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机器内数字通信的安全性
数字通信在安全相关机器控制系统中的应用已得到广泛扩展，带来了额外的安全工程挑战。本报告涉及可应用于机器自动化的安全相关串行通信。介绍了包括安全相关通信系统设计和实施指南在内的标准和指南。描述了与串行模式传输相关的典型消息错误类型或威胁以及可用于防御这些威胁的方法。还考虑了无线通信。给出了商用安全总线的基本信息，包括针对可能的传输错误的防御措施。介绍了一种支持信号级总线通信系统安全分析的文档和分析工具。该工具基于数据库软件，分析方法基于危险和可操作性研究 (HAZOP)。本研究使用两个机器自动化应用程序开发并测试了分析和文档工具。讨论了使用它的优势。
机器和人类的自信学习
机器智能与人类智能的结合有可能赋予人类增强的能力（例如，在写歌词时提高押韵密度、通过情绪检测增强同理心以及在在线课程中个性化学习）。不幸的是，人类生活在一个不确定的世界中 - 即使是最复杂的以模型为中心的人工智能系统的性能也常常取决于其以数据为中心处理其训练标签的不确定性的能力。为此，我们引入了自信学习，即机器（像人类一样）必须使用带有噪声的标签数据进行学习，直接量化和识别标签噪声，并通过对已清除错误标签的清洁数据进行自信地重新学习来消除误解。我们通过开发自信学习的原则理论和框架来实现这一目标，该理论和框架具有量化、识别和学习数据中标签错误的能力，并且我们在 cleanlab Python 包中开源了它们的实现。根据使用 cleanlab 发现的标签错误的人工验证：我们估计音频、图像和文本模态中十个最常用的机器学习数据集的测试集标签的最低错误率为 3.4%；检查改变机器基准排名所需的噪声普遍性；并提供更正的测试集，以便人类可以更自信地对机器性能进行基准测试。然后，我们构建并评估了三个人工智能系统，以增强人类在嘈杂的现实环境中的能力。即：（1）通过结合来自多个同步视角的嘈杂具体音频和视频信号来辅助多人对话中的轮流发言，（2）通过利用语言和语义固有的随机不确定性来辅助生成歌词，以及（3）通过去极化/多样化评论排名来辅助人类在开放式在线课程中的学习，以减轻基于赞成票的排名中固有的多数偏见。在每种情况下，人工智能系统克服不确定性的能力都与其增强人类能力的功效相关，进而与人类对其执行相关任务的能力的信心相关。
智能机器战略 2035
英国国家统计局 4 (ONS) 在 2023 年发布的数据显示，英国的生产率历来在 G7 5 中垫底，而英国政府目前将经济增长作为优先事项。此外，一些新兴紧急情况对国家构成风险，需要国家做好应对准备和恢复能力 - 乌克兰和其他地区的战争、气候变化、能源和粮食安全、人口变化、流行病和英国脱欧。全国人民认为，由于英国在公共服务提供方面落后于欧盟和美国，英国的生活质量正在下降。NHS 缺少 60,000 名护士，建筑工人的平均年龄为 55 岁，而我们计划到 2029 年建造 150 万套房屋 6 ，到 2035 年，我们价值 2000 亿英镑的基础设施需要维护。“没有任何计划能够在与敌人接触后幸存 7 ”，因此我们需要灵活、快速地应对此类冲击的工具，以维护和提高英国公民的生活质量。
Phil 2621：思想与机器
[1] Adolphs, R (2005). 《机器人会有情感吗？》载 JM Fellous 和 MA Arbib (eds.)，《谁需要情感？：大脑遇见机器人》，情感科学系列，9-25。纽约：牛津大学出版社。[2] Breazeal, C & Brooks, R (2005). 《机器人情感：功能视角》。载 JM Fellous 和 MA Arbib (eds.)，《谁需要情感？：大脑遇见机器人》，情感科学系列，271-210。纽约：牛津大学出版社。[3] Chalmers, DJ (1996). 《意识：寻找基本理论》。牛津：牛津大学出版社。[4] Chalmers, DJ (2010). 《意识的特征》。纽约：牛津大学出版社。 [5] Churchland, PM (1984). 物质与意识. Cambridge, MA: MIT Press. [6] Clark, A (2001). Mindware: An Introduction to the Philosophy of Cognitive Science. New York, NY: New York: Oxford University Press. [7] Damasio, A (1999). The Feeling of What Happens: Body and Emotion in the Making of Consciousness. New York: Harcourt, Inc. [8] Dennett, DC (1978). ‘我在哪里？’，《头脑风暴》，第 310–323 页。佛蒙特州蒙哥马利：布拉德福德出版社。 [9] Dennett, DC (1991). ‘真实模式’，《哲学杂志》，第 88(1) 页：第 27–51 页。
电力电子、机械和驱动器
我要向主要作者表示诚挚的谢意：Moushumi Mohanty 女士、Mrinal Tripathi 女士、Rohit Garg 先生、Anannya Das 女士（科学与环境中心 (CSE)）；Raghunathan 博士（印度理工学院马德拉斯分校）；Sajid Mubashir 先生（已退休），DST；Arghya Sardar 先生（TIFAC）；Parveen Kumar 博士（世界资源研究所印度分部）；Suuhas Tendulkar 先生（ERF Global）；Veena Koodli-Robert Bosch 女士；以及 N Mohan 先生（CESL），他们起草了初稿，并为这些文件的定稿做出了巨大贡献。我要特别感谢 ARAI 主任 Reji Mathai 博士审查了电动汽车充电基础设施研发路线图。
来自未来的机器
如今，远程呈现技术让学生能够与导师和老师见面，让医生能够为千里之外的患者提供治疗。机器人帮助工厂车间打包。联网传感器可以监控设施，3D打印可以制造定制商品。我们被一个充满可能性的世界所包围。当我们开始想象人工智能和机器人技术的进步能为我们做些什么时，这些可能性只会变得更大。想象这样一个世界：日常任务不再是你的菜。新鲜农产品由无人机送到你家门口。垃圾桶可以自行清空，智能基础设施系统支持自动拾取。人工智能助手——无论是否具体化——都充当着守护天使的角色，提供建议，确保我们最大限度地利用和优化我们的生活，过上好日子，有效地工作。机器人领域有可能通过为人们提供认知和身体任务的支持，极大地提高我们在工作、家庭和娱乐中的生活质量。多年来，机器人帮助人类完成危险、肮脏和枯燥的任务，并帮助人类探索难以到达的环境，从深海到深空。越来越强大的机器人将能够在认知层面上适应、学习并与人类和其他机器互动。机器人技术的目标不是通过机械化和自动化任务来取代人类，而是寻找新方法让机器人与人类更有效地合作。机器在处理数字和精确移动等任务方面比人类更胜一筹。机器人可以举起更重的物体。人类在推理、定义抽象、概括或专门化等任务上比机器更胜一筹，这要归功于我们借鉴先前经验的能力。
从图灵到有意识的机器
摘要：在图灵（Turing）1950年的“计算机和智能”与当前对“人工智能（AI）”一词的大量公众接触之间的时期，图灵的问题“机器可以思考吗？”已经成为媒体，家庭乃至酒吧的日常辩论的话题。但是，“机器可以思考吗？”滑行到一个更具争议性的问题上：“机器可以意识到吗？”当然，这两个问题是链接的。在这里认为意识是思想的先决条件。在图灵的模仿游戏中，有意识的人类玩家被一台机器所取代，在第一个地方，它被认为不具有意识，并且可能欺骗了对话者，因为从个人的讲话或行动中看不到意识。在这里，对机器意识的发展范式进行了研究，并与现存的生命意识分析相结合，以指出有意识的机器是可行的，并且有能力思考。通往此的途径利用“神经状态机”中的学习，这使图灵对神经“无组织”机器的看法。的结论是，“无组织”类型的机器可能具有人为的意识形式，类似于自然形式，并为其性质带来了一些启示。
创新：简单机器简介
简单机械让我们能够推动或拉动更远的距离，从而使我们的工作更轻松。“简单机械是一种无动力机械装置，可以改变力的方向或大小。一般来说，它们可以定义为利用机械优势（也称为杠杆作用）来增加力的最简单的机制。简单机械使用单一施加力来对抗单一负载力。忽略摩擦损失，对负载所做的功等于施加力所做的功。机器可以增加输出力的大小，但代价是负载移动的距离成比例减少。输出与施加力之比称为机械效益。”* *维基百科 — “简单机器” — 2014 年 7 月 7 日访问 词汇 • 滑轮 — 改变力的方向 • 杠杆 — 增加或减少施加的力 • 轮轴 — 减少移动物体的摩擦力 • 螺丝 — 将物体固定在一起或移动物体 • 斜面 — 减少移动物体的力 • 楔子 — 用于将两个物体推开或将物体切成碎片。它还可以将物体固定到位。 • 齿轮（有时被认为是一种简单机器，有时是一种复杂机器） — 增加力、改变速度或动力源的方向 — 由带有杠杆的轮轴组成 • 工作 — 为生产或完成某事而付出的努力或努力；劳动；辛劳。 预期学生的先入之见/误解
人类比机器更聪明吗？
人造机器能否通过采取主动行动让其创造者感到惊讶？根据克里斯蒂安尼尼 (2016) 的说法，这个问题已经问了几个世纪，并产生了各种各样的答案。堪称第一位计算机程序员的阿达·洛夫莱斯很清楚自己在这个问题上的立场：“分析机不自诩能够创造任何东西”，她在 1843 年说道。“它可以遵循分析；但它没有预测任何分析关系或真理的能力”。然而，173 年后，一个在距离她在伦敦的家一英里多的地方开发的计算机程序击败了围棋九段大师李西石。AlphaGo 的程序员中没有人能打败李西石，更不用说打败他们自己的程序了。根据克里斯蒂安尼尼 (2016) 的说法，该软件已经学会了做它的程序员不能做和不理解的事情。 AlphaGo 使用的机器学习技术在人工智能领域正在广泛传播。在过去，“学习机器”的概念听起来可能像是一个骗局。
