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从“可解释的人工智能”到“可掌握的人工智能”
自人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 出现以来，研究人员一直在研究智能计算系统如何与用户及其周围环境交互和联系，从而引发了有关偏见的人工智能系统、ML 黑盒、用户信任、用户对系统的控制感知以及系统透明度等问题的争论。所有这些问题都与人类如何通过使用不同交互模式的界面与人工智能或机器学习系统交互有关。先前的研究从各种角度解决了这些问题，从通过伦理和科学技术研究 (STS) 视角理解和构建问题，到为问题找到有效的技术解决方案。但几乎所有这些努力都有一个共同的假设：如果系统能够解释其预测的方式和原因，人们就会有更好的控制感知，因此会更加信任这样的系统，甚至可以纠正它们的缺点。这个研究领域被称为可解释人工智能 (XAI)。在这个工作室中，我们总结了该领域先前的努力；然而，我们专注于使用有形和具身交互 (TEI) 作为理解 ML 的交互方式。我们注意到，物理形式及其行为的可用性不仅可以为 ML 系统的可解释性做出贡献，还可以为批评创造一个开放的环境。这个工作室旨在批评可解释的 ML 术语，并描绘 TEI 可以为 HCI 提供的机会，以设计更可持续、更易掌握和更公正的智能系统。
创新技术，用于解决未来专家在采矿机械工程中掌握职业教育内容的问题
在我们的研究中，最重要的是，在实现矿业机械工程专家的专业教育发展趋势中，在改善其内容方面发挥了重要作用。在我们的研究中，我们遵循了定义教育内容的方法，该方法由A.A.提供。新泽西州维比茨基Nechaev，G.N。 Serikov。 在这种方法的基础上，已经考虑了内容教育中内容表现的双重性：首先，作为教育过程的内容支持，其次，作为此过程的内容。 考虑到未来专家在采矿机械工程方面的教育内容，我们还分析了州高级培训标准（SES）的要求，与预期采矿机械工程专业人士的实际技术培训有关，无论其专业如何。 清楚地描述了所有高等教育机构应构建教育过程，考虑到需要培训学生获得专业所需的职能的需求。 无论他或她的其他特殊专业如何，都应在最广泛的意义上了解该学科的整个范围。Nechaev，G.N。Serikov。在这种方法的基础上，已经考虑了内容教育中内容表现的双重性：首先，作为教育过程的内容支持，其次，作为此过程的内容。考虑到未来专家在采矿机械工程方面的教育内容，我们还分析了州高级培训标准（SES）的要求，与预期采矿机械工程专业人士的实际技术培训有关，无论其专业如何。清楚地描述了所有高等教育机构应构建教育过程，考虑到需要培训学生获得专业所需的职能的需求。无论他或她的其他特殊专业如何，都应在最广泛的意义上了解该学科的整个范围。
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
掌握供应链数据
“‘数据！数据！数据！‘他不耐烦地哭了。‘没有粘土，我无法制造砖块。'。 1福尔摩斯的声明表明，我们急于解决问题的趋势，而没有这样做的砖头，可以使砖块没有基础材料：粘土同样，如果没有必要的材料：可用的数据，您也不能指望推动实质性变化并执行一个庞大的战略目标。反过来，我们需要确保我们通信的供应链（和数据）策略直接连接到我们的过度企业目标。一个合适的起点是确保供应链部门和执行团队都符合您公司的业务优先事项，以及它们如何转化为供应链的设计和运营。您的供应链和数据应推动公司更接近公司目标。为捕获数据，分析数据和设计并非专注于实现这些较大目标的指标所做的努力可能是浪费时间和资源。图1说明了战略目标应如何级联到组织的各个级别，并影响您利用供应链数据的方式。
掌握计算神经科学和神经工程
• 认知和功能刺激 • 脑机接口 • 神经形态计算 • 神经机器人 • 视觉、听觉、感觉运动知觉 • 神经信号的建模和处理 • 神经网络的建模和分析 • 功能性脑成像 • 神经启发学习
掌握计算神经科学和神经工程
• 认知和功能刺激 • 脑机接口 • 神经形态演算 • 神经机器人 • 视觉、听觉、感觉运动知觉 • 神经信号的建模和处理 • 神经网络的建模和分析 • 功能性脑成像 • 神经启发学习
掌握染色质阅读器的化学探针
组蛋白翻译后修饰（如甲基化或乙酰化）的动态特性使得通过操纵相关的表观遗传机制来改变与疾病相关的表观遗传状态成为可能。一种方法是通过小分子扰动。表观遗传读取域的化学探针对于提高我们对调节其靶标的生物学后果的理解至关重要，同时也使得开发新的基于探针的试剂成为可能。通过在读取域探针上附加功能句柄，可以创建试剂的化学工具箱，以促进表观遗传复合物的化学沉淀，评估探针选择性，开发体外筛选试验，可视化细胞靶标定位，实现靶标降解并以高度可控的方式将表观遗传机制招募到基因组内的某个位置。
掌握雪松复制 - 世界广播历史
摄影曾经是富人的专属乐趣，因为只有他们才能买得起必要的设备。没有摄影，也没有时间掌握摄影和摄影技巧，摄影就离你很远。然而，随着技术的进步，摄影逐渐普及到大众。一开始进展缓慢，但速度越来越快，直到我们几乎所有人都拥有并使用相机。技术的传播使越来越多的人有机会成为该艺术的专家，甚至是专业人士。录音曾经依赖于类似的独家技术。昂贵的麦克风、录音机和其他设备的使用使它超出了普通大众的承受范围，无论他们对那些神秘录音室的产出有多么热情。正是技术让摄影变得触手可及，当技术将注意力转向音乐（以及汽车和飞机）时，它产生了同样的结果：更多的设备、更多的用户、更广泛的经验和专业知识。尽管，值得注意的是，多年前一位专业摄影师向我吐露，现在“相机越来越多，摄影师越来越少”，比以往任何时候都多。但以革命性的 Fairlight CMI 为例 - 一种突破性的但价格昂贵的基于计算机的乐器。最初，只有有限数量的熟练操作员 - 因此，这些人不仅能够因其技能而获得相当大的尊重，而且还能获得可观的收入。随着相同的设施（采样、排序）通过更便宜的仪器变得可用，Fairlight 操作员的重要性逐渐消退。今天，世界上拥有各种类型和规模的大量录音室。有些纯粹是为了娱乐；其他则表明了它们的主人对突破专业录音的信心。当然，许多都是完全专业的。但即使在这里，也存在相当大的多样性。技术不再决定专业设施比非专业设施“更好”。相反，专业有了更强大的定义 - 简单地用于专业目的。电影和视频也是如此。尽管人们的注意力已经从电影这种流行媒体上转移开，但摄像机从未如此便宜或免费提供。当然，结果是越来越多的人对使用它们产生了积极的兴趣 - 其中一些人是出于专业目的。并且进步仍在继续。Tim Goodyer尽管视频编辑技术十分复杂，但廉价视频编辑已成为现实，越来越多的广播视频素材来自普通设备。录音的民主化正在将其进一步带入预制、母带制作和复制领域。年轻乐队曾经经常制作自己的磁带。然后他们开始压制唱片。接下来他们开始制作自己的视频。现在他们正在制作 CD。曾经不得不在专业录音室录音的“签约”乐队发现他们可以将录音预付款花在自己的录音室上，他们发现 CD 制作越来越有趣 - Data Disc Robots 甚至开发了他们的系统（本期其他地方与 Starline 480 一起提到），考虑到了“初学者”。人们常说，你无法抗拒进步的步伐。那些最用心阅读文章的人——无论文章写在哪里——都会制定出最好的游戏计划，这当然是真的。目前，新手对母带制作、复制和复制领域表现出的积极兴趣持续增长，无论这些新手来自音乐、数据还是任何其他商业领域，都无关紧要；他们的兴趣才是最重要的。他们的兴趣是 MDR 推出的原因之一。这就是您阅读这篇社论的原因。而它关注的正是您。
学习并掌握技术 7 年级教师指南
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