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关于人类认知的研究著作很多，提出了许多理论，开展了许多研究（其中包括特沃斯基和卡尼曼的研究）。这些努力产生了无数富有启发性的见解，但它们都受到思考只发生在大脑内部这一假设的限制。人们很少关注人们利用世界进行思考的方式：手势、速写本的空间、听别人讲故事的行为或教别人的任务。这些“神经外”输入改变了我们的思维方式；甚至可以说，它们构成了思维过程本身的一部分。但这种认知模式的编年史在哪里呢？我们的科学期刊大多从这样的前提出发，即精神器官是一个无形的、无位置的、非社会性的实体，是一个“缸中之脑”；我们的历史书编造出的故事将改变世界的突破归功于那些独立思考伟大思想的个人。然而，我们面前一直存在着一个平行的故事——一种大脑之外的思考秘史。科学家、艺术家、作家、领导者、发明家、企业家：他们都将世界作为他们思维的原材料。本书旨在挖掘这段隐藏的传奇，在人类如何实现其非凡的智慧和创造力的全面叙述中重新获得其应有的地位。
英语媒介教学（EMI）对密封砌体的修改的砂浆和SAE的影响：混凝土结构的评估：具体结构的评估
人工智能（AI）是一个不断发展的领域，专注于开发的机器和系统，这些机器和系统模仿了人类智能的方面，以为各种问题和挑战提供解决方案。尽管最初在20世纪初被科幻小说推广，但能够模拟人类行为和“思考”的机器的想法是由英国数学家艾伦·图灵（Alan Turing）提出的，被广泛认为是“计算机科学之父”。但是，约翰·麦卡锡（John McCarthy）在1956年在美国达特茅斯大学（Dartmouth University）的达特茅斯夏季研究项目中正式提出了“人工智能”一词，这是美国达特茅斯大学（Dartmouth University），这是该主题的学术和科学讨论的最初里程碑。从历史上看，AI源于人类的好奇心或自1960年代和1970年代以来一直在发展的发明。但是，当时的计算机技术开发和互联网网络没有能力创建构成我们今天所知道的神经网络的算法。因此，AI已不仅仅是对人类愿望，技术创新和主要科学发现的迷人叙事，而且越来越多地成为影响社会性和影响决策的日常活动的一部分，一旦由人类制定了3。
量子拆分源的字段量子状态
检测引力相互作用引起的纠缠的前景是关于在量子理论与重力之间界面上观察现象的可能性的新观点[1-20]。现场介导的纠缠（FME）可以为存在重力场量子叠加的存在提供证据[21-33]。在可预见的将来，这种效果的实验性验证都可以实现，这要归功于在重力领域的测试中的令人印象深刻的实验进步，以对较轻，更轻的颗粒进行了社会性[34]，地面状态冷却[35 - 37]，以及大型超级词的产生[38 - 40]。因此，现在可以设计新一代的实验，该实验最终将测试与量子拆分源相关的重力场[41]。这些新事态发展提出了希望在可检测到的量子引力现象上打开第一个现象的窗口。虽然FME的直觉物理学很简单，但其详细的理论描述却不是，因为它涉及宏观上不同领域配置的量子叠加。在常规的Fock基础描述中，每个重力场配置都包含有限数量的颗粒。另一方面，可以在量子场理论中描述相互作用的电位是虚拟颗粒的交换。
用于个性化参与干预措施的方法的分类显示，试验协议中的报告不足
决策点何时在开始干预之前，在基线个性化下进行个性化发生。在干预开始之后进行的个性化个性化发生在协议中预先指定的未规定的时间在干预开始之后发生的个性化个性化，而无需预先确定的时间缩减规定的时间，并在构建中构建了哪些元素的构建，这些元素是确定了干预患者的个性化社会性，临床疾病，临床，临床，临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围。参与者的要求或“参与者的交付方式选择”）外部变量变量与患者的特征或偏好无关（例如，本地资源或照顾者的偏好）决策规则如何操作个性化算法驱动的个性化个性化算法的algorith a algorithm a algorithm的构造和标准化的构造，该算法是如何操作个性化变量。在干预开始之后进行的个性化个性化发生在协议中预先指定的未规定的时间在干预开始之后发生的个性化个性化，而无需预先确定的时间缩减规定的时间，并在构建中构建了哪些元素的构建，这些元素是确定了干预患者的个性化社会性，临床疾病，临床，临床，临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围。参与者的要求或“参与者的交付方式选择”）外部变量变量与患者的特征或偏好无关（例如，本地资源或照顾者的偏好）决策规则如何操作个性化算法驱动的个性化个性化算法的algorith a algorithm a algorithm的构造和标准化的构造，该算法是如何操作个性化变量。Operator-driven personalization A human person (i.e., the operator) decided on how to modify the intervention without following a predefined algorithm Nature of the subsequent tailoring How was the intervention modified according to the decision rules A switch in the content Modifications of the content of the intervention (e.g., the information provided in messages, the type of physical exercise, the method of psychotherapy) Modification of the mode of delivery Modification of the context of the intervention （例如，干预部分的部分，信息的语言，干预的位置）修改强度或频率的增加或减少或减少干预组成部分的剂量，持续时间或节奏的剂量，持续时间或节奏（例如，物质锻炼的频率或强度的频率）（添加或停止零件）添加其他部分（添加其他部分）（添加其他部分）（添加其他部分）（添加其他部分）（在添加其他部分）（添加其他部分），在同时添加其他部分，同时添加其他部分。停止体育锻炼）
用于个性化参与干预措施的方法的分类显示，试验协议中的报告不足
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人工智能作为现代社会学的一个问题
介绍。目前，人工智能（AI）研究领域采用了许多不同的方法。其中占主导地位的是数学、认知和哲学科学的方法。所有研究方法都统一于自然智能和人工智能根本可比性的假设。这些变化所显现出的社会性正受到外国和俄罗斯研究人员越来越多的关注。撰写本文的目的是阐明社会科学特别是社会学中人工智能研究的理论和方法方法。方法和来源。本文基于一种跨学科的方法，它使我们能够勾勒出科学问题的规模，并消除各个科学在人工智能研究中使用的思想和类别之间的矛盾。结果和讨论。作者认为，广泛使用的“人工智能”概念更多的是一个科学隐喻，而不是已证实的经验事实。人工智能目前还不存在。还有神经网络，机器学习，这些都包含在“人工智能”的概念内。它们能够解决现实世界中以前只有人类才能解决的某些问题。人工智能是一种以计算机技术和专门软件为基础，将人类一定的知识水平应用于相关活动领域的信息技术。将人工智能视为经验事实是一种谬论，在科学上是没有立足之地的。结论。社会学在人工智能研究领域才刚刚起步。它没有自己的方法工具来分析人工智能以及其引入社会日常生活后产生的社会现实。可以接受的
人工智能作者之死 - Osgoode Digital Commons
最近许多关于人工智能和作者身份的文献都在问，生成代码的日益复杂和独立是否应该促使我们重新思考关于作者身份含义的内在假设。人们经常提出，承认人工智能生成作品的创作性质（因此具有版权）可能需要比历史上假设的更少的理论飞跃。在本文中，我们认为作者身份的门槛并不取决于人工智能或机器人技术的发展或最新技术。相反，人工智能作者身份的概念本身就建立在类别错误的基础上：它是关于作者身份本体论的错误。基于对浪漫主义作家的既定批评，我们认为浪漫主义作家的死亡也同样意味着人工智能作者的死亡。声称人工智能作者身份取决于对作者身份和人工智能的浪漫化概念，从问题存在的世界的现实角度来看，这根本说不通。这些现实应该推动我们超越关于作者必须做什么的赤裸裸的教义或功利主义考虑。相反，它们要求对作者必须是什么进行本体论思考。借鉴文学和政治理论的见解，我们提出了一种从根本上讲是关系的作者身份解释：作者身份是一种对话和交流行为，本质上是社会性的，自我培养和社会关系是其全部意义所在
消费者使用和对生成AI的理解，包括财务和债务建议
通常与技术和AI有关，而不是与AI代相关。•大多数头脑的风险更具社会性，包括失去人类互动（这有助于担心信息可能不如人类专家提供的信息准确或以对个人需求不敏感的方式提供或交付），以及通过AI代替人类以前所做的工作的工作损失。•利益与使用技术，特别是时间和成本效率的个人体验更加相关。•探测时，认为使用欺诈行为的特定风险（例如Gen AI）可能会对消费者进行不准确的产出，但不足以防止使用或超越个人福利，尤其是在更常见的用户中。•消费者正在使用AI Gen AI的旅程，首先要在家中进行实验，然后扩展到工作和更细微的用例中。具体来说，消费者：•首先在家中使用AI Gen AI来“尝试”新技术通常是出于娱乐目的，符合现有证据。•扩展到工作中的时间，以节省琐碎任务的时间，包括电子邮件的文本生成或在线内容的字幕。•一旦尝试过，该样本中的少数使用AI进行了更复杂的任务，例如向AI Gen询问心理健康建议。•无论使用Gen AI的使用点，AI都被视为更广泛，更长的过程的一个阶段，而不是本身的解决方案，消费者声称对其产出进行进一步的尽职调查。
注意疼痛的处方
疼痛的较新定义仍然暗示着主要由神经或心理基础进行分类。所有疼痛都招募了在意识，注意力和行动中的任何指令效应的皮质解释。痛苦多条纹的表现形式的目的统一可以激发对痛苦的存在，主观性和社会性的神经化学反思。疼痛既不是主观的，以至于可以减轻意义，也不是客观的，以至于多模式的方法可以轮流定位其缓解。客观化主观的问题对于解决评估和治疗疼痛的问题至关重要。疼痛护理的综合计划是有意义的，如果痛苦性格的各个方面都被视为不可或缺的一部分，并且实际上在实践中两种理论中都融合在一起。对痛苦的“实体身份”的立场折磨了整个人，这意味着疼痛在行为和静脉上表现得在情况允许的情况下表达。疼痛也说话，即使对于那些无法说话的人，他们的大脑活动模式可能代表了疼痛。引起痛苦的规定语音需要在尝试协调治疗之前进行集体解释。疼痛的处方将保持不足，直到在个人层面上认识到其全面现实，在个人层面上为整个患者动员了全面的护理。注意的痛苦看上去对任何痛苦的情况（即个人人物）从来都不是中心人物。在疼痛医学的实践和疼痛医师的手工艺品的实践中，应反映出动员资源抵抗痛苦的整体和人文主义价值。
![arXiv:2002.09044v1 [cs.AI] 2020 年 2 月 20 日](/simg/1\1ffdf8ad897bec475f6999eff33e38d4e88d0371.png)
arXiv:2002.09044v1 [cs.AI] 2020 年 2 月 20 日
我写这篇论文是因为技术确实可以改善人们的生活。有了技术，我们可以在健康的身体中活得更长，通过提高效率和自动化来节省时间，并做出更好的决策。要达到更高的水平，我们需要从更广泛的角度看待智能，并促进国际跨学科合作。本文第 1 部分深入探讨了社会学和社会心理学，以解释智能背后的机制本质上是社会性的。第 2 部分提出了一种对智能进行分类的方法，并描述了弱智能和强智能之间的区别。第 3 部分从不同的角度考察了中文房间论证。它表明图灵完备机器不可能具有强智能，并考虑了计算机智能和理解所必需的修改。第 4 节认为，单一代理技术爆炸所造成的生存风险不应引起严重担忧。第 5 节研究了人工智能控制问题，并指出不可能制造出一台超级智能机器来做它的创造者想要做的事情。通过使用生物学见解，它还提出了控制问题的解决方案。第 6 节讨论了强智能的一些含义。第 7 节列出了深度学习的主要挑战，并断言要达到强智能需要进行彻底的改变。第 8 节研究了一个神经科学框架，该框架可以帮助解释皮质柱的工作原理。第 9 节概述了强智能的路线图。最后，第 10 节分析了更强大智能的影响和挑战。