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将神经符号人工智能引入人文社会科学：为什么这是可能的以及可以做什么？
摘要：在人工智能（AI）的支持下，各行各业的智能应用给人类社会带来了巨大的变化。人工智能不仅受到人文社会科学学者的关注、分析和批判，而且在实证研究方法中发挥着重要作用，从而推动了人文社会科学领域研究范式的转变。目前，神经符号人工智能作为人工智能领域两大派系——联结主义和符号主义融合的新产品，因其感知环境的学习能力和操纵符号的推理能力，在研究和解决涉及海量数据的人文社会问题方面具有很高的应用价值。神经符号人工智能的引入对于数字人文、计算社会科学等新兴交叉学科领域的发展也具有重要意义。本文旨在理清神经符号人工智能与人文社会科学的联系，总结其最新的发展趋势和代表性应用，探索一条适应大数据时代的人文社会科学多元化方法论拓展的可行路径。
利用基因组预测检测数量性状的微进化变化
通过观察个体育种值随时间的变化来检测微进化对自然选择的反应是一项挑战。收集合适的数据集可能需要很多年，而且理清环境和遗传对表型变化的贡献并非易事。此外，基于谱系的获取个体育种值的方法存在已知偏差。在这里，我们应用基因组预测方法来估计索艾羊 (Ovis aries) 35 年数据集中成年体重的育种值。与传统的基于谱系的方法进行了比较。在研究期间，成年体重下降，但体重的潜在遗传成分增加，但增加的速度不太可能归因于遗传漂变。因此，可能发生了成年体重增加的隐秘微进化。基因组和基于谱系的方法给出了基本一致的结果。因此，使用基因组预测来研究野生种群的微进化可以消除对谱系数据的要求，可能为类似研究开辟新的研究系统。
塔米·撒切尔 (Tami Thatcher) 就 E 草案向美国能源部和国家核安全局 (NNSA) 提交的公众意见
2022 年 12 月的 EIS 草案未能提供所需的事故分析假设，这在试图通过搜索 2015 年的 EIS 来理清假设时造成了很大的歧义。2015 年 EIS 附录 D 对人类健康影响和 LANL 和 SRS 事故后果的分析提供了 DOE 十多年前记录的安全分析结果，并且还给出了 2015 年 EIS 作者认为更合适的减少后果估计。然后，2022 年 12 月的 EIS 似乎有时会挑选旧的 DOE 后果，有时会挑选减少的 2015 年后果估计，所有这些都没有任何解释。2022 年 EIS 中价值观的调整使得与 2015 年 EIS 的比较变得更加困难。而且，2022 年的 EIS 草案中根本没有提供 LANL 升级和取消的安全升级的最新状态。
第 29 期 | 2023 年 9 月 - 技术雷达
毫不奇怪，在本期 Radar 中，AI 相关主题占据了我们的讨论重点。这是有史以来第一次，我们需要一个可视化指南来理清不同的类别和功能（即使在 JavaScript 生态系统混乱的鼎盛时期，我们也从未求助于此）。作为一家拥有 CI 和 CD 等开创性工程实践历史的软件咨询公司，我们特别感兴趣的类别之一是使用 AI 来协助软件开发。因此，作为 Radar 的一部分，我们讨论了许多编码辅助工具，例如 GitHub Copilot、Tabnine 和 Codeium。我们还对用于编码的开源 LLM 可能会如何撼动工具格局感到兴奋，并且我们看到了除编码之外的辅助工具和功能的爆炸式增长的巨大前景，例如用户故事编写辅助、用户研究、电梯游说和其他基于语言的杂务。同时，我们希望开发人员负责任地使用所有这些工具并牢牢掌握主动权，而幻觉依赖之类的事情只是需要注意的安全和质量风险之一。
主动学习和学生成就：空间、经验还是教学法的问题？
尽管研究成果越来越多，但要理清教室建筑、学生特征和教学设计对学生成绩的影响却颇具挑战性。在本研究所依据的卫生专业领域，关于这一主题的研究很少（Waltz 等人，2014 年）。新临床医生需要掌握相关的内容知识，并能够在各种情况和不同背景下应用这些知识，同时还要接受培训以解决问题、进行批判性和分析性思考、通过口头和书面媒介进行有效沟通，并能很好地作为跨专业团队成员工作，这样他们才能在毕业时满足临床实践的要求。主动学习教室建筑和主动学习教学法已被开发为教室和专业空间之间的桥梁。理想情况下，教师能够利用建筑和教学法创造机会，在反映未来工作场所许多方面的互动情况下应用知识。这使得学生能够更深入地参与内容、与同学和老师互动（Finkelstein 等人，2016 年；Rands 和 Gansemer-Topf，2017 年）。然而，了解如何平衡和优先考虑这些资源对
人工智能如何改善人类的决策？
人工智能如何改善人类的决策？回答这个问题很有挑战性，因为很难评估每个决策的质量，也很难理清人工智能对决策的影响。我们研究专业的围棋比赛，这为克服这些挑战提供了一个独特的机会。2016 年，一个人工智能围棋程序 (APG) 意外击败了最优秀的人类选手，超越了人类数千年来积累的最佳知识和技能。为了研究 APG 的影响，我们在 APG 首次公开发布之前和之后将人类的举动与人工智能的卓越解决方案进行了比较。我们对 1,242 名专业选手在 25,033 场比赛中的 750,990 步进行了分析，结果表明，APG 显著提高了选手的举动质量，以每一步获胜概率的变化来衡量。我们还表明，关键机制是减少人为错误的数量和比赛中最关键错误的严重程度。有趣的是，这种改进在游戏的早期阶段最为明显，因为不确定性更高。此外，年轻球员对 APG 更加开放并且能够更好地利用 APG，因此他们比资深球员受益更多，这表明在 AI 的采用和使用方面存在代际不平等。
二重奏钢琴家的大脑间同步的内源性来源
当人们相互交流时，他们的大脑会同步。然而，目前尚不清楚脑间同步 (IBS) 是否在功能上与社交互动相关，或源于个体大脑接触相同的感觉运动信息。为了理清这些观点，当前的双脑电图研究调查了钢琴家联合演奏二重奏时基于振幅的 IBS，二重奏包含一个静默停顿，然后是节奏变化。首先，我们操纵预期节奏变化的相似性，并在停顿期间测量 IBS，从而捕捉到纯内源性时间计划的对齐，而没有声音或运动。值得注意的是，当伴侣计划相似的节奏时，右后伽马 IBS 更高，它可以预测伴侣的节奏在停顿后是否匹配，并且它只在真实情况下受到调节，而不是在替代对中受到调节。其次，我们操纵了对伴侣动作的熟悉程度，并在有声音的联合表演期间测量了 IBS。尽管感觉运动信息在不同条件下相似，但当伴侣不熟悉对方的部分并且必须更密切地关注表演的声音时，γ-IBS 更高。这些综合研究结果表明，IBS 不仅仅是共享感觉运动信息的附带现象，而且还可能取决于对行为同步和成功的社交互动至关重要的内源性认知过程。
危险化学品储存事故中人为因素关系分析
摘要：人为因素是危化品储存事故的重要原因，理清人为因素之间的关系，有助于识别事故中不安全行为与影响因素之间的逻辑链。因此，本文对危化品储存事故的人为关系进行了研究。首先，介绍了源自航空领域事故分析的人为因素分析与分类系统（HFACS）。由于有些条目是为航空事故分析而设计的，如“机组资源管理”条目，并不完全适用于危化品储存事故分析。因此，本文对HFACS模型进行了一些修改和改变，使之适用于危化品储存事故分析。基于改进的HFACS模型，对42起危化品储存事故进行了分析，并对其原因进行了分类。经过分析发现，在HFACS框架下，事故发生率最高的是资源管理，其次是违规和监管不力，最后是组织流程和技术环境。最后，根据改进的HFACS分析得到的各类事故原因统计结果，采用卡方检验和比值比分析，进一步探讨人为因素在危险化学品仓储事故中的相关性。四个层次的因素之间存在16组显著的因果关系，包括资源管理和监管不力、计划性不当操作和技术环境、监管不力和身体/心理限制、技术环境和基于技能的错误等。
商业计划
商业计划书的目的是概述和确定商业理念的盈利能力和成功潜力。商业计划书可以帮助您理清思路，在申请资金时也必不可少。日期： 企业名称/计划中的企业名称： 所有者姓名： 电话号码： 电子邮件地址： 1. 商业理念 简要概述您的商业理念。首先描述业务范围，然后添加您认为相关的更多信息。 - 您卖什么？ - 卖给谁？ - 您如何销售？ - 您的业务范围是什么？ - 您的价值观如何在您的业务中体现？ 2. 能力 经营企业基于能力，而您的专业技能和教育是这种能力的一些关键因素。您也可以通过爱好或日常活动获得能力。 企业家应该以结果为导向、坚持不懈和独立自主。使用以下问题来帮助您描述您的能力领域。 - 您有什么样的工作经验，您的教育背景是什么？ - 您是否具备作为企业家有用的特定技能、知识或诀窍？ - 你的长处是什么？ - 你的弱点是什么？ - 你需要掌握哪些技能以及如何掌握这些技能？ - 你拥有哪些创业资源？（例如财务状况、支持网络） 3.产品/服务/产品化 你可以提供的产品或服务取决于你的专业技能和能力。要想成为一名成功的企业家，你需要知道你的客户需要什么以及他们对你和你提供的产品或服务的期望是什么。试着从客户的角度看问题。当你的能力和产品化达到平衡时，在客户眼中，你将比竞争对手更具优势。使用以下问题来帮助你描述你的产品/服务。