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美德、教育和人工智能
摘要 摘要 人工智能技术已成为人类生活中无处不在的一部分。这促使我们问自己，“我们应该如何与人工智能和谐相处？”目前，这个问题最突出的候选答案是原则主义。根据这些方法，如果你教给人们一些有限的原则或说服他们采用正确的规则，人们将能够与人工智能和谐相处，即使在不断发展和不透明的道德世界中也是如此。我们发现占主导地位的原则主义方法不适合提供关于与人工智能和谐相处的前瞻性道德指导。我们分析了一些提出的原则，表明它们在过于模糊和过于具体之间摇摆不定。我们还认为，这样的规则不太可能足够灵活，以适应迅速变化的情况。相比之下，我们主张采用亚里士多德美德伦理方法来处理人工智能伦理。亚里士多德美德伦理提供了具体、可操作且灵活的指导；因此，它非常适合处理具有前瞻性和快速变化的人工智能生活格局。然而，美德伦理学是基于主体而非行动的。要将美德伦理学作为与人工智能和谐相处的基础，就需要确保至少一些有道德的主体也具备相关的科学和技术专业知识。由于美德伦理学并没有规定一套规则，因此它需要能够为那些学习有道德的人树立榜样的典范。培养美德具有挑战性，尤其是在没有道德圣人的情况下。尽管存在这种困难，但我们认为最好的选择是尝试美德伦理所要求的东西，即使没有任何培训系统可以保证培养出有道德的主体。最后，我们提出了两种替代观点——分别来自两位作者——关于这种方法的实用性。
低分辨率面部表达识别的硬样品感知一致性
面部表达识别（FER）在计算机视觉应用中起着关键作用，包括视频不存在和人类计算机的相互作用。尽管FER的进展没有局部进步，但在处理在现实世界情景和数据集中遇到的低分辨率面部图像时，性能仍然会摇摆不定。一致性约束技术引起了人们的关注，以产生强大的卷积神经网络模型，从而通过增强来适应变化，但它们的功效在低分辨率FER的领域中得到了影响。这种性能下降可以归因于网络难以提取表达特征的增强样本。在本文中，我们确定了在考虑各种程度的分辨率时引起过度拟合问题的硬样品，并提出了新颖的硬样品感知一致性（HSAC）损失函数，其中包括组合注意力同意和标签分布学习。通过结合高分辨率和翻转低分辨率图像的激活图，将注意力图与适当的目标注意图与适当的目标注意图与适当的目标注意力图相结合的注意图与适当的目标注意力图的注意力图对齐。我们通过结合原始目标和高分辨率输入的预测来测量低分辨率面部图像的分类难度，并适应标签分布学习。我们的HSAC通过有效管理硬样品来赋予网络能够实现概括。各种FER数据集上的广泛实验证明了我们提出的方法比现有方法的多尺度低分辨率图像的优越性。此外，我们在原始RAF-DB数据集中达到了90.97％的最新性能。
加密艺术和技术赛的诗学...
当代生活在大量的技术系统中，其内部运作是晦涩难懂的，即使没有被锁定。没有主密钥。但是，这个加密世界必须以某种方式承担。fortu，“加密”一词包含一个潜在的空间假想。，这种虚构的洞察力可以深入了解技术内外的内容。面对信息不对称，当密码造影编码不会（或不发生）时，这种观点就可以提供美学购买。一个空间虚构的启用poiesis是艺术核心的制作或构成的感觉，即使面对不可裂缝。如果无法打开并检查加密问题，则可能会被撤回。Poiesis提供叙事和绘画侵入，这是一种奇怪地形的内源性心理图，或者至少是某些方向。在回顾过去十年的精选艺术品时，本书与Big Tech的错误主张背道而驰，这是一种新的透明和开放性文化，而是展示了加密的诗学。“加密”一词是围绕着地穴的图像构建的，作为封闭或隐藏位置的主要图。回到古老的葬礼实践中，“地下室”包含了一个潜在的历史，远远早于现代技术。作为一种隐性的推论，埋葬技术的问题以及密封的仪式和表现方面被术语本身提高（就像死者一样）。从定义上讲，一个地下室包含一个身体。地下室是一个神秘的地方。这是图像的道路及其动态的想象力。谈判其建筑结构会激活有关埋藏的人物是否可以安息的戏剧，它是否会被批准的实践（例如考古学）剥夺，还是被严重的抢劫剥夺了。知识所包含的知识是涉及的，并且只能通过recondite或可疑方法收集。作为批评的作品，这本书在两极之间摇摆不定，但更倾向于后者。如果密码学说明了处理数字加密（一种科学方法）的合法右手道路，那么poiesis及其解释追求左手路径。如果错误地判断，这条道路似乎很怀疑。然而，正如哲学家加斯顿·巴切拉德（Gaston Bachelard）提醒我们的那样，“图像不是概念。他们不退出意义。的确，他们倾向于超越自己的意义。” 1此外，“如果存在的图像不会让我们想到一个缺失的图像，如果图像不能确定不寻常图像的丰度（爆炸），那么就没有想象力。” 2通过如此丰富，疏远，守卫，