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人工智能和机器人领域的负责任研究与创新 (RRI)：一种对心智与机器的后人类同理心的关系方法 20 世纪 80 年代末开始的对人类基因组计划的伦理、法律和社会影响 (ELSI) 的研究到 2010 年左右成为美国联邦预算的一项。ELSI 研究成为美国和欧盟政府科技机构自我反思的一部分；负责任的研究与创新 (RRI) 的道德理想已成为一种专业规范。1 这个历史性的例子作为跨学科可能性的愿景，指导了以下提议，即在心智与机器计划中系统地整合技术和道德，并作为纽约大学对这些问题的持续承诺的一部分。2 人工智能和机器人研究与人类基因组计划非常相似，并且肯定会从类似的处理中受益。 RRI 提供了一种替代事后应对新技术影响的趋势的方法：它关注社会影响“上游”的设计问题和实施前的初始条件。RRI 在实施阶段的“中游”也非常有效。在信息科学和技术的情况下，上游和下游之间的距离相对较短，中游干预的价值变得更加明显。3 对初始条件的敏感性是所有复杂自适应系统的一个特征——必须考虑到这一事实
人工智能和机器人领域的负责任研究与创新 (RRI)：一种关系方法，用于实现思想和机器的后人类共情 20 世纪 80 年代末开始的对人类基因组计划的伦理、法律和社会影响 (ELSI) 的研究，到 2010 年左右成为美国联邦预算的一项。ELSI 研究成为美国和欧盟政府科技机构自我反思的一部分；负责任的研究与创新 (RRI) 的道德理想已成为一种专业规范。1 这个历史性的例子是跨学科可能性的愿景，它指导了以下提议，即在思想和机器计划中系统地整合技术和道德，并作为纽约大学对这些问题的持续承诺的一部分。2 人工智能和机器人研究与人类基因组计划非常相似，并且肯定会从类似的处理中受益。RRI 提供了一种事后应对新技术影响的趋势的替代方案：它关注社会影响“上游”的设计问题和实施前的初始条件。RRI 在实施阶段的“中游”中也非常有效。在信息科学和技术的情况下，上游和下游之间的距离相对较短，中游干预的价值变得更加明显。3 对初始条件的敏感性是所有复杂自适应系统的一个特征——在任何希望整合人类和非人类系统的系统研究中都必须考虑到这一事实。中游发展阶段的亚稳态中介和过渡结构往往呼应了对初始条件的系统敏感性：它们易受干扰，因此容易受到一定程度的调节和管理。中游调节增强了道德干预的有效性 中游 RRI 在跨学科计划（如“心智与机器”）的情况下也具有强大的潜在影响。中游调节的实验室民族志研究表明，将社会科学家和人文研究人员嵌入科学和工程实验室可以增强反思方法实践和协调，从而使上述学科领域受益。4 一个非常适合当代人工智能和机器人研究跨学科性质的哲学框架是本体结构现实主义 (OSR) 5 。过程哲学与复杂自适应系统的一致性为设计和自然系统的稳健跨标量集成提供了进一步的本体论基础。以新康德哲学及其与过程形而上学的亲缘关系为基础的 OSR 具有根本的关系基础，它提供了适应性的概念能力，以应对技术的快速发展及其社会影响。科学和工程中的仿生 6 范式在这个方向上取得了有趣的进展。在伦理信息理论、神经科学、社会网络理论、生态学、系统理论和气候模型的交叉点上，生态模拟范式即将出现；这可能成为“环境人工智能”和机器人技术新方法的沃土。半个世纪前，克拉克和库布里克在《2001：太空漫游》中设想了环境人工智能，即 HAL， 7 并在斯皮尔伯格的《少数派报告》中重新构想为一个完全沉浸式的安全和商业环境。在现实生活中，IBM 和其他公司继续开发人机协作系统，这可以被视为生态模拟范式的初稿。虽然仍处于推测阶段，但由本地化和分布式机器人组成的自主自学型人工智能可以在日托环境中像婴儿一样被抚养长大。人工智能代理和人类之间精心策划的互动可以共同创造一个自组织生物的世界，其生态相互依存构成了后人类同情的有机基础。总结：基于认知责任 8 和社群伦理的自我限制是后人类同情的先决条件，这种同情可以为人类、非人类和人工智能代理之间的未来互动奠定基础。在精心策划的环境中，对负责任的创新模型进行自我学习、自我限制系统的训练，为新形式的共同生成的知识生产打开了大门，这些知识生产能够认识并响应人类和非人类价值观的处境。
![b"其中 | z \xe2\x9f\xa9 = D ( z ) | 0 \xe2\x9f\xa9 是一个与真空态 | 0 \xe2\x9f\xa9 相关的相干态，通过位移算子 D ( z ) = exp \xe2\x88\x92 za \xe2\x80\xa0 \xe2\x88\x92 \xc2\xaf za 表示 Heisenberg\xe2\x80\x93Weyl 代数 [ a , a \xe2\x80\xa0 ] = 1 [ 6 ]。我们注意到，该提议看似简单，但代价是“字母”的非正交性，即 tr ( \xcf\x81 0 \xcf\x81 1 ) \xcc\xb8 = 0，导致它们的可区分性受到限制。由于相干态不需要非线性介质来产生，因此与早期利用压缩态 [ 7 ] 且要求“硬”非线性相比，使用相干态似乎更具优势 [ 3 ]。然而，实验技术的最新进展可能会扭转这一趋势，至少在超越标准相干态变得有利的情况下。以薛定谔猫态作为正交字母表状态的候选者为例 [ 1 ]。这项研究的目的是给出一个由 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 相干态组成的字母表候选者的例子 [ 8 ]。我们分析了与配备了克尔介质典型的多项式非线性的振荡器相关的 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 状态的二元通信。已经针对各种量子系统研究了 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 相干态：单模”](/simg/2/2f4fca7a9ebfa5cb60fe7de58e772a96f031e18a.webp)
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b"其中 | z \xe2\x9f\xa9 = D ( z ) | 0 \xe2\x9f\xa9 是一个与真空态 | 0 \xe2\x9f\xa9 相关的相干态，通过位移算子 D ( z ) = exp \xe2\x88\x92 za \xe2\x80\xa0 \xe2\x88\x92 \xc2\xaf za 表示 Heisenberg\xe2\x80\x93Weyl 代数 [ a , a \xe2\x80\xa0 ] = 1 [ 6 ]。我们注意到，该提议看似简单，但代价是“字母”的非正交性，即 tr ( \xcf\x81 0 \xcf\x81 1 ) \xcc\xb8 = 0，导致它们的可区分性受到限制。由于相干态不需要非线性介质来产生，因此与早期利用压缩态 [ 7 ] 且要求“硬”非线性相比，使用相干态似乎更具优势 [ 3 ]。然而，实验技术的最新进展可能会扭转这一趋势，至少在超越标准相干态变得有利的情况下。以薛定谔猫态作为正交字母表状态的候选者为例 [ 1 ]。这项研究的目的是给出一个由 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 相干态组成的字母表候选者的例子 [ 8 ]。我们分析了与配备了克尔介质典型的多项式非线性的振荡器相关的 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 状态的二进制通信。已经针对各种量子系统研究了 Gazeau\xe2\x80\x93Klauder 相干态：单模”
支持早期的联邦政策和计划的例子......
项目活动：TRND 项目鼓励和加速开发针对医疗需求尚未得到满足的疾病的新疗法。该项目通过鼓励科学和技术创新来提高关键临床前开发阶段的成功率，从而推动整个治疗开发领域的发展。TRND 促进 NIH 与学术科学家、非营利组织以及致力于罕见和被忽视疾病的制药和生物技术公司之间的治疗开发研究合作。该项目向研究合作伙伴提供 NIH 的罕见和被忽视疾病药物开发能力、专业知识、临床资源和监管专业知识，以优化有前景的治疗方法并推动它们通过临床前测试，目标是生成足够质量的数据，以在有限的情况下支持成功的 IND 申请和首次人体研究。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
以下是佛罗里达州和全国范围内发生的公用事业诈骗的例子：
佛罗里达州的许多公用事业公司都是公用事业反诈骗联盟 (UUAS) 的成员。UUAS 由 100 多家电力、天然气、水和废水公用事业公司组成，帮助教育居民如何保护自己免受诈骗。UUAS 传播有关可疑行为以及诈骗者针对客户使用的不断变化的策略的意识。如果客户不确定来电者的真实性或服务人员的身份，或者怀疑有任何欺诈活动，请务必直接致电公用事业公司。
人工智能学期：VI Q1。提供合适的例子
9 程序 2：数据结构：一个代表棋盘的九元素向量。但是，我们不是在每个元素中使用 0、1 和 2，而是存储 2 表示空白、3 表示 X 和 5 表示 O 函数：Make2：如果中心方块为空白，则返回 5。否则返回任何其他空白方块 Posswin(p)：如果玩家 p 在下一步中无法获胜，则返回 0；否则返回构成获胜动作的方块的编号。如果乘积为 18（3x3x2），则 X 可以获胜。如果乘积为 50（5x5x2），则 O 可以获胜。 Go(n): 在格子 n 中移动一步 策略： Turn = 1 Go(1) Turn = 2 如果 Board[5] 为空，则 Go(5)，否则 Go(1) Turn = 3 如果 Board[9] 为空，则 Go(9)，否则 Go(3) Turn = 4 如果 Posswin(X) 0，则 Go(Posswin(X)) 注释： 1. 时间效率不高，因为在每次移动之前必须检查多个条件。 2. 更容易理解程序的策略。 3. 难以概括。
整合地球化学和地球物理数据来描述和绘制红土风化层：巴西亚马逊地区的一个例子
摘要 在亚马逊等热带地区，尽管红土覆盖层蕴藏着经济价值的矿物，并且与剥蚀和风化层景观研究有着密切的关系，但尚未得到妥善的测绘。为了整合风化层制图工具，我们整合了地球化学和地球物理数据（航空伽马射线光谱和磁力测量）。生成并应用了区域指数（包括风化强度指数 WII、红土指数 LI 和风化层指数 MI），从而可以识别风化层特性。WII 突出显示了位于海拔 149 至 300 米和 500 至 627 米之间的风化程度较高的区域，这些区域分别与下夷平面和上夷平面相关。LI 批准了 WII，并强调了 Th/K 和 U/K 比值较高的区域，这些区域与红土硬壳有关。LI 和 MI 之间的相关性表明，红土硬壳与镁质和长英质基质有关，尤其是在海拔 300 米以下，这证实了地球化学数据。所有这些结果都导致将以前被认为是沉积物的区域重新解释为与氧化土和红土硬壳相关的残留物，这使我们能够提出，风化层测绘技术和模型生成（风化强度和红土指数）具有良好的可靠性。
多制度互动：系统涌现的一个例子
本文讨论了多层次视角 (MLP) 下社会技术系统和转型中的背景问题。它强调系统间相互作用，为此开发了一种类型学，该类型学借鉴了已发表的转型案例研究的回顾和元级分析。随后，该类型学与 MLP 转型路径相关联。通过这一过程，我们得出了一种新的转型路径，即新系统的出现，适用于从现有先行社会技术系统的贡献中出现的系统。关键词：多政权、社会技术转型、系统交互 1. 简介
验证预防犯罪计划的例子
计划：这种多部门方法将公共部门机构与社区成员汇集在一起，以实施减少住宅入室盗窃的战略，重点是重复受害。在诊断出盗窃问题后，柯克霍尔特（Kirkholt）实施了情境预防措施，例如改善公共照明，目标硬化和拆除，以及创建积极且参与的社区观察计划。这些举措是通过提供工作计划，基于学校的预防犯罪计划，缓刑官员和法院的更好信息以及建立信用合作社来减少犯罪动机的倡议。尽管该计划非常成功，但以这种方法为仿真的程序在采取行动之前缺乏对问题的分析，因此取得了较少的成功。