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利用进化和直觉创造新酶
利用进化和直觉创造新酶 Patrick J. Almhjell 和 Frances H. Arnold，加州理工学院 简介 酶是大自然的催化剂，生物体利用化学反应从其环境中提取物质和能量并创造新生命。想想阳光和二氧化碳如何被植物转化为糖，以及这些糖后来如何被依靠植物作为食物的生物体代谢。这些反应都是由酶催化的。甚至血液中的溶解二氧化碳（以碳酸盐的形式）转化为呼出的气态二氧化碳，以及不同药物的代谢以将其从人体循环系统中清除，都是由这些非凡的生物机器完成的。在进化的指导下，酶已针对其特定反应进行优化，与未催化反应和其他催化剂相比，它们可以表现出非凡的速率增强和选择性。酶由 20 种典型氨基酸的线性排列组成，这些氨基酸折叠成复杂的三维结构。它们通常结合不同的辅因子来促进反应，有时通过翻译后修饰进一步修饰，从而改变其结构和功能。通过进化优化酶是由于两个主要事件的作用：编码酶的 DNA 发生突变，随后对其功能或表型进行选择。改善功能的突变可以在群体中富集。这一过程使生物体能够吸收和消耗周围的资源；那些做得更好的生物体有更好的机会将其基因传递给下一代。这一过程还产生了丰富的生命多样性，这些生命已经适应了几乎占据世界每个生态位。强大的进化设计算法已以定向进化的形式带入实验室，可用于设计酶和其他蛋白质，使其具有满足人类需求的有用特性。与自然进化类似，定向进化使用诱变，这是一种创造遗传多样性的方法，然后进行某种形式的选择或筛选，以识别具有改进特性的变体酶。这个循环可以重复，直到特性得到充分改善（图 1a）。在大多数情况下，定向进化在概念和技术上都很简单：一旦确定某种酶表现出所需功能的低活性，诱变和筛选改进的功能通常会提供增强。然而，第一步，即确定具有一些初始活性的酶，可能远非易事。无论是在自然界还是在实验室中，我们经常会想知道新功能在自然进化过程中究竟是如何产生的。与细胞生物学“omnis cellula e cellula”（即“所有细胞都来自细胞”）的信条类似，酶源自早期的酶和其他蛋白质，并在进化过程中获得新功能。什么情况下，一种酶可以执行一种功能，从而进化为另一种具有不同功能的酶？这个问题尚未完全得到解答，但据观察，这个过程在自然界中通常是逐步发生的，通过微小的变化和偶然性（正确的变化或正确的新条件）在很长一段时间内发生（图 1b）。然而，我们酶工程师希望创造能够解决当前时间敏感问题的酶，因此无法等待“进化时间尺度”出现并优化解决方案。此外，我们可能希望朝不同的方向发展，创造为我们服务的酶，而不是支持制造它的生物体。那么，我们如何才能更快、更有针对性地向新的催化活动迈进？正如我们将在本章中看到的，它通常涉及利用一个人的化学直觉，了解反应发生的方式和原因，并在正确的条件下做出正确的改变。
模糊，直觉模糊和中性粒子图的能量
对文献的综述深入研究了模糊图，直觉模糊图和中性粒细胞图的能量测量和决策过程之间的复杂相互作用。在图理论中，能量是用于测量结构特性并评估决策模型动力学的关键数量。考虑到涉及决策的上下文中能量测量的理论基础，计算技术和实际应用的理论基础，考虑到模糊，直觉模糊和中性粒细胞图模型所带来的特殊特征。本综述试图为希望使用能量度量的研究人员和从业者提供彻底的理解，以在这些特定图形拓扑结构中综合先前的研究中，以设置这些特定图形拓扑内包含的不确定性。
关于直觉：一项大脑健康研究 - Balm In Gilead
Intuition 是 Biogen 与 Apple 合作赞助的一项虚拟研究，参与者年龄在 21 岁至 86 岁之间。加入我们，您可以帮助研究人员研究 Apple Watch 和 iPhone 在测量成年人思维和记忆变化以及研究大脑健康的长期变化方面可以发挥的作用。随着年龄的增长，大脑健康的一些变化可能正常发生，而其他变化可能是某些形式的痴呆症（如阿尔茨海默病）的早期指标。因此，这项研究可能是更好地了解整体大脑健康的重要一步。
不仅仅是一种直觉：气候变化如何影响胃肠道健康
在中低收入国家，尤其是在热带地区的国家中，胃肠道疾病的激增带来了多方面的威胁。环境变化促进了病原体的生长和扩散，而热应激和食物不安全性降低了人类自然免疫功能的疗效。这些国家的适应粮食短缺的能力也不是高收入国家，导致对已经受热压力，疾病和粮食不安全感影响的国家产生不成比例的影响。
理性与直觉：人工智能决策工具在管理实践中的融合
认知技术被称为新型人工智能，根据 Davenport 和 Ronanki (2018) 的说法，它将彻底改变商业世界。根据 Davenport 和 Ronanki 的研究，35% 的受访经理认为人工智能将使他们能够做出更好的决策。“有必要对工作流程进行系统性重新设计，以确保人类和机器能够增强彼此的优势并弥补弱点”（Davenport & Ronanki，2018，第 9 页）。然而，作者并未说明这一切将如何实现，以及管理者如何将这些工具融入到他们的工作中。事实上，许多研究人员和管理人员都承认技术为组织决策过程的质量带来了好处，以及信息和通信技术 (ICT) 提供的支持，这尤其要归功于近年来人工智能的进步。有些人甚至希望很快看到人工智能为管理者自己做决策（Davenport & Ronanki，2018；Duan 等人，2019）。鉴于 Ackoff 提出的一些要素，人们可能会认为，管理者的决策将得到越来越多的支持，甚至有一天，管理者可能会被人工智能“取代”在组织中执行决策任务。相反，其他作者建议，我们应该寻求利用基于人工智能的 BI 工具来表达管理者的独特能力，例如他们的直觉。对他们来说，这将允许将人类思维、认知偏见和启发式方法带回来（Gigerenzer & Gaissmaier，2011），可能在决策算法本身中，或者至少通过互补的决策过程（Gilboa 等人，2018 年）。
理解人类直觉在人机决策中的作用及解释
人工智能解释经常被提及作为改善人类与人工智能决策的一种方式，但实证研究并未发现解释有效性的一致证据，相反，当人工智能系统出错时，解释可能会增加过度依赖。虽然许多因素可能会影响对人工智能支持的依赖，但一个重要因素是决策者如何协调自己的直觉——基于先前知识、经验或模式识别的信念或启发式方法，用于做出判断——与人工智能系统提供的信息，以确定何时推翻人工智能预测。我们对两个预测任务进行了一项有声思考、混合方法研究，采用两种解释类型（基于特征和基于示例），以探索决策者的直觉如何影响他们对人工智能预测和解释的使用，并最终影响他们何时依赖人工智能的选择。我们的结果确定了推理人工智能预测和解释所涉及的三种直觉类型：关于任务结果的直觉、特征和人工智能限制。在此基础上，我们总结了三种可供决策者运用自己的直觉并推翻人工智能预测的途径。我们利用这些途径来解释为什么 (1) 我们使用的特征型解释并没有改善参与者的决策结果，反而增加了他们对人工智能的过度依赖，以及 (2) 我们使用的示例型解释比基于特征的解释提高了决策者的表现，并有助于实现人机互补的表现。总的来说，我们的工作确定了人工智能决策支持系统和解释方法的进一步发展方向，帮助决策者有效地运用直觉，实现对人工智能的适当依赖。
一种排名间隔估值的梯形直觉的方法...
一个任务问题在行业，决策分析以及工程和管理科学中的许多其他应用中起着至关重要的作用。间隔有价值的梯形直觉模糊集（IVTRIFS）是捕获不确定性的强大工具。当应用模糊集理论用于研究任何现实生活问题时，Ivtrifss的排名是必不可少的。在本文中，通过使用犹豫不决的重心（COG）的概念来介绍一种对IVTRIFSS进行排名的新方法，该概念易于计算，易于使用以比较Ivtrifss。使用数值示例将提出的方法与现有方法进行比较。此外，使用所提出的方法讨论了IVTRIFSS环境下的分配问题。关键字：分配问题，模糊数字的排名，间隔有价值的直觉梯形
人类直觉思维模型作为现实人工智能和工程的来源
尽管人工智能（AI）取得了成功，但我们距离像人类一样模拟世界的AI仍然很远。本研究旨在从直觉心理模型的角度解释人类行为。我们描述了行为在生物系统中是如何产生的，以及对这种生物系统的更好理解如何能够促进类人AI的发展。人类可以从物理、社会和文化环境中建立直觉模型。此外，我们遵循贝叶斯推理，将直觉模型和新信息结合起来做出决策。我们应该为新的AI构建类似的直觉模型和贝叶斯算法。我们认为贝叶斯意义上的概率计算对通过观察和先前经验形成的对象组合的语义属性很敏感。我们将大脑的这一过程称为计算意义，当这些对象的概率发生是可信的时，它更接近贝叶斯理想。人类大脑如何形成世界模型并将这些模型应用于其行为？我们从三个角度概述了答案。首先，直观模型支持个人在当前环境中以有意义的方式使用信息。其次，神经经济学提出大脑中的估值网络在人类决策中起着至关重要的作用。它结合了心理学、经济学和神经科学的方法来揭示决策的生物学机制。然后，大脑是一个过度参数化的建模器官，并在复杂的世界中产生最佳行为。最后，人工智能数据分析技术的进步使我们能够破译人类大脑如何在复杂情况下评估不同的选择。通过将大数据集与机器学习模型相结合，可以从复杂的神经数据中获得前所未有的洞察力。我们从这个角度回顾当前的研究，描述了这些解决方案。在这项研究中，我们概述了类人人工智能的基本方面，并讨论了科学如何从人工智能中受益。我们越了解人类的大脑机制，我们就越能将这种理解应用于构建新的人工智能。人工智能的发展和对人类行为的理解是相辅相成的。
人工意识：弥合人类直觉与机器智力之间的差距
版权所有：©2025 Aliya Grig。等。被许可人克莱尔斯科学出版物。本文是根据Creative Commons Attion（CC BY）许可证的条款和条件分发的开放访问文章。