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人工智能
人工智能 (AI) 面向计算技术的开发和应用，其灵感来自人类学习、推理和决策的方式。自 60 年前该领域诞生以来，它经历了不同的趋势，发展速度难以预测。如今，人工智能研究和技术渗透到我们的生活，极大地影响了交通、娱乐、家庭和服务机器人、教育、安全和医疗保健等领域。这主要是由于数据的泛滥和数据驱动范式的显著成功，它取代了传统的人工智能范式。波兹南理工大学提供人工智能理学学士学位课程，这在波兰尚属首创。该七学期课程的推出是为了满足波兰和国际市场对高度专业化的人工智能专家日益增长的需求。该课程旨在为毕业生提供实际人工智能应用所需的计算机科学和数学方面的深入知识以及最新人工智能趋势的最新知识。课程以英语授课，授课人是世界知名的科学家，他们在人工智能领域的研究曾获得国际社会、期刊和会议的殊荣。从第一学期开始，学生将了解人工智能、机器学习和数据分析的基本方法。最后两年将完全致力于人工智能研究的热门领域。这些领域包括：大数据和自然语言处理、深度和强化学习、计算机视觉、决策分析和运筹学、进化计算、协作系统、物联网和机器人技术。除了掌握基本方法外，学生还将获得构建能够有效与人合作的智能系统所需的跨学科技能，以及将这些工具应用于面向消费者或社会的不同商业部门和领域。毕业生可以担任计算机程序员、数据分析师或机器学习工程师，并拥有足够的知识来创办自己的人工智能初创公司。
在轨服务、组装和制造（OSAM）现状
AC-10 Aerocube-10 可直立空间结构的接入组装概念 ACME 带移动炮位的增材建造 AFRL 空军研究实验室 AgMan 空间系统敏捷制造 AMF 增材制造设施 AMS Alpha 磁谱仪 ANGELS 本地空间自动导航和制导实验 ARMADAS 自动可重构任务自适应数字装配系统 BONSAI 通过高级集成实现的在轨系统总线复制品 CAVE 协作式自动驾驶汽车环境 CHAPEA 机组人员健康和表现模拟 CNC 计算机数控 DARPA 国防高级研究计划局 DeSeL 可展开结构实验室 Dextre 特殊用途灵巧机械手 EASE 舱外活动结构组装实验 EBW 电子束焊接 EELV 进化型一次性运载火箭 ELSA-d Astroscale 演示的报废服务 ESPA EELV 二级有效载荷适配器 ETS 工程测试卫星 EVA 舱外活动 EXPRESS Xpedite空间站实验处理 FARE 流体采集与补给实验 FASER 现场与空间实验机器人 FDM 熔融沉积建模 FREND 前端机器人实现近期演示 GaLORE 从风化层电解中获取的气态月球氧 GEO 地球静止轨道 GOLD 通用锁存装置 HST 哈勃太空望远镜 HTP 高强度过氧化物 ISA 空间组装 ISAAC 自主自适应看护综合系统 ISFR 现场制造与修复 ISM 空间制造 ISRU 现场资源利用 ISS 国际空间站 Issl 智能空间系统接口 JEM-EF 日本实验模块——暴露设施 JEM-RMS 日本实验模块遥控系统 LANCE 用于施工和挖掘的月球连接节点 LEO 低地球轨道 LH2 液氢 LINCS 本地智能网络协作系统 LOX 液氧
利用人工智能进行人机协作，提高穿戴和脱下个人防护装备 (PPE) 的安全性
提高了医护人员的安全性。然而，这可能是一项资源密集型任务，尤其是在疫情期间，因为 PPE 和人员短缺可能是一个问题。现场伙伴需要在观察脱卸过程时穿戴 PPE，而脱卸过程需要在指定的 PPE 脱卸区域进行。在 COVID-19 疫情期间，许多医院工作人员被迫休假。14 因休假或生病而导致的员工流失使得始终有员工在现场监控 PPE 穿戴和脱卸过程变得十分困难。在我们之前的研究中，15 我们探索了让经验丰富的远程伙伴使用视频执行 PPE 监控任务的想法，并将他们与现场伙伴进行了比较。在 30 个程序场景中，共有 195 个步骤，包括 45 个错误，远程伙伴检测错误的阳性预测值为 98.3%，阴性预测值为 100%。目前，人工智能 (AI) 正被用于抗击 COVID-19，协助疫情检测、接触者追踪、筛查、分类评估、远程监控和测温。16 正在开发新技术，利用人工智能机器的空间识别能力和可编程决策支持系统来监控穿脱过程。Fysight（新西兰奥克兰）最近开发了一款名为 Blue Mirror 的人工智能软件，可在带摄像头的市售平板电脑上运行，采用 100% 非接触式交互过程。该软件的设计允许将平板电脑用作镜子，对穿脱过程提供视觉和音频指导。人工智能实时反馈 PPE 穿脱过程的遵守情况，并可供远程人类伙伴同时查看，并在需要时提供额外支持和音频纠正反馈。在这项试点模拟研究中，我们评估了人机协作系统在监控 PPE 穿戴和脱下过程的准确性方面的表现，并与现场伙伴进行了比较。我们的第二个目标是确定人工智能在当前技术开发阶段的自主程度。
人工智能与项目管理
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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。
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