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人工智能对教育和职业的影响
口头对话（Rahman 和 Watanobe，2023 年）。ChatGPT 的用户群实现了前所未有的增长，推出后 2 个月内就达到 1 亿活跃用户（Reuters，2023 年）。AI 的早期采用者对 AI 颠覆软件开发等众多行业的潜力持积极看法（Haque 等人，2022 年），批评或担忧很少。此外，已经进行了实证研究，以评估将生成式 AI 工具（如 ChatGPT）集成到教育中的潜在优势（Wardat 等人，2023 年；Noy 和 Zhang，2023 年）。Wardat 等人（2023 年）进行了定性研究，发现学生认为 ChatGPT 通过更全面地传递抽象概念在数学学习中具有优势，并且它可以像教育者一样支持理解。然而，人们所表达的担忧主要与教育环境有关，例如学生使用人工智能来撰写论文和准备作业，以及普遍存在的抄袭行为（Steponenaite 和 Barakat，2023 年）。尽管存在这些担忧，但人工智能在教育领域的潜力仍然巨大，涵盖个性化学习体验、强化教学以及针对学生和教育工作者的新教育方法等领域（Kasneci 等人，2023 年；Rahman 和 Watanobe，2023 年）。人工智能是一个大趋势（Haluza 和 Jungwirth，2023 年），有可能颠覆传统做法（Rahman 和 Watanobe，2023 年）。迄今为止，研究已经深入了解了教育工作者和家长对人工智能影响的看法，总体而言是积极的，但也表达了平衡使用和进一步教育的需要（Otermans 等人，2024b）。然而，有关学生及其看法的研究却很少。
基于后继表示训练的神经网络的多模态认知图
认知地图是关于大脑如何有效组织记忆并从中检索上下文的一个概念。内嗅海马复合体与情景和关系记忆处理以及空间导航密切相关，被认为通过位置和网格细胞构建认知地图。为了利用认知地图的有希望的特性，我们使用后继表示建立了一个多模态神经网络，该网络能够模拟位置细胞动态和认知地图表示。在这里，我们使用由图像和词嵌入组成的多模态输入。网络学习新输入和训练数据库之间的相似性，从而成功学习认知地图的表示。随后，网络的预测可用于从一种模态推断到另一种模态，准确率超过 90%。因此，所提出的方法可以成为改进当前 AI 系统的基石，以便更好地理解环境和物体出现的不同模态。因此，特定模态与某些遭遇的关联可以在新情况下导致情境感知，当发生具有较少信息的类似遭遇时，可以从学习到的认知图中推断出更多信息。认知图，以大脑中的内嗅海马复合体为代表，组织和检索记忆中的情境，这表明像 ChatGPT 这样的大型语言模型 (LLM) 可以利用类似的架构来充当高级处理中心，类似于海马体在皮层层次结构中的运作方式。最后，通过利用多模态输入，LLM 可以潜在地弥合不同形式数据（如图像和文字）之间的差距，为情境感知和通过学习到的关联来扎根抽象概念铺平道路，解决人工智能中的基础问题。
关于预测模型和决策者：为什么公平需要不仅需要公平的预测模型
摘要基于预测的决策领域的隐含歧义涉及词典和决策概念之间的关系。该领域的许多文献都倾向于模糊两个概念之间的界限，并且通常只是指“公平的预测”。在本文中，我们指出，在尝试实施算法公平性时，这些概念的差异化是有帮助的。即使公平属性与使用的预测模型的特征有关，更恰当地称为“公平”或“不公平”的是决策系统，而不是预测模型。这是因为公平是关于由决定而不是由预测所产生的对人类生命的后果。在本文中，我们阐明了预测和决策概念之间的区别，并显示了这两个要素影响基于预测决策系统的最终公平属性的不同方式。以及从概念和实际角度讨论这种关系，我们提出了一个框架，以更好地理解和推理在基于预测的决策中建立公平性的概念逻辑。在我们的框架中，我们指定了不同的角色，即“预测模型”和“决策者”，以及每个人都为能够实现系统公平性所需的信息。我们的框架允许对角色的不同责任提出不同的责任，并讨论与道德和法律要求有关的一些见解。我们的贡献是双重的。首先，我们提供了一种新的观点，将重点从算法公平的抽象概念转移到了算法决策的具体背景依赖性的性质，在那里存在不同的参与者，可以实现不同的目标，并且可以独立行动。此外，我们还提供了一个概念框架，可以帮助在公平问题，确定职责并在现实世界中实施公平治理机制，以结构基于预测的决策问题。
![arxiv：2409.05448v3 [CS.CL] 2024年10月25日](/simg/2\2cbf979189c1b8fe1be9c78355f34daf315a9d2a.webp)
arxiv：2409.05448v3 [CS.CL] 2024年10月25日
实体跟踪对于复杂的重新制定至关重要。要执行语言模型（LMS）必须将实体绑定到其属性（例如，将容器绑定到其包含）以回忆给定实体的属性。例如，给定一个上下文中提到的“ cof-费用在框中，石头在框中，地图在框H中”，以推断“ Box z Z含有咖啡”，LMS必须将“ Box Z”绑定到“咖啡”。为解释LMS的结合行为，Feng和Steinhardt（2023）引入了一种结合ID机制，并指出LMS使用称为Binding ID（BI）的抽象概念来内部标记实体 - 属性对。但是，他们尚未从直接确定绑定行为的实体激活中捕获订购ID（OI）。在这项工作中，我们通过本地化OI并证明OI和结合行为之间的因果关系提供了一种新颖的看法。具体而言，通过杠杆尺寸缩小方法（例如PCA），我们发现LMS激活中存在一个低级别的子空间，主要编码实体和贡献的顺序（即OI）。此外，我们还发现了OI对结合的因果效应，即沿OI编码方向进行编辑代表时，LMS倾向于相应地将特定的实体与其他贡献结合。例如，通过沿OI编码方向进行修补激活，我们可以使LM推断“ Box Z包含石头”和“ Box Z包含地图”。本文中使用的代码和数据集可在https://github.com/cl-tohoku/oi-subspace上找到。
利用人工智能提高政府绩效
人工智能为民：利用人工智能提高政府绩效 Mark Fagan 1 人工智能无处不在 早上 7 点，闹钟响起。8 点，你喝着咖啡，浏览新闻，并在手机上查看电子邮件。在这一个小时内，你已经与人工智能 (AI) 互动无数次。 咖啡豆是根据人工智能算法收获的。新闻提要……由人工智能策划。随新闻附带的广告……是人工智能。用于打开手机的面部识别……是人工智能。还有更多。人工智能在你的个人生活中无处不在。它也越来越多地被你的政府使用。从 RMV 到 IRS 到 TSA 到 FDA，政府机构都寻求为其选民提供高效和公平的优质服务。过去 50 年来，政府机构引入了分析工具来促进实现这一目标。这些工具支持一系列政府职能，从分配公共援助到公共安全到财政政策。基于分析工具的成功部署和作为这些工具补充的人工智能技术的快速发展，各机构正在转向人工智能，以加速为公众创造价值。人工智能基础牛津英语词典将人工智能定义为“能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统的理论和发展，例如视觉感知、语音识别、决策和语言间翻译”。2 关键词是智能，“一种心理品质，包括从经验中学习、适应新情况、理解和处理抽象概念以及利用知识操纵环境的能力。”3 人工智能有四个特点。首先，人工智能有能力做出决策，或者至少支持你的决策。其次，人工智能的决策需要结合人类智能的多种属性，从感知到解决问题，再到推理和学习语言。4 第三，人工智能系统会结合数据源并根据分析采取行动。这与预先编程的响应形成对比。5 第四，决策为系统提供反馈以持续改进。
人体动作的人体测量学 - 密歇根大学图书馆
成人的传统人体测量主要局限于用人体测量仪、卷尺和卡尺进行的测量。尺寸是线性的，它们与身体表面有关——身体标志的高度、宽度、周长和表面点之间的跨度。为了可重复，必须以相同的方式对不同的人进行测量，并且受试者在测量期间必须采取刻板的静态姿势，通常是站立。也可以使用补充的和同样刻板的姿势，例如坐姿、仰卧、双臂伸展等。当然，这些测量允许在个体之间和人群之间进行比较。它们提供有关个体相对大小和变异性的信息，但它们绝不是功能性测量。如果要开发一种能够应对运动和姿势变化问题的动态人体测量学，就必须寻求新的方法，并且必须扩展测量参数以包括角度、速度、加速度、节奏模式、空间范围和力量。身体活动是无限可变的，必须有一个理论框架，以便正确评估相关特征和次要特征。同样，重要的是，他也要了解身体机制的条件因素和内在局限性。简化和抽象概念是必要的，但重要的是，这些概念不应相对于手头的具体问题过度简化。基于动态测量的研究应有助于人类的舒适性、效率、便利性和安全性。人们可以设想将工作空间信息应用于工业工人、教室、车辆和机械以及军事问题。应该对家具设计和厨房和浴室等工作空间的建筑有所贡献。此外，更好地了解身体机制的动态作用应该有助于指导运动表现、设计工作服（包括鞋子和手套）、人员选拔和设计假肢。Braune 和 Fischer6 是该领域的先驱，Lay 和 Fisher6 做了较新的工作：Hooton、2l Randall 等、Chapanis 等、B Smith 及其团队、% McFarland 等、% 和 Dempster.1'
虚拟和增强现实技术对高等教育学习的评估
摘要：虚拟现实 (VR) 具有促进技术增强学习的良好潜力。学生可以从沉浸式可视化和直观交互中受益，从而学习抽象概念、复杂结构和动态过程。本文旨在评估工程教育环境中虚拟和增强现实技术增强学习 (VARTeL) 环境中 VR 学习游戏的效果。新加坡南洋理工大学 (NTU) 的 HIVE 学习中心建立了一个 VARTeL 翻转教室，用于沉浸式和交互式学习。实验是为进行学习的大学生设计的，有三个与科学、技术、工程和数学 (STEM) 相关的交互式沉浸式 VR 游戏，即虚拟细胞、虚拟 F1 赛车和矢量几何。这些 VR 游戏是 NTU 内部为 STEM 教育设计的 VARTeL 应用程序的一部分。进行了定量和定性分析。共有 156 名机械工程专业的学生参加了实验。实验后，有 15 名参与者被选中接受采访。使用两种不同的模型（开发的 VARTeL 和改进的技术丰富的成果导向学习环境清单 (TROFLEI)）进行前测和后测，以衡量 VARTeL 环境在高等教育中的效率。与前测相比，后测有约 24.8% 的显著改善，这说明了 VARTeL 对工程教育的有效性。讨论了 VR 模拟游戏、数据收集方法、数据分析以及实验结果的细节。从结果可以看出，修改后的 TROFLEI 的所有底层量表都高于“良好”类别的阈值，表明本研究设计了一个非常可靠的问卷。平均“理想”值比平均“实际”值高出约 0.7-2.6%。本文还介绍了实验的局限性和未来的工作及建议。
光感染的光
*通讯作者电子邮件：taufiqamu@gmail.com doi：10.7897/2277-4572.04554收到：17/08/15修订：20/09/15在：05/10/15接受：05/10/15感染和感染的抽象概念由各种古老的现代Scholars Backers Back bebals Back back the bys Back back and Back back back and Back and and Back back and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and scholars。罗伯特·科赫（Robert Koch，1843-1910）被认为是启发感染概念及其与微生物的关联的先驱。尽管在古代文献中没有描述任何形式的微生物，但是从对Tibbi文献进行仔细的调查来看，很明显，阿拉伯医师对感染过程非常精心，他们称其为Ta'diyah（感染）和Ufunah（Putfactaction）。Al-Razi（Rhazes）采用的独特方法选择了最合适，最健康的医院建筑地点，也证明了他意识到有微生物的存在。Avicenna在他著名的著作《 Qanoon》中提到微生物是Ajsam Khabisah。评论仅重点介绍了unani的描述，这些描述在古典unai文献中提到。关键词：尿路感染，tadiya majr-e-baul，unani医学。引言尿路感染在细菌被认为是疾病的病因和泌尿外科成为既定的医学专业之前就困扰着人类。尿路感染旁边是呼吸道感染，这是医生遇到的问题。已经计算出，全球每年至少有1.5亿例有症状的尿路感染。2,5,61 IT占对医师，办公室的访问超过700万，每年在美国需要或复杂一百万个住院（Patton等，1991 Hooton and Stamm 1977），2,3,4是一个问题，这是一个问题，会影响所有年龄段的男孩，而在新生儿期间在男孩中更为常见，但在infancy和此期间变得更加普遍。
使用图像或文本
自现代计算机历史记录的开始以来，图灵机一直是大多数计算设备的主要体系结构，其中包括三个基本组件：无限磁带用于输入，读/写头和有限的控制。在此结构中，头可以读取的内容（即位）与已编写/输出的内容相同。这实际上与人类思考或思考/工具实验的方式不同。更确切地说，人类在纸上想象/写作是图像或文本，它们不是他们在人脑中所代表的抽象概念。Turing Machine忽略了这种差异，但实际上在抽象，类比和概括中起着重要作用，这在人工智能中至关重要。与此体系结构相比，所提出的体系结构使用两种不同类型的头部和磁带，一种用于传统的抽象位输入/输出，另一个用于特定的视觉（更像是屏幕或带有相机观察的屏幕或工作区）。抽象位和特定图像/文本之间的映射规则可以通过卷积神经网络，Yolo，大语言模型等神经网络实现，其精度很高。为例，本文介绍了新的计算机体系结构（为简单起见，我们称为“ Ren Machine”）如何自主地学习特定领域中的分布属性/多重规则，并进一步使用该规则来生成一般方法（在抽象领域和特定领域中混合使用），以计算基于图像/图像/图像的任何正面整体的MUL-PISTICATION）。机器的强推理能力也证实了在平面几何形状中的定理中。此外，提出了一种基于REN机器的机器人体系结构，以解决视觉语言行动（VLA）模型在不合适的推理能力和高计算成本中所面临的挑战。
利用人工智能提高政府绩效
人工智能为民：利用人工智能提高政府绩效 Mark Fagan 1 人工智能无处不在 早上 7 点，闹钟响起。早上 8 点，你喝着咖啡，浏览新闻，并在手机上查看电子邮件。在这一个小时内，你已经与人工智能 (AI) 互动了无数次。咖啡豆很可能是基于人工智能算法收获的。新闻提要……由人工智能策划。随新闻附带的广告……是人工智能。用于打开手机的面部识别……是人工智能。还有更多。人工智能在你的个人生活中无处不在。你的政府也越来越多地使用人工智能。从 RMV 到 IRS，从 TSA 到 FDA，政府机构都寻求为其选民提供高效、公平的优质服务。过去 50 年来，分析工具不断涌现，以帮助实现这一目标。这些工具支持一系列政府职能，从福利分配到公共安全保障再到财政政策。基于这些努力的成功和人工智能技术的快速发展，各机构正在转向人工智能，以加速为公众创造价值。人工智能基础知识 牛津英语词典将人工智能定义为“能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统的理论和开发，例如视觉感知、语音识别、决策和语言间翻译。” 2 关键词是智能，“包括从经验中学习、适应新情况、理解和处理抽象概念以及使用知识操纵环境的能力的心理素质。” 3 不同专家对人工智能的定义各不相同，但有共同的主题。首先，人工智能有能力做出决策或至少支持你的决策。其次，决策需要结合人类智能的多种属性，从感知到解决问题，再到推理和学习语言。 4 第三，人工智能系统结合数据源并根据分析采取行动。这与预编程响应形成对比。 5 第四，决策为系统提供反馈以不断改进。人工智能的构成已经发生了变化。艾伦·图灵在 20 世纪 50 年代提出了思考机器的概念，他建立了一个测试，要求计算机像人类一样做拼图，才能被认定为