• 难以建立和维护知识数据库 • 对于许多 pbs 来说:不可能明确表达规则(例如:图像分类) • ML:从数据中学习到的规则,从数据中浮现出来的规则
•不超过100年前,人们通常认为蟾蜍,蛇和小鼠可能是由潮湿的土壤诞生的。苍蝇可能从肥料中浮现出来。那马got(我们现在知道的是苍蝇的幼虫)可能是由于腐烂的尸体而产生的。
1请注意,在当前的论文中,我们没有处理更哲学上的有争议的问题,即AI实际上是否可以具有真正的心理生活并坠入爱河,例如,有人认为这种能力可能会从计算中浮现。相反,我们专注于人们是否相信AI同伴可以。
然而,亚洲财产和意外伤害保险业面临的挑战远不止于此。更深层次的问题是该行业的盈利能力不断下降,尤其是在亚洲较发达的地区。巨额索赔激增和运营费用不断上涨等严峻挑战的出现给该行业的财务状况带来了巨大压力。与此同时,新的、更复杂的风险也浮现出来——最明显的是网络攻击的日益普遍和电动汽车的迅速普及。这些新兴风险加剧了对能够适应不断变化的威胁和脆弱性的强大保险解决方案的需求。
备注:延长的泥泞的泥泞是新加坡的一种罕见鱼类,它居住在红树林小溪和泥泞的潮汐入口,在那里它仍然淹没了,它的眼睛在水面上方伸出来(贝克,2025年)。与Pulau Ubin和Pulau Tekong等岛屿一起,已从Pasir Ris和Sungei Buloh等地区记录了它(Larson,Jaafar&Lim,2008年)。已经观察到从潮汐下的红树林小溪中的洞穴中浮现出来(Jiayuan lin,pers。obs。)。在新加坡红色数据书的第三版中,该物种被列为新加坡的“脆弱”物种(Jaafar等,2024)。
历史告诉我们科学发展的连续性。我们知道,每个时代都有自己的问题,下一个时代要么解决这些问题,要么将其视为无用之物而将其抛在一边,并用新问题取而代之。如果我们想了解数学知识在不久的将来可能的发展,就必须让悬而未决的问题在我们脑海中浮现,并审视当今科学提出的问题,我们期待未来能够解决这些问题。在我看来,处于世纪交汇处的今天非常适合对问题进行这样的回顾。因为一个伟大时代的结束不仅让我们回顾过去,而且还将我们的思想引向未知的未来。
历史告诉我们科学发展的连续性。我们知道,每个时代都有自己的问题,下一个时代要么解决这些问题,要么将其视为无用之物而将其抛在一边,并用新问题取而代之。如果我们想了解数学知识在不久的将来可能的发展,我们必须让悬而未决的问题在我们脑海中浮现,并审视当今科学提出的问题,我们期待未来能够解决这些问题。在我看来,处于世纪交汇处的今天非常适合对问题进行这样的回顾。因为一个伟大时代的结束不仅让我们回顾过去,而且还将我们的思想引向未知的未来。
• 民间心理学怀疑论者:这些哲学家认为,符号人工智能系统中的意向性/“目标”和“信念”等概念过于抽象,无法在计算机系统中有意义地实现。他们喜欢联结主义,因为它提供了一种更严格的数学/计算/“科学”方法来建模认知。计算心理学怀疑论者:另一方面,这些哲学家认为当时的符号人工智能系统太像计算机、计算性太强、太僵化(即没有符号基础)。他们喜欢联结主义,因为它通过直接计算感官数据来解决认知“基础”问题。他们认为,与串行人工智能方法相比,感官数据的分布式并行计算更有可能让认知“浮现”。
决定方法”。感兴趣的现象集中在公司内部两个工作组(EOD 和 ECTR)内部和跨工作组的互动。因此,在定性民族志案例研究中采用了现象学方法,使用直接观察和访谈。访谈要么是半结构化的,要么是临时的。根据 Bailey [25,第 72 页] 的说法,“非正式访谈是研究人员有意识地试图找出有关人员环境的更多信息”。定性访谈“实际上是一次访谈,是两个人就共同感兴趣的主题进行观点交流”,研究人员试图“从受试者的角度理解世界,揭示人们经历的意义”[26,第 1-2 页]。此外, “做现象学”意味着捕捉“现象及其背景的丰富描述”,以使本质浮现出来[27,第 104 页]。