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信任机器智能：军事行动中的人工智能与人类自主协作
摘要 人工智能的不断进步使得军事系统的自主性水平更高。随着机器智能作用的不断扩大，人类与自主系统之间的有效合作将成为未来军事行动中越来越重要的一个方面。成功的人机自主协作 (HAT) 需要在机器智能中建立适当的信任水平，而这种信任水平会根据 HAT 发生的环境而有所不同。有关信任和自动化的大量文献，加上较新的关于军事系统自主性的研究，构成了本研究的基础。本研究研究了三类机器智能应用中信任的各个方面。这些包括数据集成和分析、所有领域的自主系统以及决策支持应用。每个类别中与适当校准信任水平相关的问题各不相同，信任不协调的后果和潜在的缓解措施也各不相同。
机器学习和人力资源管理：有效劳动力管理的途径
自机器智能（ML）增加人力资源管理（HRM）以来，人力资本工作的发展既好又坏。本文介绍了人力资源管理财富，它面临的问题以及在这个地方AI和ML时代所提供的潜力。一开始，我们讨论了数据处理的变化如何改变了人力资源管理（HRM），重点是在变化的人力资源过程中，AI和机器智能的方式或机器智能的影响越来越大。有关这项研究的目标搜索了研究人类能力管理是什么，AI和ML如何影响它，AI和ML将如何影响任务以及在HRM中使用ML的优缺点。作品审查研究了有关人类财产管理的基本思想的出色细节。它专注于该领域如何从简单的政府任务到至关重要的努力到更好的成员幸福，产出和协会的幸福。在这一部分中，我们进一步讨论了AI和ML的方式或ML以什么方式交换了人力资源任务，例如引入，导演行为和计划受过训练的工人。人们检查了AI和ML如何改变HRM时，人们可以看到他们可以表现出家庭数据驱动的理解，使人力资源任务变得顺畅，并管理平稳以处理操作员并创建决策。，但为了在人力资源管理中最大程度地吸收机器智能，部分数据，错误数据和指导变更需要预期的固定。
机器可以认为吗？导致图灵测试的争议，1946- 1950年
抽象图灵（Turing）进行了众多争论的测试已满70岁，并且仍然存在争议。他的1950年论文被视为复杂且多层的文本，关键问题基本上仍未得到解答。Turing为什么选择从经验中学习作为实现机器智能的最佳方法？为什么他花了几年的时间与国际象棋一起工作，作为一项任务来说明和测试机器智能，只是为了将其交易以进行对话的问题，以便于1950年晚些时候提出问题？Turing为什么在机器智能测试中指的是性别模仿？在本文中，我将通过揭示所谓的图灵测试的社会，历史和认识论根源来直接解决这些问题。我将注意一个历史事实，到目前为止，在二级文献中几乎没有观察到，即图灵（Turing）的1950年测试是出于关于数字计算机的认知能力的争议，最著名的是物理学家和计算机先驱者Douglas Hartree，化学和哲学家Michael Polanyi和Michael Polanyi和Neurosurgeon Jeoffers。从历史背景来看，图灵的1950年论文可以理解为对这些思想家对机器可以思考的一系列挑战的答复。
欧盟法律的人工智能
A. 引言 在本文中，我借此机会简要介绍两位德国哲学家的核心思想，他们的工作与机器智能时代的法治高度相关。目前，英美道德和法律哲学占主导地位，强调功利主义或特定类型的新康德主义道德哲学，这要求进行一些反向思考，而《德国法律杂志》似乎是进行这种思考的正确场所。生物学家和哲学家 Helmuth Plessner 的开创性著作《有机生命和人类的层次》（1928）1 的英译本最近推出，这引发了人们对人类和机器智能之间差异的根本反思，包括对个性化微定位所依据的行为主义的尖锐批评。 2 Plessner 的核心发现基于他所谓的人类的中心位置性，这与律师兼法哲学家古斯塔夫·拉德布鲁赫在其《法哲学》（1932 年）3 中的关键见解相呼应，尤其是法律由反律法主义目标定义的观点。AI 通常代表人工智能，这是一个相当模糊的概念，无论是专家之间还是受其所谓颠覆性影响的人之间都没有达成一致意见。因此，AI 最好理解为自动推理，最好描述为机器智能。基于 Plessner 的观点，我认为当前的机器智能与人类智能有着根本的不同。我的观点是，正是人类智能是深度人工智能，而机器智能仅仅是自动化的。这与认识、欣赏和保护法律的人工智能性质及其为人类社会提供的特定智能的重要性有关。最后，我认为，正确理解机械代理的“存在模式”将是欧盟在 2020 年代面临的主要挑战之一。如果我们做对了，我们应该能够避免追求确定性 4，而这种追求既是信息资本主义 5 也是以国家为中心的监控 6 的基础。两者都建立在错误的愿景之上
Gealian Wu
期刊审稿人：IEEE关于模式分析和机器智能的交易，IEEE图像处理的IEE交易，关于多媒体的IEEE交易，有关电路和视频技术，神经计算，机器视觉和应用的电路和系统的IEEE交易
2024 年课程与招生
i. 人机交互 ii. 机器学习与智能系统 iii. 机器人与机器智能 iv. 软件工程 v. 数据工程 vi. 网络法与信息安全 vii. 无线通信与计算 类别座位矩阵如下：
计算机科学工程和信息系统（得分）
87 12929 Valarmathi博士人工智能，数据科学，机器学习，文本挖掘，物联网，软计算，软计算，网络安全，机器智能，软件工程，自然语言处理SJT 611 F 9442811963 Valarmathi.b@vit.ac@vit.ac.ac.ac.in 5