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神经符号人工智能在自然语言处理方面是否能实现其承诺？结构化评论
摘要。神经符号人工智能 (NeSy) 的倡导者断言，将深度学习与符号推理相结合将产生比单独使用任何一种范式都更强大的人工智能。尽管深度学习取得了成功，但人们普遍认为，即使是我们最好的深度学习系统也不太擅长抽象推理。而且由于推理与语言密不可分，因此直觉上自然语言处理 (NLP) 将成为 NeSy 的特别合适的候选对象。我们对将 NeSy 用于 NLP 的研究进行了结构化审查，目的是回答 NeSy 是否确实实现了其承诺的问题：推理、分布外泛化、可解释性、从小数据中学习和推理以及可转移到新领域。我们研究了知识表示（例如规则和语义网络、语言结构和关系结构）的影响，以及隐式或显式推理是否有助于提高承诺分数。我们发现，将逻辑编译到神经网络中的系统可以实现大多数 NeSy 目标，而其他因素（例如知识表示或神经结构类型）与实现目标没有明显的相关性。我们发现在推理的定义方式上存在许多差异，特别是与人类水平的推理有关，这会影响有关模型架构的决策并导致结论在各个研究中并不总是一致的。因此，我们主张采用更有条理的方法来应用人类推理理论以及制定适当的基准，我们希望这可以更好地理解该领域的进展。我们将数据和代码放在 github 上以供进一步分析。1
神经技术对改善人类健康和认知的前景和挑战
神经技术是指与神经系统交互以增强或恢复其功能的设备。此类设备的发展正在迅速增长，在理解如何解释大脑活动以驱动外部设备或刺激大脑以改善感觉或认知功能方面取得了令人瞩目的进展。从本质上讲，神经技术是神经科学、工程学、计算机科学、医学和哲学多年研究的合作成果。神经科学的第一个重大突破是在基本感觉处理领域取得的，例如视觉 [ 1 ]、听觉 [ 2 ]、触觉和运动控制 [ 3 ]。因此，在这些领域看到神经技术的首次成功应用并不奇怪。本期《PLOS Biology》刊登了一系列文章，探讨了此类神经技术的现状以及它们未来的潜在应用和挑战。感觉反馈通常在神经系统疾病中丢失；在他们的《观点》中，Cimolato 和 Raspopovic 仔细研究了恢复患者体感反馈的神经技术，以及它如何增强神经康复 [ 4 ]。在视觉方面，我们正在见证视觉假体的首次应用，它使视力丧失的人能够感知基本的视觉输入。虽然这是令人兴奋的消息，但正如 Fernandez 和 Robles [ 5 ] 所讨论的那样，在视觉假体大规模应用之前，仍有重大的技术和科学挑战需要克服。相比之下，我们对注意力、记忆力、决策甚至意识等更复杂功能背后的大脑机制的理解还不够深入。尽管如此，神经技术的可行目标已经确定，为它们不仅用于医疗目的，而且用于增强神经认知铺平了道路。在他们的观点中，Violante 和 Okyere 仔细研究了神经技术彻底改变认知增强的潜力，重点关注使用非侵入性技术所展现的前景 [ 6 ]。我们不要忘记记忆； 70 多年来，我们都知道内侧颞叶区域（尤其是海马体）对记忆至关重要。癫痫患者的这个区域通常会植入电极，这为侵入性记录和刺激这些区域提供了直接途径。使用这种侵入性电极进行的研究
DRB® 推出 AI 增强型车牌识别系统，实现最准确、最高效的洗车操作 俄亥俄州阿克伦 – 2024 年 10 月 16 日 – Vontier 公司 (NYSE: VNT) 旗下的领先洗车和车辆护理技术提供商 DRB 很高兴地宣布推出其 AI 增强型车牌识别 (AI-LPR) 系统，这是对其已经先进的 LPR 技术的重大升级。AI-LPR 有望在洗车的运营效率、准确性和客户满意度方面树立新标准。
DRB 是 Vontier (NYSE: VNT) 旗下子公司，Vontier 是一家全球性工业技术公司，致力于将生产力、自动化和多能源技术结合起来，以满足快速发展、更加互联的移动生态系统的需求。凭借领先的市场地位、数十年的领域专业知识和无与伦比的产品组合广度，Vontier 改变了世界的移动方式——为我们的客户和地球提供智能、安全和可持续的解决方案。Vontier 拥有持续改进和创新的文化，这种文化建立在 Vontier 业务系统的基础上，并受到全球同事的欢迎。有关 Vontier 的更多信息，请访问公司网站 www.vontier.com。
检测并缓解 Active Directory 威胁
本指南由澳大利亚信号局 (ASD)、网络安全和基础设施安全局 (CISA)、国家安全局 (NSA)、加拿大网络安全中心 (CCCS)、新西兰国家网络安全中心 (NCSC-NZ) 和英国国家网络安全中心 (NCSC-UK) 共同编写，旨在向组织机构介绍编写机构观察到的 17 种针对 Active Directory 的常见技术。本指南概述了每种技术以及恶意行为者如何利用这些技术，并提出了缓解这些技术的建议策略。通过实施本指南中的建议，组织可以显著提高其 Active Directory 安全性，从而提高其整体网络安全，以防止恶意行为者的入侵。
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究了这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
Alma宽带灵敏度升级的承诺和挑战
1邀请谈话5 1.1会议1。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 1,2会议2。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7 1.3会议3。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.4会议4。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.5会议5。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.6会议7。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.7会议8。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13
以靶向治疗为重点的卵巢癌治疗新希望和新前景——叙述性综述
不幸的是，卵巢癌仍然最常在晚期才被诊断出来，而且也是最致命的妇科癌症。另一个问题是接受治疗的患者疾病复发的风险很高。此外，卵巢癌在分子、组织学特征和突变方面非常多样化。许多患者还可能产生铂耐药性，导致对后续治疗反应不佳。为了改善卵巢癌患者的预后，有望改进现有的治疗方法并实施新的、有希望的治疗方法。靶向治疗似乎很有前景。目前，贝伐单抗（一种 VEGF 抑制剂）和奥拉帕尼（一种聚 ADP-核糖聚合酶抑制剂）疗法已获批准。未来值得考虑的其他方法包括：叶酸受体 α、免疫检查点或其他免疫治疗方法。为了改善卵巢癌的治疗，改善分子特征的确定也很重要，以描述和了解哪组患者将从给定的治疗方法中受益最多。这很重要，因为接受治疗的卵巢癌患者中有更大一部分人有更大的机会存活更长时间而不复发。
主要编辑技术的最新进展及其在治疗应用方面的前景
Prime editing (PE) 是一种突破性的基因组编辑技术，可在靶向基因组修饰方面提供无与伦比的精度，并具有巨大的治疗应用潜力。本综述深入探讨了 PE 的核心原理，并强调了其进步、应用和前景。我们首先简要介绍 PE 原理，然后详细研究效率、精度和可行编辑规模方面的最新改进。这些改进是通过引导 RNA 工程、蛋白质工程、DNA 修复途径筛选、染色体或表观基因组修饰以及计算机设计和优化工具对 PE 系统进行的。此外，我们重点介绍了体内研究，展示了 PE 在模拟和治疗遗传疾病方面的治疗潜力。此外，我们讨论了 PE 在饱和基因组编辑中的多种应用及其对非人类生物的适用性。最后，我们讨论了与 PE 相关的挑战和机遇，强调了它对生物研究和治疗的深远影响。
高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑 Ji Eun Lee 和 Unkyoung Maeng Lee, JE, & Maeng, U. (2023)。高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑。泛太平洋应用语言学协会杂志，27 (2)，53–72。本研究探讨了高中生对在英语学习中使用人工智能聊天机器人的看法。具体来说，它旨在衡量聊天机器人使用的广度，并辨别与其使用相关的潜在挑战的看法。来自一所高中的 30 名学生参加了调查。数据分析涉及频率、平均值和独立样本 t 检验。研究结果如下。首先，学生高度认可聊天机器人的重要性和价值，并对其可用性给予了积极评价。然而，他们之前使用聊天机器人的经验并没有影响这种看法。第二，学生认为在英语学习中使用聊天机器人非常有益。特别是，那些有聊天机器人使用经验的人比没有经验的人有更积极的看法。第三，学生相对意识到使用聊天机器人的潜在道德问题。无论他们是否有使用聊天机器人的经验，他们都特别担心抄袭和版权问题以及潜在的个人信息泄露。他们还意识到了潜在的教育问题，担心过度依赖聊天机器人可能会阻碍他们的探索性学习或导致直接抄袭作业，错失学习机会。然而，没有经验的人比有经验的人更持怀疑态度。本文还讨论了从这些发现中得出的含义和建议。关键词：人工智能聊天机器人、感知、教育用途、道德问题 1 引言 第四次工业革命开启了一个多种技术融合和快速发展的时代。值得注意的是，人工智能的引入不仅有望在制造业、经济和医疗保健等行业取得重大潜在进步，而且还在不断增加
高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑 Ji Eun Lee 和 Unkyoung Maeng Lee, JE, & Maeng, U. (2023)。高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑。泛太平洋应用语言学协会杂志，27 (2)，53–72。本研究探讨了高中生对在英语学习中使用人工智能聊天机器人的看法。具体来说，它旨在衡量聊天机器人使用的广度，并辨别与其使用相关的潜在挑战的看法。来自一所高中的 30 名学生参加了调查。数据分析涉及频率、平均值和独立样本 t 检验。研究结果如下。首先，学生高度认可聊天机器人的重要性和价值，并对其可用性给予了积极评价。然而，他们之前使用聊天机器人的经验并没有影响这种看法。第二，学生认为在英语学习中使用聊天机器人非常有益。特别是，那些有聊天机器人使用经验的人比没有经验的人有更积极的看法。第三，学生相对意识到使用聊天机器人的潜在道德问题。无论他们是否有使用聊天机器人的经验，他们都特别担心抄袭和版权问题以及潜在的个人信息泄露。他们还意识到了潜在的教育问题，担心过度依赖聊天机器人可能会阻碍他们的探索性学习或导致直接抄袭作业，错失学习机会。然而，没有经验的人比有经验的人更持怀疑态度。本文还讨论了从这些发现中得出的含义和建议。关键词：人工智能聊天机器人、感知、教育用途、道德问题 1 引言 第四次工业革命开启了一个多种技术融合和快速发展的时代。值得注意的是，人工智能的引入不仅有望在制造业、经济和医疗保健等行业取得重大潜在进步，而且还在不断增加
神经介入手术中生成人工智能的危险和承诺
转型福利的前景和巨大风险的幽灵。在2022年11月下旬，公开AI研究实验室悄悄地向公众推出了一个名为Chatgpt的AI聊天机器人。1在发行的前两个月内订阅了超过1亿用户的技术成熟和社会兴趣，这为任何消费者互联网服务创造了新的记录。2 Chatgpt的订户增长速度的非凡速度使许多科技行业领导者感到惊讶，促使许多人开发自己的聊天机器人报价，或宣布在不久的将来这样做的计划。这些服务的快速扩散迫使社会面临与生成AI有关的重大道德和社会问题，尤其是其模仿人类思维过程和创造力的能力。正如艾伦·图灵（Alan Turing）在1950年雄辩地捕获的那样，“机器可以认为吗？”这个问题。在这项技术的背景下，已经成为一个关键的哲学查询。3从定义上讲，可以产生创意和新颖输出的机器的开发会推动我们认为是“思考”和“智能”的边界。这种技术的暗示，尤其是在医学和神经延长手术的背景下，呼吁在各种专业知识领域进行周到的反思，对话和协作，以列出一个平衡潜在的利益和风险的课程。这样做将提供一个论坛，以解决有关响应准确性的担忧，生成AI传播错误信息或操纵人类行为的潜力以及对人类就业和社会互动的影响。