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意外发现的终结：人工智能会消除日常生活中的机会和选择吗？
软件定义了我们的日常体验！家庭和工作场所的沟通主要由软件介导。我们所做的选择，从我们阅读的新闻文章到我们观看的电影和我们约会的人，在很大程度上都是由软件支持的。个性化新闻门户、导航系统、社交媒体平台、购物门户、音乐流媒体服务和约会应用程序只是影响我们体验、思考和行动的一些系统的例子。人机交互的改进导致这些系统在许多领域得到广泛采用。人工智能了解用户及其偏好，并努力简化交互，减少了做出主动决策的需要，从而消除了机会和选择。这是否会导致高度优化的系统——显然对用户非常有用，但同时终结了我们生活中的随机性和偶然性？简化的内容创建、推荐系统和增强现实是实现这一目标的驱动因素。以人为中心的交互式人工智能是否可以帮助用户掌控一切，还是这只是一种幻觉？
支持意外发现：定性分析中人机协作的机遇与挑战
定性归纳法因其能够生成性地发现深层且情境化的见解而广泛应用于 CSCW 和 HCI 研究，但这些本质上手动且人力资源密集型的过程通常不适用于分析大型语料库。研究人员对将定性方法应用于“大”数据问题的方法越来越感兴趣，希望从大量数据中获得更具普遍性的结果，同时保留定性方法的深度和丰富性。在本文中，我们描述了一项关于定性研究人员的工作实践及其挑战的研究，着眼于这是否是人机协作的合适领域以及成功的协作可能涉及哪些方面。我们的研究结果描述了参与者多样化的方法实践和细微的协作动态，并确定了他们可能从基于 AI 的工具中受益的领域。虽然参与者强调了定性归纳分析的混乱性和不确定性，但他们仍然希望完全掌控整个过程，并认为 AI 不应干预。我们的研究在定性分析的背景下对人机协作中任务的可委派性进行了深入研究，并为尊重偶然性、人类能动性和模糊性的人工智能辅助设计提供了方向。
我们没有被告知有关基因编辑的内容-Serendipity
不要期望在您的夜间新闻或日报上听到此报道，但是官方指定的数据收集者为欧盟Eudravigilance而言，为药物不良事件而言；对于英国，MHRA黄牌系统和美国CDC The Vaers（Reveal）报告了192年21,192的死亡，截至2021年6月19日，严重伤害为2,698,177。这在现代医学史上是前所未有的，迄今为止，没有政府的反应可以停止任何注射。公认的预防原则将要求对这项人类实验的立即暂停，直到进行彻底的独立研究。有些人认为这必须是故意的。我把它留给你判断。在这里，我分享了一项研究，我回顾了有关mRNA刺戳实际上如何在人体中起作用的研究。回想一下，我们从未见过对其中任何一个的长期大鼠研究。我们人类是豚鼠。
偶然性在发现精神药物的临床作用中的作用：超出神话
偶然性是通过意外和智慧结合发现的教师。在心理药理学中，偶然性在发现许多精神药物中起着关键作用，尽管这在这方面存在明显的争议，这可能是由于语义差异与该术语的含义有关。，无论导致意外观察的系统过程如何，我们都基于发现意外或没有故意寻求的事物或没有故意寻求的某些事物的操作定义。本文根据不同的偶然干预模式分析了心理药理学领域中发现的一些代表性实例。遵循这种方法将有四种不同的含义模式：纯串行发现（丙戊酸/丙戊酸）；偶然的观察结果导致非遗传性发现（ipramine）；非副义发现与偶然性观察（巴比妥酸盐）有关；非静态发现（氟哌啶醇）。我们可以得出结论，该领域的纯串行发现不是很频繁，最常见的是混合模式。最初的偶然观察结果导致临床实用程序的无孔层发现。丙咪嗪，锂盐，氯丙嗪或美酸酯是这种情况。
偶然性和固有的非线性思维可以帮助解决气候和环境难题
人类目前面临着一项关键挑战，该挑战决定了它的存在，不仅是在个人，种族或民族层面上，而且在整个物种上：反对气候变化和环境退化的斗争。要赢得这场战斗，人类需要创新和非线性思维。自然长期以来一直是拯救人类生命的不可想象的发现的大量信息来源。本文表明，通过了解偶然性的性质，出现和机制，人类的生存技巧，人类可以利用它来从自然中学习并产生基于自然的创新，以解决气候和环境退化危机。在人工智能时代（AI）扩散时代，AI将是一个至关重要的工具，提供导航和有用的信息，以利用气候和可持续性科学中偶然性的力量。然而，一种融合了与自然有关的核心价值观并将环境可持续性融合在一起的环保文化，因为需要建立时代的良心来指导和控制AI-Leveraveraver的偶然性的巨大力量。本文应用的见解是从“新的偶然性理论：自然，出现和机制”的书中得出的。
通过社交机器人增强手卫生实践...
基于个性化会话建议（PSR）扩展了传统的顺序推荐模型（通常是基于最近的活动会话建议下一个项目），以利用用户的历史会话在当前会话中进行短期推荐。但是，现有的PSR方法面临两个局限性：（1）将离线会话统一地视为静态数据，并依靠用户嵌入来表示个性化信息，以忽略随着时间的推移的动态演变，随着会话在实际应用中的进展可能会发生显着变化。（2）关注准确性，即推荐与最近互动相关的项目，忽略了多方面要求的平衡，以达到用户满意度，即多样性，新颖性和偶然性。因此，我们引入了多目标PSR（MOPSR）任务，并提出了层次决策变压器（HDT）框架，该框架严格地模拟了跨会话和内部用户的顺序优先转换，以平衡建议准确性与上述目标。要解决第一个问题，DT Inter-ensess DT通过维护目标状态，动态地跟踪用户在跨会话中的长期偏好。此目标状态是个性化信息，可以通过会议内的DT与短期状态合作提出建议。为了应对第二个限制，我们提出了会议和会议内意外回报，以权衡有关多样性，新颖性和偶然性的相关建议和用户偏好。层次回报可帮助推荐人准确地确定用户指示的信号以及多目标首选项的变化。为了验证我们的方法对MOPSR的有效性，我们将HDT应用于四个最先进的顺序推荐模型，并在两个公开可用的数据集上进行验证。实验结果表明，（1）HDT可以广泛概括顺序模型，以求解MOPSR任务，以逐步生成