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年度报告 - CSBA
CSBA 采用“替代未来”情景开发方法。我们相信未来无法预测，但情景也可用于思考各种潜在挑战。我们的情景开发已被各种美国和盟国政府赞助商成功采用。CSBA 的兵棋推演方法旨在就重要、不断发展的问题引出消息灵通的主题专家社区的见解，而不是产生预定的结果。CSBA 兵棋推演旨在质疑当前和潜在的美国军事作战概念背后的普遍假设，发现美国和对手的基本能力，确定能力和容量不足，并突出潜在的战略优势或劣势领域。
计算思维与人工智能的二元性
Siegel，罗伯特。2016 年。“20 年后，人类在棋盘上仍然无法与计算机匹敌。” NPR.org 。 https://www.npr.org/sections/alltechconsidered/2016 /10/24/499162905/20-years-later-humans-still-no-match-for-computers-on-the -chessboard。
重新思考：反向工程师的头脑内部的第一次看
当人类活动需要大量专业知识和非常专业的认知技能，而普通人群对此却很少理解时，通常被认为是“一种艺术”。安全域中的不同活动已属于此类别，例如剥削，黑客入侵和本文的主要重点：二进制反向工程（RE）。但是，尽管科学家已经研究了许多领域（从国际象棋棋手到计算机程序员）的专家（从国际象棋棋手到计算机程序员），以了解他们的心理模型并捕获有关其行为的特殊之处，但了解二进制代码和解决逆向工程难题的“艺术”仍然是黑匣子。在本文中，我们介绍了专家和初学者反向工程师采用的不同策略的衡量，同时接近X86（DIS）装配代码的分析，这是典型的静态静态任务。我们通过对72名具有不同经验水平的参与者的两个未知二进制文件的重新活动进行了16,325分钟的重新活动来进行探索性分析：39名新手和33位专家。
农业机械化现状及发展战略...
AI vs AI（聊天GPT）云知识库 在AlphaGo对战李世石之前，谷歌DeepMind团队先用人类近3000万步棋训练了“AlphaGo”神经网络，让它学会如何预测人类职业棋手的落法。再让AlphaGo与自己对弈，从而创造出一本庞大的新棋谱。
赢 24
过去二十年来，我们在欧洲的自由生活方式已成为过去。战争、虚假信息、对决策者的操纵以及国内外威胁都旨在破坏我们的自由与和平——无论是通过违反国际法对乌克兰发动侵略战争、试图破坏民主国家稳定，还是在网络空间或我们的贸易路线上发动攻击。日复一日，我们被提醒，和平与自由不是免费的。这就是为什么我们需要有韧性的社会和强大的武装部队，具备作战能力，以便我们能够应对各种威胁局势。我们的武装部队、安全组织和社会的领导人必须具有创造性、敏捷性和灵活性，以便在这些真正的威胁局势中比对手具有认知优势。在这种情况下，兵棋推演具有实际意义，并提供了在安全失败环境中从我们自己的感知中学习的机会，不要害怕我们自己行动的后果，而是在心理上面对它们。这增强了我们自身的韧性。此外，兵棋推演可以在安全的环境中对复杂的军事挑战进行批判性反思，同时也提供亲身体验底层指挥、控制和决策过程的机会。这些经验加速了决策过程，提高了适应性，从而有助于应对紧急情况。获得这些经验是普鲁士军官格奥尔格·冯·赖斯维茨在 200 年前开发了我们熟悉的现代普鲁士“Kriegsspiel”作为所有兵棋推演的原始原型的原因之一。这就是为什么我们也想通过今年的北约兵棋推演倡议来纪念这一重大事件 200 周年。今年的德国联邦国防军教育和培训大会也将纪念这一事件，重点是针对高度战备状态和强大民主的德国联邦国防军进行基于游戏的学习。这加强了人们的认识，即我们的社会只有共同努力才能抵御当前对我们的自由与和平的攻击。两项活动的结合为您提供了体验基于游戏的学习、严肃游戏和战争游戏各个方面的机会，以促进武装部队、学术界和社会之间的交流，并以此方式为这种创新学习方法的持续发展做出贡献。战争游戏促进了战略思维，从而加强了德国联邦国防军、伙伴国家和北约的战略文化，这与 2024 年北约战争游戏倡议的主题一致：“为北约而战：走向共同文化”。
战争游戏的认识论
这些复杂性并不能免除人类做出决策的责任——这些决策是艰难的——旨在引导他们的组织在战役中取得成功，无论是在战场上还是在五角大楼的大厅里。思想必须事先做好准备，既要有一般的、受过教育的功能，也要有对他们所面临的冲突和竞争环境的具体、复杂的理解。这种准备必须以内化关于冲突环境的“有效”知识为前提。获得这种知识的方法有很多：研究历史和理论、实践经验以及接触各种研究和分析的结果。这些发展知识的方法都有自己特定的认识论——正式地说，是一种“关于知识的性质和基础的理论，特别是关于知识的局限性和有效性的理论”，或者更实际地说，是区分错误和真理的规则。兵棋推演是一种独特且具有历史意义的工具，几个世纪以来，战士们一直使用它来帮助他们了解战争的总体情况以及即将发生的具体行动的性质。兵棋推演的重要性要求我们认真审视它所产生的知识的性质。
人工智能与认知科学
Harnad，S。（1990） Kodansha。 3。Matsubara，J。和Kawamura，H。（2019年）。 , 240–246。 McCarthy, J., & Hayes, P. (1969). 从人工智能的角度看一些哲学问题。收录于 B. Meltzer 和 D. Michie (编)，机器智能，4 (第 463–502 页)。英国爱丁堡：爱丁堡大学出版社。 （McCarthy, J. Hayes, P. Miura (译) (1990). 人工智能为什么需要哲学？框架问题的起源和发展。哲学书房） Searle, J. (1980). 思想、大脑和程序。行为与脑科学，3，417–457。 Shanahan, M. (1997). 解决框架问题。马萨诸塞州剑桥：麻省理工学院出版社。 Silver, D., Huang, A., Maddison, CJ、Guez、A.、Sifre、L.、van den Driessche、G.、...... Hassabis、D. (2016)。利用深度神经网络和树搜索掌握围棋游戏。《自然》，529，445–446。Watanabe、A. 和 Yasuki、K. (2007)。Bonanza 与游戏大脑：最强的将棋软件会超越人类吗？角川书店 Yamamoto、K. (2017)。人工智能是如何超越大师的？ ─最强将棋AI开发者Ponanza教授
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Air FX 吃豆人粉碎外星人 布吉巡逻 天使旋转木马 气球破坏者 理发师剪发 扔豆袋 大低音轮 大雄鹿 HD Blox Breaker 水桶爆炸 靶心挑战 巧克力工厂 四子棋 摇动它革命 天天过马路 DC 超级英雄 死亡风暴 海盗 一掷千金 小丑回魂 鸭子飞溅 E 爪 鱼缸狂热 大蜜蜂突袭 钢琴键 吉他英雄
人工智能可以进行哲学思考吗？ - 森冈昌弘
人工智能（AI）取得了长足的进步。在围棋和将棋的世界里，人类已经无法战胜AI。这股浪潮将进一步蔓延。学术界也不例外。AI有可能取代学者们一直在进行的研究。尤其是在我所研究的哲学领域，思考本身就是哲学的全部，因此哲学可能会遭遇与围棋和将棋相同的命运。让我们进一步思考这一点。首先，发现过去哲学家的思维模式是AI最擅长的。例如，可以让AI阅读哲学家康德的全集，从中发现类似康德的思维模式，并利用它们创建一个名为“人工智能康德”的应用程序。我预测，未来康德研究人员的工作将是向“人工智能康德”提出各种问题并分析其给出的答案。在这个领域，AI和哲学家可以建立愉快的合作关系。接下来，让AI读遍所有过去哲学家的著作，从中尽可能多地提取哲学思维模式，结果就是一系列人类能够思考的哲学思维模式。但是，肯定还有很多哲学思维模式是过去的哲学家们所忽略的，那么就让AI去发现这些未知的思维模式吧。结果就是一系列人类能够思考的哲学思维模式。一旦做到这一点，人类就无法再创造出新的哲学思维模式了。未来哲学家的工作将更接近于一种研究哲学AI行为的计算机科学。但是，这里出现了一个根本性的问题，这种哲学AI是在做真正的哲学工作吗？如果它所做的只是发现外部输入数据中未被发现的模式，或者为由* 教授，人文科学，早稻田大学，2-579-15 Mikajima，Tokorozawa，Saitama，359-1192 Japan 提出的问题提供解决方案。电子邮件：http://www.lifestudies.org/feedback.html