的起源，以及我们遇到的其他形式的智慧。现在，我们可以惊叹于鹦鹉的欢乐、它们的美丽，以及它们似乎在用工具打开和吃海芒果时所获得的乐趣。——南希·舒特，主编