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人工智能科学硕士
Application at a Glance 3 Application Checklist 3 Important Dates 3 Fall Application 3 Spring Application 3 Eligibility Requirements 4 Bachelor's Degree 4 GPA 4 Preferred Qualifications 4 Relevant Education 4 Relevant Background 4 Step 1 5 Apply to the Graduate School at The University of Texas at Austin 5 Step 2 6 Pay the Application Fee 6 Step 3 7 Upload Remaining Application Items to Your MyStatus Portal 7 Program Requirements 7 Optional Program Items 8 Office of Graduate Admissions (OGA)需求8步骤4 9发送测试分数9步骤5 10查看您的状态10重要日期10秋季申请10春季申请10提交10
人工智能科学交流
机器人，即由人工智能控制的混合有机和合成组件的机器人，可能很快就会在日常生活中普及。它们将与人类互动，并像人类一样思考、行为和感受。它们可能会呈现出类人机器人的外表，以便在民间社会中得到更好的接受。这些人造实体可能会通过执行改善日常生活的任务来为人类带来安慰；与此同时，它们也可能成为人们担忧的根源，因为它们是与人类可能不再控制的自主权相关的内在威胁的承载者。无论人们对它们的看法是正面的还是负面的，它们的社会地位问题都很快必须得到考虑：这种考虑的迫切性体现在 2017 年被沙特阿拉伯授予公民身份的机器人索菲亚身上。本文表明有必要为这一观点制定法律和道德框架，并认为科学界和非科学界必须从现在开始抓住这个问题。文章还警告说，迄今为止，关于该主题的科学交流（即科学家的书面贡献）表明，科学界和民间社会还远远没有为这种可能性做好准备。文章的结论是，在民间社会面对这一问题之前，必须分析并社会化诸如生物机器人之类的实体的社会地位；这尤其要通过科学和非科学交流来实现。
大规模人工智能科学
奖项详情和要求：奖项期限和资金申请：三个技术重点领域各设一个奖项：多物理应用、生物系统或材料发现。提案可申请三年的支持。技术重点领域提案的资金申请预计为三年的奖项期限内约 600 万美元（包括间接费用）。每个团队必须至少有三所 UC 校区参与，最好是四所，外加一个或两个 UC 管理的 NNSA 国家实验室（洛斯阿拉莫斯和劳伦斯利弗莫尔国家实验室）的参与。超过允许最高限额的年度项目总成本可由其他支持或捐款来源支付（请参阅下文的“NNSA 国家实验室捐款”）。总预算必须与提议的活动和提案的潜在影响相称。资金应优先用于支持 UC 学生和博士后学者的研究和培训，特别是支持促进研究生获得学位的活动。拟议的预算应寻求有效利用资源，以最大限度地提高研究成果并最大限度地降低管理成本。完整提案中需要列出每个合作机构的详细预算和理由。允许和不允许的成本：完整的申请说明将包括允许和不允许的成本说明。加州大学各校区以及 NNSA 和 DOE 科学办公室国家实验室均可将其批准的间接成本率 (MTDC 基础) 计入奖项。作为一般指导，请注意，本奖项提供的资金可能不包括任何机密研究活动、患者护理费用、临床试验、专利执行费用、筹款费用、设备维护或对非加州大学附属实体的分奖项。不允许国家实验室或国家用户设施购买设备。如果提供了令人信服的理由，则可以要求加州大学各校区购买设备，并且整个加州大学系统都可以使用和访问该设备。设备必须永久位于加州大学的校园位置，不得购买用于永久安装在非加州大学位置。
智能科学：人工智能如何彻底改变制药医学
人工智能 (AI) 是计算机科学领域的一门学科，它涵盖了能够模拟人类行为的机器的开发和利用，特别是在对数据进行精明的检查和解释方面。人工智能通过利用专门的算法来运作，它包括深度 (DL)、机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 等技术。因此，人工智能已在药物化学和医疗保健研究中得到应用。所采用的人工智能模型涵盖了一系列方法，包括应用于药物或患者的无监督聚类技术，以辨别潜在的药物化合物或合适的患者群体。此外，监督式 ML 方法还用于提高治疗药物监测的有效性。此外，人工智能辅助预测临床试验的临床结果可以通过优先考虑可能成功的治疗干预来提高效率，从而使患者受益。人工智能还可以通过定位潜在的干预目标并评估其疗效来帮助创建个性化治疗。因此，本综述提供了对人工智能应用的最新进展以及制药医学领域使用的不同工具的见解。
人工智能科学、技术和创新相关指标
1 日本总务省统计局，“2022 年研究与开发调查结果”。 https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00200543&tstat=000001032090&cycle=0&year= 20220&month=0&tclass1=000001171546 2 日本总务省统计局，“2023 年研究与开发调查结果”。 https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00200543&tstat=000001032090&cycle=0&year= 20230&month=0&tclass1=000001211180
人工智能科学建议：政府科学办公室评估
4.2 评估等级................................................................................................ 42
有限理性、满足感、人工智能和
经济理论，由 TJ Kastelein、SK Kuipers、WA Nijenhuis 和 GR Wagenaar 编辑。65–86。波士顿，马萨诸塞州：Springer。Simon，Herbert A. 1996。人工智能科学。第三版。波士顿：麻省理工学院出版社。Simon，Herbert A. 1997[1947]。行政行为：决策研究
人工智能图像：人工智能伦理的盲点
摘要 本文认为人工智能伦理通常忽视了与人工智能科学传播相关的问题。特别是，本文关注的是人工智能的视觉传播，更具体地说，关注的是人工智能科学传播中某些库存图片的使用——特别是那些以过度使用蓝色和反复出现的主题为特征的图像，例如雌雄同体的面孔、半肉半电路的大脑，以及米开朗基罗的《创造亚当》的变种。在第一部分中，作者引用了“指称主义”科学传播伦理来对这些图像进行伦理评估。从这个角度来看，这些图像是不道德的。虽然科学传播伦理通常提倡谦虚和谦逊等美德，但类似的图像却是傲慢和过度自信的。在第二部分中，作者使用了法国哲学家雅克·朗西埃的“感性分布”、“分歧”和“沉思形象”的概念。朗西埃的思想为对这些人工智能形象的更深入批判铺平了道路。类似形象的问题不在于它们缺乏对“事物本身”的参考。而是在于它们扼杀了任何可能对人工智能产生分歧的形式。然而，作者认为，库存图像和其他流行的人工智能图像本身并不是问题，它们也可以是一种资源。这取决于这些图像是否真正有可能支持各种形式的沉思。在结论中，问题在于本文提出的人工智能图像伦理或政治是否可以直接应用于人工智能伦理。
101 「数据分析」 数据分析杂志 2022/12，第 17 卷，第 4 期，第 4 页101-116 DOI：10.6338/JDA.202212/SP_17(4).0009 人工智能和概念
本文认为，否定自然与人工之间的本体论差异是不合理的；将自然简化为人工或将人工简化为自然也不可能。除非有人想清空“自然”和“人工”这两个术语和概念的语义内容。大多数关于人工智能 (AI) 的哲学讨论一直与人有关，尤其是与人类智力、意识和/或一般思想有关。本文旨在通过讨论人工智能与“自然”和“人工”概念的关系来扩大对话范围。这一意图是更批判性地理解人工智能中的人工性。为了实现这一点，亚里士多德《自然哲学》中的“自然”概念已被用作一种认识论工具，用于审视人工的概念以及人工智能科学和技术的目标。关键词：人工智能、人工性、人工制品、信息处理、自然。