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智能机器时代的 OODA 循环自动化
摘要 本文认为，人工智能 (AI) 所具备的能力无法有效或可靠地补充（更不用说取代）人类在理解和领悟战略环境、做出预测和判断以指导战略决策方面的作用。此外，人工智能技术在各个战争层面的迅速传播和日益增长的依赖将产生战略后果，这反而会增加人类参与这些任务的重要性。因此，限制使用人工智能技术在战术层面自动化决策任务，对于遏制或控制这种综合在战略战争层面的影响无济于事。本文重新审视了约翰·博伊德的观察-定位-决策-行动隐喻决策循环（或“OODA 循环”），以推进对人工智能所具备的能力（尤其是机器学习方法）在增强指挥和控制决策过程方面的认识论批判。尤其是，本文从博伊德强调的“定位”这一模式中汲取了深刻见解，以阐明人类认知（感知、情感和启发式）在以复杂性、新颖性和不确定性为特征的非线性世界中的国防规划中的作用。它还结合了克劳塞维茨的“军事天才”概念及其在“任务指挥”中的作用、人类认知、系统和进化理论，以考虑自动化 OODA 循环的战略意义。
人工智能机器的刑事责任
现代法律体系中的刑事责任概念以代理概念为基础，其中包括自主性、意向性和个人责任等概念。然而，随着技术的不断进步以及人工智能在我们日常生活中的使用日益增多，重要的任务被委托给人工智能驱动的系统。随着人工智能实体从经验中学习，它们会获取更多数据并提高编写自己算法的能力。因此，人工智能将逐渐独立于人类运行。人工智能和复杂的机器人越“聪明”，它们就越有可能对冲动做出反应。因此，我们逐渐使用代理而不是工具来处理问题，因此，不小心部署的先进人工智能系统将成为未来担忧的根源，因为人工智能系统已经自主地从事了对人类而言被视为非法的活动。因此，可能没有人应该为它们的行为的负面影响负责——尤其是当人们考虑到一台自学机器时。由于发现了问责漏洞，本论文探讨了将犯罪心理（犯罪心理）归咎于人工智能实体（特别是机器人等自主系统）的可行性。除了作为刑事责任的先决条件之外，承担责任的能力在现代刑法下也至关重要。然而，人工智能实体不具备人格——因为它们是机器，缺乏意识——因此，它们不能承担刑事责任。此外，考虑到人工智能实体可以犯罪，刑法是否可以包容自主机器行为的问题也随之而来。这个问题过于复杂，因为我们处理的是我们无法正确理解的算法，因此本论文将需要从机器角度与哲学方法相结合进行分析。通过假设人工智能实体具有自己的意识程度，将它们视为有罪心理持有者的可能性使未来变得不可想象。
人工智能聊天机器人作为品牌推广者
摘要 目的——本研究探讨品牌有效的人与人工智能（AI）关系建立策略的决定因素。探讨消费者对沟通互动满意度的前因和后果，并确定通过AI聊天机器人推广提升消费者购买意愿的方法。设计/方法/方法——以微软小冰为焦点AI聊天机器人，获得331个有效样本。采用两阶段结构方程模型-人工神经网络方法验证所提出的理论模型。研究结果——关于AI聊天机器人的智商（IQ）和情商（EQ），多维社会支持模型有助于解释消费者对沟通的互动满意度，从而促进情感依恋和购买意愿。结果还表明，聊天机器人应该更强调情感和尊重的社会支持，而不是信息支持。实际意义——在设计人机交互对话内容时，品牌应该更多地关注人工智能聊天机器人的情感和共情反应，而不是功能方面。精心设计的人工智能聊天机器人可以帮助营销人员制定有效的品牌推广策略。原创性/价值——本研究通过采用多维社会支持理论视角丰富了人机交互文献，可以提高人工智能聊天机器人用户的互动者对沟通的满意度、情感依恋和购买意向。关键词 人工智能聊天机器人、人机交互、社会支持、互动者对沟通的满意度、情感依恋、购买意向 论文类型 研究论文
可调荧光发射，适用于多色发光二极管和声控智能照明应用
智能家居/城市是物联网的重要体现之一，2 涉及各种类型的电子设备，如智能照明系统、3、4 音频视频设备和安全系统。5 其中，语音激活智能照明可以翻译语音命令，实现对灯光的控制。目前，发光二极管 (LED) 和有机发光二极管 (OLED) 已成为智能家居/城市的流行照明系统，6 而具有可调色发射的有机荧光材料是 OLED、7 生物传感、生物成像、8、9 防伪等潜在应用的重要组成部分。 10 与无机荧光粉相比，有机材料具有精确的分子结构，且分子骨架易于修改，有利于获得具有奇妙光物理性质的各种荧光材料，例如稳定的发光自由基、11 颜色可调的发射，以及单线态裂变、12 室温磷光 13 等。14,15 因此，人们致力于开发新型有机荧光材料，以实现具有先进应用的高科技有机电子器件。此外，已经构建了许多用于多色发射以及白光发射的可调荧光发射有机分子，例如比率响应发光材料、16
智能织物空间赋能数字化医学教育
摘要：医学教育在推动全球医学科学发展中发挥着重要作用。然而，医学教学与临床实际任务之间存在的内在差距导致教育效率低下和学生的主动性较弱。传感织物和嵌入式计算的最新发展，以及人工智能（AI）和数字孪生技术的进步，为医学研究向数字化转型铺平了道路。在本文中，我们提出了一种基于新型功能织物材料和由5G和物联网（IoT）技术支持的数字孪生网络的智能织物空间。在这个空间中，医学生可以通过数字和现实世界的协作映射、信息物理交互和实时触觉反馈来学习知识。而提出的服务系统将评估和反馈学生的操作行为，以提高他们的实验技能。我们为医学教育提供了智能织物空间的四个典型应用，包括医学教育培训、健康和行为跟踪、操作回放和再现以及医学知识普及。提出的智能织物空间有可能通过有效和高效的方式促进创新技术，以培养前沿医学生。
用于智能的特征异常检测系统（FADS）...
摘要 异常检测对于工业自动化和零件质量保证非常重要，虽然人类可以通过几个例子轻松检测出零件中的异常，但设计一个能够达到或超过人类能力的通用自动化系统仍然是一个挑战。在这项工作中，我们提出了一种简单的新异常检测算法，称为 FADS（基于特征的异常检测系统），该算法利用预训练的卷积神经网络 (CNN) 通过观察卷积滤波器的激活来生成标称输入的统计模型。在推理过程中，系统将新输入的卷积滤波器激活与统计模型进行比较，并标记超出预期值范围的激活，因此可能是异常。通过使用预训练网络，FADS 表现出与其他机器学习异常检测方法相似或更好的出色性能，同时 FADS 不需要调整 CNN 权重。我们通过检测增材制造晶格的自定义数据集上的工艺参数变化来展示 FADS 的能力。 FADS 定位算法表明，表面上可见的纹理差异可用于检测工艺参数变化。此外，我们在基准数据集（例如 MVTec 异常检测数据集）上测试了 FADS，并报告了良好的结果。
人机协作，单人操作
摘要。随着人工智能 (AI) 和基于学习的系统的最新进展，各行各业已开始将 AI 组件集成到其产品和工作流程中。在可以频繁测试和开发的领域，这些系统已被证明非常有用，例如在汽车行业，车辆现在配备了先进的驾驶辅助系统 (ADAS)，能够自动驾驶、路线规划以及与车道和其他车辆保持安全距离。然而，随着任务的安全关键方面增加，开发和测试基于 AI 的解决方案变得更加困难和昂贵。航空业就是这种情况，因此，开发必须在更长的时间内逐步进行。本文重点介绍在人类飞行员和潜在辅助系统之间创建界面，以帮助飞行员在复杂的飞行场景中导航。口头交流和增强现实 (AR) 被选为交流方式，口头交流以绿野仙踪 (WoOz) 的方式进行。该界面在飞行模拟器中进行了测试，并通过 NASA-TLX 和 SART 问卷就工作量和态势感知评估了其实用性。
单人操作中人机协作
摘要。随着人工智能 (AI) 和基于学习的系统的最新进展，各行各业已开始将 AI 组件集成到其产品和工作流程中。在可以频繁测试和开发的领域，这些系统已被证明非常有用，例如在汽车行业，车辆现在配备了先进的驾驶辅助系统 (ADAS)，能够自动驾驶、路线规划以及与车道和其他车辆保持安全距离。然而，随着任务的安全关键方面增加，开发和测试基于 AI 的解决方案变得更加困难和昂贵。航空业就是这种情况，因此，开发必须在更长的时间内逐步进行。本文重点介绍在人类飞行员和潜在辅助系统之间创建界面，以帮助飞行员在复杂的飞行场景中导航。口头交流和增强现实 (AR) 被选为交流方式，口头交流以绿野仙踪 (WoOz) 的方式进行。该界面在飞行模拟器中进行了测试，并通过 NASA-TLX 和 SART 问卷就工作量和态势感知评估了其实用性。
智能控制储能系统
»中型即插即用系统具有多种优势，尤其对工业或商业用电用户而言。这类储能系统通过确保最佳供电质量来保障生产。它们还能优化能耗，从而节省大量资金。同时，储能系统可用于不同的市场，还能产生额外收入，”Auweiler 解释道。»我们的储能系统可用于不同的应用，甚至可以同时使用，以满足广泛的要求。«她举了以下例子：吸收负载峰值、实施不间断电源、补偿无功功率等。»这些应用在软件中实现，可以一起运行或单独运行，”Auweiler 解释道。Younicos 产品组合主要包括两种解决方案：Y.Cube 即插即用解决方案和预制建筑解决方案 Y.Station。这两种解决方案的核心都是智能 YQ »Younicos Quotient 控制器软件«，它包含了我们所有的经验，Auweiler 说道。所有 Younicos 存储解决方案都包括
超级智能 AI 将如何改变我们的未来
1. 我将证明在 2100 年之前，人类水平的人工智能 (HLAI) 有很大的可能性出现；2. 如果是 HLAI，那么很可能超级智能 (SI) 将通过智能爆炸 (IntExp) 随之而来；3. 因此，人工智能将驱动生产力爆炸式增长 4. 不受控制的 IntExp 可能会摧毁我们珍视的一切，但受控的 IntExp 将极大地造福生活 - 塑造我们未来的光锥。