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詹妮弗·沃特曼·沃恩（Jennifer Wortman Vaughan）
Jennifer Wortman Vaughan Microsoft Research，纽约市jenn@microsoft.com 300 lafayette Street jenn@jennwv.com纽约，纽约，纽约，纽约10012 http://jennwv.com 2024年5月更新了我对人与AI系统之间的互动感兴趣的研究兴趣。近年来，我一直专注于这种互动，这是Microsoft的Fate Group和Microsoft透明度工作组的一部分。以前，我经常在预测市场和其他众包系统的背景下研究这种互动。我的研究背景是机器学习和算法经济学。但是，由于人们在机器学习生命周期中发挥的核心作用，我现在将人类受试者实验甚至定性方法编织到我的研究中，以更好地了解社会技术系统中的人类行为。宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚州教育大学
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
沃特敦都会区经济指标
资料来源：美国人口普查局；美国劳工统计局；美国经济分析局；明尼苏达大学 IPUMS USA。数据通过 data.census.gov、Moody's Economy.com 或直接从来源检索。*注：这些是邻近地区。
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