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World File Search System有意识
OBM 神经生物学为什么是量子大脑？
摘要 本文回顾了对量子脑假说的现代研究方法。目的是从物理学、生物学、计算机科学、宇宙学和形而上学等广泛角度来考虑这一假说及其经典的脑机替代理论。我的出发点是，问意识是否可以拥有自由意志从根本上来说是错误的。物理学和神经科学都对这一方面提出了质疑。本文认为，寻找有意识的自由意志（通常在 Libet 型实验中进行测试）意味着本末倒置。从进化的角度来看，一个更正确的问题是：简单生物的原始神经网络是否拥有自由意志机制（量子起源），这对生命的繁荣极其有价值？那么，这些机制是否可能从最古老的大脑区域（如脑干）中的原始（快速和随机）反射进化而来，从而在大脑进化的后期产生有意识的以皮层为中心的特性？
我们与人工智能实体关系中的伦理问题
本章讨论我们与人工实体（机器人、机器人和其他计算系统）关系的伦理问题，这些实体被创建来与我们互动，就好像它们是有知觉和自主的个体一样。它们可能体现为机器人或仅存在于软件中；有些显然是人造的，而另一些则至少在某些条件下与人类没有区别。此类互动何时有益或有害？我们与计算实体的关系如何改变我们与其他人类的关系？我们与机器或人类互动在什么时候很重要，为什么？感知能力（具有情感、感受到痛苦并想要避免痛苦的能力）是这里的核心概念。我们对有知觉的生物负有道德责任，而对无知觉的物体则没有：踢狗是残忍的，但踢石头则不是。虽然有感知能力的人工实体将来可能会出现，但目前还只是理论上的可能性。目前所有存在的人工实体都是无感知的，但与岩石不同，它们的相互作用和设计让人觉得它们是有个性和情感的有意识实体。模拟感知能力是本章的主要焦点，强调了我们与看似有感知能力但实际上没有感知能力的实体之间的关系。有些相当简单；我们对拟人化的倾向可以使即使是原始程序的输出在我们看来也像是一个有认知能力的思维行为。其他则复杂得令人费解，对有意识和智能行为的复杂模仿几乎无法与真正有意识的生物的行为区分开来。我们将研究的一些伦理问题涉及我们与人工实体的个人关系。人们寻求人工智能助手的陪伴，为损坏的机器狗举行葬礼，并向模拟治疗师倾诉。
论机器思维 - 计算机科学与工程
人工智能 (AI) 取得了长足进步，无论是符号学派还是联结学派 [1]。然而，机器思维的根本困难依然存在。这些困难的根源似乎在于人们不了解机器分类器之外的自然思维是什么。艾伦·图灵曾预言 [2]：“我相信，到本世纪末，词汇的使用和一般受过教育的观点将发生巨大变化，人们将能够在不被反驳的情况下谈论机器思维。”不幸的是，这种情况到 1999 年并没有发生。比图灵预测的晚了 20 多年，这篇论文基于我们自发展网络 (DN) [3]–[5] 以来取得的一些重大进展，建设性地解决了这个具有挑战性的问题，这些进展得益于我们在人工智能和自然智能方面的广博知识。我们提出了一种称为有意识学习的人工智能新范式，其会议版本于 2020 年发表在 [6]、[7] 中。有意识的学习意味着人工智能机器在其一生中必须具有部分意识，因为它早年较简单和部分的意识对于它在以后的生命中学习更复杂和更完整的意识是必要的。然而，意识超出了本文的讨论范围。在本文中，我们提出了一个机器学习模型，它是有意识学习的必要条件。我们进一步将规划作为思维的一个例子，以通过实验促进我们的理解。虽然我们已经看到一些书籍 [8]、[9] 的书名中带有“机器思维”，但这些出版物并没有明确定义他们所说的“机器思维”是什么意思，而且这些书中的方法仍然是非涌现的，不符合这里对机器思维的定义。
供应链的绿化以通过逻辑整合供应链资源来推动性能
这是指整合供应链中环境的关注的过程，使排放受到控制，减少废物的产生并保护生态系统。GSCMP包括绿色采购，寻求与供应商和客户的积极合作，从策略性地使用反向物流来实践生态设计，以及有意识地绿色的内部操作。
复制意识测试结果的结果会导致使用
当前的研究是一种尝试复制先前采用sublim-inal启动来测试意识导致量子力学崩溃（CCC）解释的实验。刺激刺激素数直接从局部放射性衰减中的图案中得出，在屏幕上闪烁了一段时间的短暂短暂，无法有意识地体验。素数紧随其后，提出了刺激符号的介绍，要求人类参与者迅速做出反应。根据CCC的解释，由于素数尚未暴露于有意识的观察，因此它们应基于它们得出的放射性衰变，以叠加状态继续存在。可以假设，以这种方式产生的素数不应影响随后的响应时间，因为它是在预言中故意观察到的对照条件下会影响随后的响应时间。支持了这一假设。素数在观察到的条件下的影响明显大于在未经耐药条件下获得的效果。这一发现与以前的实验结果一致，并为CCC解释的量子力学提供了额外的支持。
益普索新闻稿：AI。2023 年马来西亚对人工智能的看法和期望
马来西亚人与东南亚邻国一样，往往高估了他们对人工智能的了解以及使用人工智能的产品和服务类型。人工智能正在快速发展，并将在不久的将来继续加速发展。个人和政府需要有意识并准备好面对随之而来的社会转型，同时享受采用人工智能带来的好处。
将信息集成到大脑的EM领域：CEMI ...
从这个意义上讲，该领域具有类似存储分布式信息的全息图的共同特征。但是，在CEMI字段的情况下，信息是作为空间中的算法而不是时间存在的。它是物理整合的信息。诸如此类的现场实现算法，但在大脑中，我认为是有意识思想的物理基础。
河滨市男子因销售假飞机零件被控第二次联邦案件，被判入狱 46 个月
“通过向航空业公司出售欺诈和未经批准的零部件，[汗] 造成了其零部件被安装在商用和军用飞机上的风险，而不是真正的飞机零部件，”汗在认罪协议中承认。“通过这样做，[汗] 有意识地和鲁莽地给飞机乘客和公众造成了死亡或严重人身伤害的风险。”
建立在大脑如何使思想
摘要 - 本文调查了数学定律，电路和体系结构的发展，这些数学定律，电路和体系结构模拟了我们的大脑如何使我们的思想发展，并展示了这些贡献如何为开发通用自主的自适应算法和机器人提供工程和技术中智能应用的蓝图。短期记忆，中期记忆和长期记忆的数学定律为所有随后的生物神经网络模型提供了当代基础，随后始于1968年，随后稳定的模型发现和开发流到了当今。1983年在本期刊上发表的Cohen – Grossberg模型和定理是这一系列发展的一步。它证明了使用lyapunov函数作为一种工具的通用神经网络的全局限制定理。这些定理提供了一种保证，可以保证这些网络中的学习会产生稳定的记忆。本文调查了神经网络设计和应用的其他数学基础，并描述了具有越来越强大且一般功能功能的模型增量分离的建模方法。通过自适应共振理论或艺术来说明这种方法，这些结构解释了我们的大脑如何自主学习参加，识别和预测不断变化的世界中的对象和事件，并在途中解释了我们的大脑如何变得有意识，以及对学习强迫进化以发现有意识的心灵状态的计算约束。多种类型的共振支持各种有意识的意识，并可以对大型心理和神经生物学数据库的解释和预测有关受访，认知，情感和行动。由于艺术可以从不断变化的世界中的普遍误差纠正问题的思想实验中得出，因此其扩展的应用程序扩展到自主智能系统的开发应改变未来的技术。
2023 年春季哲学本科...
PHIL 3330：心智与大脑* MW 9:30-10:45 STEVE JACOBSON TR 2:15-3:30 ED COX 本课程将解答有关心智及其与大脑的关系的难题。我们怎么知道其他人有意识？我们怎么知道非人类动物有意识？黑猩猩是人吗？植物会思考吗？计算机有可能思考吗？有可能用大脑活动来解释意识吗？神经科学会破坏自由意志的可能性吗？随着时间的推移成为同一个人是什么感觉？PHIL 3730：商业伦理 MW 2:00-3:15（在线）JAKE SWEET 加强学生分离商业理论和实践的道德方面的能力；提供概念工具来评估这些实践与国内和国际商业中的当代问题和长期存在的问题；让学生了解主要的理论道德观点和当前的管理理论，为学生在自己的工作生活中遇到这些问题或类似问题时提供基础。因此，这是一门应用伦理学课程，旨在提高学生的辨别能力和决策能力。