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World File Search System实体关系
药物的实体关系图非线性数据融合……
动机：预测可靠的药物-靶标相互作用 (DTI) 是计算机辅助药物设计和再利用中的一项关键任务。在这里，我们提出了一种基于数据融合的 DTI 预测新方法，该方法建立在 NXTfusion 库之上，通过将矩阵分解范式扩展到实体关系图上的非线性推理来推广它。结果：我们在五个数据集上对我们的方法进行了基准测试，并将我们的模型与最先进的方法进行了比较。我们的模型优于大多数现有方法，同时保留了预测 DTI 作为二元分类和实值药物-靶标亲和力回归的灵活性，可与为每个任务明确构建的模型相媲美。此外，我们的研究结果表明，DTI 方法的验证应该比之前一些研究中提出的更严格，更多地侧重于模拟真实的 DTI 设置，其中需要预测以前未见过的药物、蛋白质和药物-蛋白质对。这些设置正是将异构信息与我们的实体-关系数据融合方法集成的好处最明显的环境。
我们与人工智能实体关系中的伦理问题
本章讨论我们与人工实体（机器人、机器人和其他计算系统）关系的伦理问题，这些实体被创建来与我们互动，就好像它们是有知觉和自主的个体一样。它们可能体现为机器人或仅存在于软件中；有些显然是人造的，而另一些则至少在某些条件下与人类没有区别。此类互动何时有益或有害？我们与计算实体的关系如何改变我们与其他人类的关系？我们与机器或人类互动在什么时候很重要，为什么？感知能力（具有情感、感受到痛苦并想要避免痛苦的能力）是这里的核心概念。我们对有知觉的生物负有道德责任，而对无知觉的物体则没有：踢狗是残忍的，但踢石头则不是。虽然有感知能力的人工实体将来可能会出现，但目前还只是理论上的可能性。目前所有存在的人工实体都是无感知的，但与岩石不同，它们的相互作用和设计让人觉得它们是有个性和情感的有意识实体。模拟感知能力是本章的主要焦点，强调了我们与看似有感知能力但实际上没有感知能力的实体之间的关系。有些相当简单；我们对拟人化的倾向可以使即使是原始程序的输出在我们看来也像是一个有认知能力的思维行为。其他则复杂得令人费解，对有意识和智能行为的复杂模仿几乎无法与真正有意识的生物的行为区分开来。我们将研究的一些伦理问题涉及我们与人工实体的个人关系。人们寻求人工智能助手的陪伴，为损坏的机器狗举行葬礼，并向模拟治疗师倾诉。