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具身认知和情商。简短讨论 David Tomasi，DSc HC，PhD，EdD-PhD，MA，MCS，AAT 1
摘要 这篇简短的文章考察了在更广泛的具身认知背景下，神经科学和哲学理解情绪和认知过程的基本参数。更详细地说，讨论遵循一系列研究领域，通过回答基本问题来构建，即：A）身心二元论对日常生活的影响，B）情商视角下的可能首选视角（PPP），C）模拟理论与理论理论 D）神经心理学配对缺陷与生理研究 E）社交距离对识别和理解情绪能力的影响 F）结论 关键词：神经科学、哲学、心理学、精神病学、心理治疗、情绪、认知、感知 通讯作者 David Tomasi，佛蒙特州立学院/佛蒙特社区学院（CCV），美国佛蒙特州威努斯基。电子邮件：david.tomasi@ccv.edu
面向具有知识能力的人工智能：能够看、说、行动和了解的代理
人工智能领域自诞生之日起就对知识感兴趣，它使用精心设计的规则和从人类那里收集的知识来构建有效的专家系统。从那时起，许多领域，如计算机视觉和自然语言处理，一直由使用大型数据集的大规模端到端学习所主导。这往往使知识成为许多重要问题的后续考虑。然而，随着我们在 ImageNet 挑战赛 [ 294 ] 等大型挑战和数据集上的表现达到饱和，并且该领域越来越关注诸如大类别识别和完全具身人工智能（需要理解多种模态的代理）的问题，知识将变得更加重要。在本文中，我们认为，要实现聪明机器人或具身人工智能的目标，我们需要处理视觉、语言和动作这三种模态。我们进一步认为，知识是连接这些模式的关键部分。
面向整体智能的代理 AI
人工智能 (AI) 在 1956 年达特茅斯会议上被历史性地定义为能够从周围环境收集信息并在其中采取有效行动的人工生命形式。1970 年，麻省理工学院的明斯基团队开发了一套机器人系统，称为“Copy Demo”，它可以观察“积木世界”场景并成功重建观察到的多面体块结构（Winston，1972 年）。该系统由观察、规划和操作模块组成，表明每个子问题都极具挑战性，需要进一步研究。因此，人工智能领域分裂成几个专门的子领域。虽然这些子领域已经独立取得了重大进展，但这种过度简化主义模糊了人工智能研究的总体目标。为了超越现状，迈向更为复杂的 AI，我们强调接受亚里士多德整体哲学的重要性，该哲学强调各部分之间的整合要大于各部分之和。大型语言模型 (LLM) 和视觉语言模型 (VLM) 的最新进展已显示出在开放世界环境中识别语言和图像的巨大潜力（OpenAI，2023 年）。例如，LLM 的高级语义处理已被用于将人类指令分解为机器人的高级任务（Wake 等人，2023c、d）。然而，这些现有的多模态基础模型，即使对于 GPT-4V(ision)，在实现需要动作预测的细粒度操作方面仍然面临挑战。因此，提出了一种新的具身代理基础模型（Durante 等人，2024b），该模型集成了语言能力、视觉认知、上下文记忆和直觉推理，并能自适应地预测具身动作。这是第一项使用从机器人、游戏和医疗保健任务中收集的具身数据预训练基础模型以开发通用 AI 代理的研究。具身代理被概念化为一个交互式系统，它通过其感知能力与人类交流并与环境交互，采取符合人类意图的动作。这就是为什么我们认为大型具身基础模型的进步是对代理 AI 的重大贡献，使系统能够从各种领域信息、动作、自然语言指令和多模态上下文中解析和推断人类意图。此外，
对1型糖尿病患者的疾病管理在多个日常注射方案上
当您生病时，您的身体会变得对胰岛素更具抵抗力。这意味着您的血糖水平可以上升（即使您不吃）。因此，您需要定期测试血糖水平，并检查酮（通过测试尿液或血液）检查是否需要更多胰岛素。
涡轴发动机多点设计和优化...
本文介绍了用于倾转翼空中出租车应用的涡轴发动机设计。在这种情况下，倾转翼空中出租车旨在搭载最多 15 名乘客执行 400 海里的任务。概念发动机的发动机要求取自飞机系统研究，其中推力由四个螺旋桨产生，这些螺旋桨由电动机驱动并由单个燃气涡轮发动机提供动力。本文的目的是进行循环设计优化，以最大限度地降低燃料消耗和重量，同时尊重当前的技术限制以满足任务要求。为了获得结果，将发动机总压力比和燃烧室出口处的最高温度设置为设计参数。还进行了几项敏感性研究以可视化优化趋势。优化研究的结果表明，解决方案在很大程度上取决于发动机冷却流量要求和确切的任务要求。该发动机旨在用于大型系统优化研究。
现在看看我！电脑上的假象……
根据具身认知研究，一个人的身体自我感知可能是虚幻的，并会暂时转向外部身体。同样，通过对自我面部和外部面部进行同步多感官刺激而引起的所谓“面孔错觉”会导致身体自我的隐性和显性变化。本研究旨在验证 (i) 在计算机生成的面孔上引发面孔错觉的可能性，以及 (ii) 哪种多感官刺激条件更有效。总共 23 名参与者被要求在三个同步实验条件和三个异步控制条件（每个刺激一个：视觉触觉、视觉运动和简单暴露）下观察性别匹配的化身。在每种条件下，参与者被要求完成一份问卷，评估具身感和面孔感，以解决错觉的不同方面。结果表明，同步刺激比异步刺激效果更强，并且问卷的具身项目差异更明显。我们还发现，与简单的暴露条件相比，视觉触觉和视觉运动刺激的效果更大。这些发现支持将面部错觉作为一种新范式，用于研究不同面部身份的所有权以及视觉触觉和视觉运动刺激在虚拟现实刺激中的具体作用。
“我做得更好”：通过脑机接口检查虚拟现实中的具身化对二元运动想象任务中的主体感的影响
基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 已被提议作为一种中风康复手段，它与虚拟现实相结合，可以将基于游戏的互动引入康复中。然而，MI-BCI 的控制可能难以获得，用户可能会面临糟糕的表现，这会让他们感到沮丧，并可能影响他们使用该技术的积极性。通过增加用户对系统的代理感，可以减少积极性的下降。本研究的目的是了解虚拟现实中描绘的手的化身（所有权）是否可以增强代理感，从而减少 MI-BCI 任务中的挫败感。22 名健康参与者参加了一项受试者内研究，在两种不同的化身体验中比较了他们的代理感：1) 化身手（与身体），或 2) 抽象块。两种表征都以相似的运动闭合以实现空间一致性，并因此弹出气球。手/块通过在线 MI-BCI 控制。每种情况都包括 30 次 MI 激活化身手/块的试验。在每种情况之后，一份问卷调查了参与者的自主感、所有权和挫败感。之后，进行了一次半结构化访谈，参与者详细说明了他们的评分。这两种情况都支持相似水平的 MI-BCI 性能。观察到所有权和自主性之间的显著相关性（r = 0.47，p = 0.001）。正如预期的那样，虚拟手比积木产生更高的所有权。在控制性能时，所有权增加了自主感。总之，基于 BCI 的康复应用程序的设计者可以利用拟人化虚拟形象来对训练过的肢体进行视觉映射，以提高所有权。虽然不能减少挫败感，但只要 BCI 性能足够好，所有权就可以提高感知到的自主性。在未来的研究中，应该在中风患者中验证这些结果，因为他们对自主性和所有权的感知可能与健全用户不同。
具身认知、隐喻和儿童语言发展 Anna Re 教育技术研究所 CNR ITD Palermo Lavinia Maria Tiziano
莱考夫和约翰逊的理论认为，隐喻不仅仅是语言手段，还代表了我们思维的结构方式。从这个角度来看，隐喻表明，我们的身体感知和与具体世界的互动是理解抽象概念的必要基础。例如，在结构隐喻中，一个抽象概念是通过另一个抽象概念进行隐喻构建的。一个典型的例子是隐喻“争论就是战争”，其中每一次分歧的动态都被描述成一场战斗，强调对抗中的对抗性而非合作性（莱考夫和约翰逊，2008 年）。这种隐喻思维模式简化了复杂的概念，使人们能够更直接地理解，但它也会限制对现实某些方面的感知。同时，我们用来简化抽象概念的隐喻深深地限制了我们的具身思维。方位隐喻对于具身理论尤为重要，因为它们将概念组与空间位置或运动联系起来，从而遵循我们物理世界的规则。同样，我们在幼儿时期具体学到的关于物理世界的知识类似于抽象概念。Lakoff 和 Johnson 举的一个例子是“快乐是向上，悲伤是向下”，它有物理基础。事实上，当我们沮丧时，我们的姿势会反映出来；当我们快乐时，我们会直立。通过本体论隐喻，我们将抽象概念当做对象来谈论。从本质上讲，根据 Lakoff 和 Johnson (2008) 的说法，隐喻是人类语言不可或缺的元素，也是我们思维具身性的证据。