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威慑思考 - 空军大学
Kevin R. beeker 是美国空军 A/OA-10 的高级作战飞行员，还曾与美国海军联合驾驶 F/A-18。他目前在马里兰州米德堡美国网络司令部的战斗目标部门工作。他获得了俄亥俄州赖特-帕特森空军基地空军技术学院的网络战硕士学位。James A. blackwell 是美国空军总部战略威慑和核整合助理参谋长的特别顾问。他在弗莱彻国际法与外交学院获得博士学位和文学硕士学位，在美国军事学院获得学士学位。他曾担任国防部长国防部核武器管理工作组的执行主任。他与 Barry Blechman 共同编辑了《让国防改革发挥作用》（Brassey’s，1990 年），并撰写了大量书籍和文章。Elbridge A. Colby 是海军分析中心的首席分析师，他为许多美国政府实体提供有关威慑和核武器问题的咨询。他之前曾担任过多个政府职位，包括国防部新削减战略武器条约谈判和批准小组以及国会战略态势委员会的顾问。他毕业于哈佛大学和耶鲁大学法学院。Anne Fitzpatrick 于 1998 年获得弗吉尼亚理工大学科学技术研究博士学位。她的研究包括高性能计算和战略科学技术分析。她曾在前苏联生活和工作，能说一口流利的俄语。Michael R. Grimaila 是俄亥俄州赖特-帕特森空军基地空军技术学院系统工程副教授。他获得了德克萨斯农工大学电气工程博士学位。他的研究兴趣包括任务保障、网络管理和安全、量子密码学和系统工程。Michael w. haas 是俄亥俄州赖特-帕特森空军基地空军研究实验室第 711 人力性能联队的首席电子工程师。他获得了英国南安普顿大学的工程和应用科学博士学位。他的研究兴趣包括网络空间作战、信息作战和人机界面技术。Dale hayden 是空军研究所 (AFRI) 的副主任。他撰写了多篇有关空军的文章
（重新）思考弹性
1。前言2。主题演讲者2.1。汉斯·约阿希姆（Hans Joachim）“ John” Schellnhuber 2.2。Mattheos Santamouris 2.3。Joana Carla SoaresGonçalves2.4。Klaus K. Loenhart 2.5。 ewaMariaKuryłowicz3。 摘要3.1。 可持续建筑和城市设计 - 共同为气候弹性3.1.1。 中欧的城市气候如何？ 莱比锡作为案例研究，用于评估2022年和2050年在具有不同特征的社区Monica Rossi-Rossi-Schwarzenbeck，FabianGörgen，Philipp Magin 3.1.2。 气候弹性垂直绿色立面：建筑植被的阴影策略，建造皮肤罐装canu iraz seyrek ik，芭芭拉·威德拉（Barbara Widera）3.1.3。 重新定义城市空间：量化绿色基础设施对环境空气污染的影响FabianGörgen，Jakob Becker，Rana Saadallah，Monica Rossi Rossi-Schwarzenbeck 3.1.4。 面对气候变化的混合动力通风办公室的热和能量性能的分析：在巴西·罗伯塔·维埃拉·贡萨尔维斯·德·索萨（Belo Horizonte）的案例研究：一项案例研究，安娜·卡罗来纳·奥利维拉（Ana Carolina de Oliveira de Oliveira de oliveira veloso）3.1.5。 浮动平台，用于生成无排放的电能Klaus K. Loenhart 2.5。ewaMariaKuryłowicz3。摘要3.1。可持续建筑和城市设计 - 共同为气候弹性3.1.1。中欧的城市气候如何？莱比锡作为案例研究，用于评估2022年和2050年在具有不同特征的社区Monica Rossi-Rossi-Schwarzenbeck，FabianGörgen，Philipp Magin 3.1.2。气候弹性垂直绿色立面：建筑植被的阴影策略，建造皮肤罐装canu iraz seyrek ik，芭芭拉·威德拉（Barbara Widera）3.1.3。重新定义城市空间：量化绿色基础设施对环境空气污染的影响FabianGörgen，Jakob Becker，Rana Saadallah，Monica Rossi Rossi-Schwarzenbeck 3.1.4。面对气候变化的混合动力通风办公室的热和能量性能的分析：在巴西·罗伯塔·维埃拉·贡萨尔维斯·德·索萨（Belo Horizonte）的案例研究：一项案例研究，安娜·卡罗来纳·奥利维拉（Ana Carolina de Oliveira de Oliveira de oliveira veloso）3.1.5。浮动平台，用于生成无排放的电能
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人工智能中的“快思考”与“慢思考”：元认知的作用
近年来，人工智能系统取得了长足进步，带来了许多渗透到我们日常生活中的应用。然而，我们看到的仍然主要是狭义人工智能的例子：许多最近的发展通常集中在非常有限的能力和目标上，例如图像解释、自然语言处理、分类、预测等等。此外，虽然这些成功可以归功于改进的算法和技术，但它们也与海量数据集和计算能力的可用性密切相关 [ 21 ]。最先进的人工智能仍然缺乏许多自然包含在（人类）智能概念中的能力。这些能力的例子有：普遍性、适应性、稳健性、可解释性、因果分析、抽象性、常识推理、伦理推理 [28]，以及由隐性和显性知识支持的复杂且无缝的学习与推理集成 [20]。
人工智能中的“快思考”与“慢思考”：元认知的作用
近年来，人工智能系统取得了长足进步，带来了许多渗透到我们日常生活的应用。然而，我们看到的仍然主要是狭义人工智能的例子：许多近期发展通常集中在非常有限的能力和目标上，例如图像解释、自然语言处理、分类、预测等等。此外，虽然这些成功可以归功于算法和技术的改进，但它们也与海量数据集和计算能力的可用性密切相关 [ 21 ]。最先进的人工智能仍然缺乏许多自然包含在（人类）智能概念中的能力。这些能力的例子有普遍性、适应性、鲁棒性、可解释性、因果分析、抽象、常识推理、道德推理 [ 28 ]，以及由隐性和显性知识支持的复杂而无缝的学习与推理集成 [ 20 ]。
2021 年人工智能思考
写这篇文章有什么特别的动机吗？我发现，关于非稳健特征的争论经常陷入一个简单的二分法：它们反映的是信号还是噪声。有趣的是，人工制品的概念介于这两个极端之间。人工制品捕捉信号源中的真实模式，这些模式可能很有用，但它们也可能导致错误的推断，因为它们会扭曲或夸大这些模式。这些扭曲对于某些目的来说可能是无害的，甚至是有益的，但对于其他目的来说却是灾难性的。我特别感兴趣的是，这个问题是如何与过去两个世纪科学哲学中最深刻的问题之一相交叉的：是什么让一个特征在归纳推理中“真实”或“可投射”到未来的案例中？最近，深不可测的深度学习取得了成功，这表明这个问题可能不再受人类认知局限性的支配。但这提出了一个令人不安的可能性，即科学进步从定义上来说并没有扩展人类对自然世界的理解。