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人工智能，人类发展的杠杆……
14 21 世纪的新挑战将是“人神”追求永生、至高无上的幸福和神性。我们在此不应将神性理解为一神论者的全能之神，而应理解为希腊万神殿中的众神或半神。这些神因其情感和生活方式而具有人性，但由于具有超人的特征（赫拉克勒斯的力量、阿喀琉斯的无敌、阿佛洛狄忒的美貌），他们又是神圣的。参见 Harari Y. Noah，《未来简史》（巴黎：Albin Michel，2017 年）。
人工智能，人类发展的杠杆……
14 21 世纪的新挑战将是“人神”追求永生、至高无上的幸福和神性。我们在此不应将神性理解为一神论者的全能之神，而应理解为希腊万神殿中的众神或半神。这些神因其情感和生活方式而具有人性，但由于具有超人的特征（赫拉克勒斯的力量、阿喀琉斯的无敌、阿佛洛狄忒的美貌），他们又是神圣的。参见 Harari Y. Noah，《未来简史》（巴黎：Albin Michel，2017 年）。
机器人与人工智能：对法律的挑战 203
摘要：该工作旨在解决因机器人和人工智能进步而出现的道德法律问题。它将重点关注这些生物伦理问题对某些法律类别和机构的挑战，特别关注赋予具有自主和自学能力的机器人电子人格的提议。从而凸显民法法律人格制度与现代宪政所发展起来的人性理念之间的关系。此外，本文将论证赋予机器人法律人格需要对人格、自主、自由、责任和平等等不同且相互交织的法律概念的含义以及支持基于基本权利的法律体系的价值观进行深入的概念分析。
人工智能的未来
墨西哥国立自治大学（ unam ）远程学士学位（ B@ unam ）主任。心理学家，拥有优秀的教育学硕士学位和教育学博士学位。接受过短期和荣格疗法的培训。她曾担任美洲大学心理学协调员、副校长顾问和继续教育主任，并在 12 年间负责该校语言中心的管理。她指导过 37 篇本科论文、3 篇硕士论文和 3 篇博士论文。担任塔布特希伯来学校六年的教育创新顾问。她曾担任高等远程教育共同空间执行主任的荣誉职务一年。她目前是公立远程大学学士学位网络的协调员。他设计、建议、辅导和协调各种在线课程和项目。她是墨西哥首批两门大规模开放在线课程 (mooc) 的作者，这两门课程分别通过 unam-Coursera 开设：Ser más creatividads（注册学生超过 34 万）和 Aprender（注册学生超过 6.5 万）。自 2011 年起，他一直担任 FES-Iztacala UNAM 的心理学在线教授。
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
人工智能对计算的影响
1 卡塔赫纳大学系统工程专业学生，INGESINFO 研究小组成员。邮箱：dromerom@unicartagena.edu.co 2 来自北方大学的系统工程师；布卡拉曼加自治大学计算机科学硕士学位。卡塔赫纳大学系统工程项目研究教授。 INGESINFO 研究小组成员。 ltovarg@unicartagena.edu.co 3 卡塔赫纳大学教育硕士。卡塔赫纳大学经济科学学院工商管理项目研究教授。电子邮件: poyolaq@unicartagena.edu.co