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重新排序量子计算的决策图比您想象的要难得难。
摘要。决策图已被证明是常规计算和量子计算中的有用数据结构，在许多情况下，可以按成倍的大数据呈指数级的数据结构。存在几种方法，以进一步减少决策图的大小，即它们的节点数量。重新排序是一种通过更改表示形式中变量顺序缩小决策图的方法。在传统世界中，这种方法是确定的，并将其可用性视为理所当然。对于量子计算，存在第一种方法，但无法完全利用类似的潜力。在本文中，我们研究了在常规世界和量子世界中重新排序决策图之间的差异，之后揭示了挑战，这些挑战解释了为什么在后者中重新排序更加困难。案例研究表明，对于量子计算，重新排序可能会导致在决策图的大小上的几个数量级改善，但也需要更多的运行时。
公众对人工智能和社会技术想象的看法
摘要 深入研究人工智能的社会层面是人工智能社区中一个新颖但正在出现的需求。未来的研究应该投资于“为人而设的人工智能”，超越无疑急需的道德、可解释性和负责任的人工智能方面的努力。本文通过将围绕人工智能的讨论问题化来应对这一挑战，将注意力转移到个人及其对人工智能的认识、知识和情感反应上。首先，我们概述了我们的主要论点，即在人工智能社会影响的研究中需要社会技术视角。然后，我们说明了与人工智能和机器人相关的希望和恐惧的主要现有叙述。作为更广泛的“社会技术想象”的基石，叙述是塑造社会如何看待、解释和组织技术的有力工具。博洛尼亚大学的一项原创实证研究收集了数据，以检查人们对人工智能的认识、知识和情感反应水平，揭示了未来研究中值得关注的有趣见解。乌托邦和反乌托邦的叙事都充满了夸张，并根据一些相关的社会人口变量（性别、世代和能力）进行了分析。最后，通过关注两个问题——人工智能焦虑状态和非专家的观点，为将围绕人工智能的讨论问题化、维持人工智能领域对社会学视角的需求以及讨论未来的比较研究开辟了空间。
引用：Seebacher B、Helmlinger B、Pinter D 等人。实际和想象的音乐提示步态训练对运动功能和大脑活动的影响
摘要 简介 运动意象 (MI) 是指在没有肌肉活动的情况下在脑海中演练身体动作。我们之前的研究表明，MI 结合节奏听觉提示可改善多发性硬化症 (pwMS) 患者的步行、疲劳和生活质量 (QoL)。音乐和言语提示的 MI 之后改善最为显著。目前尚不清楚实际提示步态训练是否能对 pwMS 患者的步行产生与提示 MI 类似的效果。此外，在 pwMS 中，尚不清楚这些干预措施是否会导致大脑激活的变化。因此，本研究的目的是比较想象和实际提示步态训练及其组合对 pwMS 患者步行、大脑激活模式、疲劳、认知和情绪功能的影响。方法与分析将在 132 名有轻度至中度残疾的 pwMS 患者中进行一项前瞻性双盲随机平行多中心试验。参与者将随机分成三组，接受音乐、节拍器和口头提示，加上步行 MI（1）、MI 结合实际步态训练（2）或实际步态训练（3），每周 4 次，持续 4 周，每次 30 分钟。在每周电话支持下，参与者将在家中练习，并按照录音说明进行指导。主要终点是步行速度（计时 25 英尺步行）和距离（2 分钟步行测试）。次要终点是大脑激活模式、疲劳、生活质量、MI 能力、焦虑、抑郁、认知功能、音乐引发的活动动机、愉悦感、唤醒和自我效能。将在基线、干预后和 3 个月随访时收集数据。将使用 15 名匹配的健康对照生成 MRI 参考值。伦理与传播本研究遵循标准协议项目：干预试验建议-PRO 扩展。已获得奥地利因斯布鲁克医科大学 (1347/2020) 和格拉茨医科大学 (33-056 ex 20/21) 伦理委员会的伦理批准。结果将通过国内和国际会议传播，并发表在同行评审期刊上。试验注册号 DRKS00023978。
为什么计算机人工智能永远无法做到我们想象的那样
这似乎是一项艰巨的任务，它迫使那些花了一生时间学习一个领域的学者，再花一生的时间学习另一个领域。但是，虽然这种双重专业知识对于构建叙事人工智能至关重要，但它并不是构建人工智能的必要条件。我们需要辨别的基本事实是，故事和逻辑在不同的领域运作，前者必然是暂时的，后者本质上是永恒的。从这个事实出发，我们可以简单而明确地确定，计算机人工智能不能读写——也永远不能读写——小说或任何其他类型的叙事，包括剧本、短篇小说、人物对话、政治演讲、商业计划、科学假设、技术提案、军事战略和征服全球的阴谋。
使用转移学习从EEG解码想象的语音
摘要我们提出了一种基于转移学习的方法，用于解码电子脑力图（EEG）的想象语音。特征是从多个EEG通道同时提取的，而不是与单个通道分开提取。这有助于捕获皮质区域之间的相互关系。为了减轻缺乏足够数据来训练深层网络的问题，可以执行基于窗口的数据增强。平均相干性和幅度方相干性，用作EEG连通性分析中使用的两种流行措施，用作特征。这些特征是紧凑的，利用它们的对称性，以获得三维“图像样”表示。该矩阵的三个维度对应于alpha，beta和伽马eeg频带。具有RESNET50的深层网络，因为基本模型用于对想象的提示进行分类。所提出的方法已在想象中的语音脑电图的公开可用的ASU数据集上进行了测试，其中包括四种不同类型的提示。解码想象的提示的准确性从元音的最低79.7％，到整个主题的长时间单词最多95.5％。所获得的精度优于状态方法，并且该技术在解码不同复杂性的提示方面非常好。
为什么人工智能比我们想象的更难
自 20 世纪 50 年代诞生以来，人工智能领域经历了数次循环：乐观预测和大规模投资时期（“人工智能春天”），以及失望、失去信心和资金减少时期（“人工智能冬天”）。即使在今天人工智能突破的速度似乎很快的情况下，开发自动驾驶汽车、家政机器人和对话伴侣等长期备受期待的技术却比很多人预期的要困难得多。这些重复循环的原因之一是我们对智能本身的性质和复杂性的理解有限。在本文中，我描述了人工智能研究人员常见假设中的四个谬误，这些谬误可能导致对该领域的过度自信预测。最后，我将讨论这些谬误所引发的悬而未决的问题，包括让机器具有类似人类的常识这一古老的挑战。
为什么人工智能比我们想象的更难
自 20 世纪 50 年代诞生以来，人工智能领域经历了数次循环：乐观预测和大规模投资时期（“人工智能春天”），以及失望、失去信心和资金减少时期（“人工智能冬天”）。即使在今天人工智能突破的速度似乎很快的情况下，开发自动驾驶汽车、家政机器人和对话伴侣等长期备受期待的技术却比很多人预期的要困难得多。这些重复循环的原因之一是我们对智能本身的性质和复杂性的理解有限。在本文中，我描述了人工智能研究人员常见假设中的四个谬误，这些谬误可能导致对该领域的过度自信预测。最后，我将讨论这些谬误所引发的悬而未决的问题，包括让机器具有类似人类的常识这一古老的挑战。
人皮层中想象的体感感知的神经生理学表示
人类原发性体感皮质（S1）中的心脏内微刺激（ICM）已被用于成功引起自然的感觉。然而，诱发感觉的背后的神经生理机制仍然未知。要了解特定刺激参数如何引起某些感觉，我们必须首先了解大脑中这些感觉的表示。在这项研究中，我们记录了植入S1，前体皮层和男性参与者的后顶叶皮层的皮质内微电极阵列，执行了体感成像任务。所想象的感觉是在同一参与者的同一阵列中由ICMS先前引起的感觉。在尖峰和局部场上的记录中，神经信号的特征都可用于对不同的想象感觉进行分类。这些功能随着时间的推移而显示稳定。感觉运动皮层仅在图像任务过程中编码想象中的感觉，而后顶叶皮层则用提示呈现开始编码感觉。这些发现表明，感觉体验的不同方面可以从整个皮质感觉网络中的内部记录的人类神经信号分别解码。这些独特的感官表示基础的活动可能会告知刺激参数，以通过ICMS在未来的工作中通过ICMS进行特定的感觉。
人类后顶皮层中实际和想象的触摸的神经编码
摘要在人类后顶叶皮层（PPC）中，单个单元编码具有部分混合表示形式的高维信息，使少量神经元可以编码与运动计划，执行，认知和感知相关的许多变量。在这里，我们测试了以前证明的PPC神经元种群是否同样参与了体验域。，我们在实际的触摸表现和触觉成像任务中记录了人类临床试验参与者的PPC中的神经元。神经元用双侧接受场在短潜伏期中编码了实际触摸，并通过身体部位组织，并覆盖了所有经过测试的区域。触觉图像任务引起了身体部分的反应，该反应与实际触摸共享神经基板。我们的结果是人类PPC中触摸编码及其在触觉成像任务中的认知参与的第一个神经元水平的证据，这可能反映了语义处理，注意力，感官预期或想象中的触摸。
深空探索，商业化和殖民化的未来：负责任地想象的前沿
深空探索，商业化和殖民化的期货：可负责任的丹尼斯·M·布什内尔（Dennis M.报告在比平常的十年或更少的商业前景的情况下，解决关键要求的相关问题，技术，方法，关闭业务案例的机会。报告还解决了殖民途中深空的人类的要求和方法。火星殖民化在短短几年内，由于降低了辐射，成本和安全性，在辐射，成本和安全方面，殖民地的殖民化已转变为越来越多的可行性。介绍数十年来，本地星球几乎开发了一个几乎完全是地球同步赤道轨道（GEO），并且低于商业空间行业，目前以约320美元的价格评估。它具有很大程度的位置地球公用事业，电信，导航和成像的各种表现。其他100B $ 420 B的总空间经济性总数[参考。1]包括政府活动，例如太空探索，包括低地球轨道（LEO），太空科学和国家安全空间的人类。发生了一场名副其实的LEO应用程序革命，成千上万的小卫星被大放异彩，以提供高速互联网范围的世界，并且可能不断凝视和捕捉地球上任何地方的图像的能力。2 - 12]。当前成本降低是六个因素[参考。我们也处于正在进行的技术革命之中，包括整体上，实现微型化和成本降低以及其他技术改进，从而产生了主要的空间访问和降低空间的成本。本报告考虑了GEO以外的空间活动的机会，问题和前景，此处称为“深空”。深空包括商业活动，人类探索以及适当的殖民化[参考。严重的深空开发的主要推动者是通过可重复使用的火箭，改进的制造（包括印刷）和优化发射运营的结合来降低LEO访问成本。13]，与NASA太空启动系统[SLS]预计成本相比，最多可工作的因素可能有14个。空间访问成本地板是燃料的成本，不到