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感知的操纵者：人工智能 (AI) 系统如何设计来误导乔纳森·科勒
人工智能 (AI) 与计算机一样古老，可以追溯到 1945 年的 ENIAC (电子数字积分计算机)。“人工智能之父”约翰·麦卡锡在 1956 年他召集的达特茅斯会议上对人工智能进行了定义，他指出“学习的每个方面或智能的任何其他特征原则上都可以得到如此精确的描述，以至于可以让机器对其进行模拟。” 1958 年，他专门为人工智能开发了 LISP 语言。20 世纪 60 年代、70 年代和 80 年代见证了专家系统和一些自然语言系统的发展。20 世纪 90 年代，机器学习得到了发展。21 世纪的特色是大数据；2010 年代和 2020 年代是神经网络。神经网络理论是在 20 世纪 40 年代发展起来的，第一个神经网络是在 20 世纪 50 年代、60 年代和 70 年代设计的。反向传播训练是在 20 世纪 80 年代发展起来的，循环神经网络和卷积神经网络是在 20 世纪 90 年代和 21 世纪发展起来的，而生成对抗神经网络是在 2014 年发展起来的。2017 年，Vaswani 等人 1 提出了一种新的网络架构 Transformer，它使用了注意力机制，省去了循环和卷积机制，所需的计算量大大减少。这被称为自注意力神经网络。它允许将语句的分析分成几个部分，然后并行分析它们。这是自神经网络诞生以来唯一真正重大的创新，因为它显著减少了推理和训练的计算负荷。神经网络的功能与人脑相同，使用大脑神经元、树突、轴突和突触的数学等价物。计算机和大脑都使用电信号，但神经脉冲是通过电化学方式传输的，这比计算机中的纯电流慢得多。轴突被髓鞘隔离，髓鞘可以大大加快传输速度，大量髓鞘化可以使速度提高 100 倍。2 GPT-3 系统中的人工智能神经网络在 2023 年就已经拥有爱因斯坦的智商，到现在可能已经是人类的 1000 倍。3 神经网络的心理层面在 1993 年由 K. Anders Ericsson 等人在一部被广泛称为“10,000 小时参考”的作品中描述。这适用于任何类型的技能——演奏乐器、做数学、参加体育比赛。当然，那些出类拔萃的人确实练习了很多，但更重要的是深度思考。爱立信并不了解其中的机制。2005 年，R. Douglas Fields 提出了
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R. STAHL 的全球总部位于德国瓦尔登堡。R.STAHL Inc. 位于德克萨斯州休斯顿，以其世界一流的制造、工程和技术服务能力而自豪。在这里，我们的工程师齐心协力，为全球复杂系统开发量身定制、可靠且经济高效的解决方案。项目管理和生产部门在最先进的设施中并肩工作，以促进整个生产过程中所有部门之间的沟通与合作。扁平层级、灵活性和开放对话描述了我们的文化。我们庞大的组件和系统组合是世界上最全面的产品之一，是我们防爆系统解决方案的基础，所有这些解决方案都经过精心设计，可以无缝协作。这确保了我们的客户所需的可靠性以及项目成功的保证。我们的专家代表将随时向您通报项目状态。我们位于魏玛和科隆（德国）、斯塔万格（挪威）、亨厄洛（荷兰）、金奈（印度）和上海（中国）的其他制造工厂也遵循同样的高标准。
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2 回顾WBG器件、SiC MOSFET、电源模块及其可靠性挑战。 6 2.1 WBG 器件 6 2.2 SiC MOSFET 特性 8 2.2.1 V gs（栅极 - 源极电压） 10 2.2.2 阈值电压 (V th ) 11 2.2.3 导通电阻 R on 12 2.3 SiC 功率模块 14 2.4 SiC 功率模块的当前行业实践 18 2.5 SiC MOSFET 的故障症状 21 2.5.1 栅极氧化层故障 21 2.5.2 体二极管故障 23 2.5.3 栅极漏电流故障 25 2.5.4 导致故障的雪崩事件 27 2.6 可靠性简介 28 2.6.1 功率模块中的电源循环 29 2.6.2 热膨胀和诱发应力 30 2.7 电源循环故障模式 31 2.7.1 引线键合疲劳 32 2.7.2 士兵退化 33 2.7.3 金属化重建 34 2.8 功率循环测试 35 2.8.1 功率循环寿命模型 38
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1。（2023，Neurips Conference）Will，G。Behrens，J。Busecke，N。Lose，C。Stern，T。Beucler等。：攀登：用于混合物理机器学习气候仿真的大型多尺度数据集。神经信息处理系统的进步。“ Oustanding数据集和基准测试”奖。2。（2023年，Neurips Workshop）Lin，J.，M。A. Bhouri，T。Beucler，S。Yu＆M。Pritchard：在看不见，温暖的气候下，应对混合物理学机器学习气候模拟的压力测试。2023神经信息处理系统会议。3。（2021，Neurips Workshop）Mangipudi，H.，G。Mooers，M。Pritchard，T。Beucler＆S。Mandt：使用多通道VAE分析高分辨率云和对流。2021神经信息处理系统会议。4。（2020年，Igarss）Beucler，T.，M。Pritchard，P。Gentine＆S。Rasp：迈向物理上一致的数据驱动的对流模型。IEEE国际地球科学和遥感研讨会2020年。5。（2020年，气候信息学）Mooers，G.，J。Tuyls，S.Mandt，M。Pritchard＆T。Beucler：大气对流的生成建模。第十届国际气候信息学会议的会议记录，98-105。6。（2019年，ICML研讨会）Beucler，T.，S。Rasp，M。Pritchard＆P。Gentine：在气候建模中实现神经网络模拟器中的能量保护。2019年国际机器学习会议。
