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自我决定和对人工智能的态度
人工智能 (AI) 在生活的各个领域都变得越来越重要。因此，了解个人对人工智能的态度至关重要。本文通过两项基于自我决定理论和基本心理需求（自主性、能力和关联性）的研究调查了对人工智能的态度。研究 1 使用了来自芬兰 (N = 1,541)、法国 (N = 1,561)、德国 (N = 1,529)、爱尔兰 (N = 1,112)、意大利 (N = 1,530) 和波兰 (N = 1,533) 的 18-75 岁成年人口横断面样本。研究 2 基于来自芬兰 (N = 828) 的 18-80 岁成年人的纵向两波样本。根据稳健回归分析，研究 1 发现，基本心理需求的满足与整个欧洲更高的 AI 积极性和更低的 AI 消极性相关。根据研究 2 的结果，基于混合多层回归模型，自主性和关联性随着时间的推移增加了 AI 积极性并降低了 AI 消极性。结果为自我决定在对 AI 的态度中的作用提供了有力的证据。自我决定是 AI 接受的一个重要因素，考虑到 AI 解决方案的快速发展和采用，它变得越来越重要。
通过人工智能增强人类自我
1 浙江大学医学院精神卫生中心，杭州，中国，2 渥太华大学精神卫生研究所心智、脑成像和神经伦理学系，加拿大安大略省渥太华，3 乌普萨拉大学研究伦理与生物伦理学中心，瑞典乌普萨拉，4 渥太华大学数学与统计学系，加拿大安大略省渥太华，5 成瘾与精神健康中心（CAMH），加拿大安大略省多伦多，6 多伦多大学精神病学系，加拿大安大略省多伦多，7 伦敦城市大学心理学系数学神经科学与心理学中心，英国伦敦，8 麻省理工学院皮考尔学习与记忆研究所，美国马萨诸塞州剑桥，9 麦吉尔大学计算机科学系，加拿大魁北克省蒙特利尔，10 蒙特利尔学习算法研究所（MILA），加拿大魁北克省蒙特利尔，11英国伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学，12 英国伦敦威康人类神经影像中心，13 英国伦敦大学学院神经病学研究所
使用终身自我适应性
摘要人类 - 机器人相互作用（HRI）领域超出了开发机器人的技术方面，经常研究人类如何看待机器人。人类的看法和行为是由期望确定的。鉴于期望对行为的影响，重要的是要了解个人对HRI设置的期望以及这些期望会如何影响其与机器人的互动。对于许多人来说，社会机器人并不是他们经历的常见部分，因此，他们对社会机器人的任何期望都可能受到其他来源的影响。结果，进入HRI设置的个人期望可能是高度可变的。尽管最近对该领域内的期望产生了一些兴趣，但总体上缺乏对其对HRI的影响，尤其是面对面机器人相互作用的实证研究。为此，进行了主题内的研究（n = 31），指示参与者在两次2.5分钟的课程中与社交机器人胡椒进行公开对话。机器人配备了基于GPT-3大语言模型的自定义对话系统，从而允许对口头输入的自主响应。参与者对机器人的情感变化使用了基于iOS量表的三个问卷，NARS，RAS，常用于HRI研究和接近性的问卷。除了三个标准问卷外，还进行了一个自定义问题，以捕获参与者对机器人功能的看法。此外，以前的机器人经验揭示了参与者如何在研究中体验机器人的主要因素。在与机器人的第一次相互作用和第二次与机器人相互作用之后，在与机器人的相互作用相互作用之前，收集了三次。的结果表明，参与者在很大程度上保持了他们进入研究的期望，与我们的假设相比，没有一个测量的量表朝着共同的平均值转向。这些结果可以解释为意味着在与机器人互动之前确定机器人的期望是在很大程度上决定的，并且这些期望不一定会因交互而改变。结果揭示了与社会心理学和人类互动中如何研究期望的密切联系，这是其与HRI研究的相关性的基础。
与自我监督的转移学习
Temporal lobe 43 (20.1%) 12 (10.7%) Frontal Lobe 22 (10.3%) 4 (3.6%) Suprasellar 6 (2.8%) 32 (28.6%) Optic Pathway 8 (3.7%) 17 (14.9%) Brainstem 7 (3.3%) 9 (7.9%) Thalamus 15 (7.0%) 2 (1.8%) Ventricles 14 (6.5%) 2 （11.4％）其他59（27.6％）1（0.9％）CBTN：儿童脑肿瘤网络。对
使用电子模块对自我的影响......
教师掌握学习技术对于数字时代至关重要。这些技能包括教师使用各种软件打包学习材料的能力。电子模块是利用技术呈现学习材料的一种形式。电子模块是在线学习的主要教材，也可用于面对面学习。本研究的目的是分析在线学习环境中使用电子模块对自我效能、动机和学习成果的影响。本研究采用准实验研究设计，包括三个前测-后测组。参与本研究的学生包括没有电子模块的对照组（A 组）、独立使用电子模块的实验组（B 组）和协作使用电子模块的实验组（C 组）。每组 30 名学生参加地理学习规划课程。数据通过问卷和 10 项论文测试收集，并进行描述性和推断性统计分析。研究结果显示，在线学习中使用电子模块可显著提高自我效能、学习动机和学习成果。具有协作学习选项的电子模块最为有效。
医师自我推荐法
《社会保障法》第1877条（该法案），也称为医师自我推荐法：（1）禁止医生向医疗保险（Medicare）支付的某些指定的卫生服务转介给他或她（或直接家庭成员）具有财务关系的某些实体，除非满足适用的例外要求； （2）禁止该实体向Medicare（或向其他个人，实体或第三方付款人账单）提出索赔，以供任何不当转介指定的卫生服务。在42 CFR第411部分中发现了医师自我推荐法规J在§411.351中，我们指定了四类指定卫生服务的整个范围在CPT/HCPCS代码列表中定义了，该范围每年更新，以说明CPT和HCPCS级别II级别II出版物的最新变化。以这种方式定义和更新的类别为：
自我释放的中介和调节作用
有意义的社会联系对于维持健康和福祉至关重要。在没有与他人的有意义的关系的情况下，可能会出现孤独感（1）。尽管短暂的孤独感是普遍的，但慢性或严重的孤独感会导致不利的身心健康结果。孤独被定义为一种令人不愉快的情感状态，这是由于对所需的与他人的实际社会联系和实际社会联系之间的差异而引起的（2）。对113个国家的孤独研究的荟萃分析证实，孤独会影响全球人口的很大一部分，并且最常见的是年轻人和老年人（3）。在高收入国家的老年人中，乔拉（Chawla）及其同事（4）对孤独的荟萃分析研究发现，孤独是在以后的生活中的普遍经验，而不是普遍的经验，而性别，残疾状况和生活环境等因素可能会影响孤独感。孤独也已被记录为儿童，青少年和大学生的重要关注点（5-7）。现存的孤独基础表明，它与社交技能的衰落，低情绪智力，减少了解决问题的效率和控制的基因座位，以及对社会支持的看法降低（6、8、9）。研究还强调了孤独对身体健康指标的影响，包括胆固醇升高，高血压，冠状动脉疾病的风险升高以及对痴呆等认知障碍的脆弱性（3，10）。此外，孤独感一直与不利的心理健康结果（例如焦虑，抑郁和绝望）相关（9，11）。尽管焦虑，抑郁和绝望彼此高度相关，但它们反映了现象学上独特的结构。焦虑源于恐惧，涉及忧虑和恐惧的感觉和忧虑感，而抑郁症的特征是持续的悲伤，低落动机，睡眠不安，自我低位以及对生活的普遍不满或对生活缺乏兴趣（12）（12）。焦虑通常在抑郁症之前，并且已经假设焦虑症的升高可能会损害人际关系，并阻止个人与他人接触以寻求支持。社交戒断可以扩大抑郁症状，并产生孤立和孤独感（13）。绝望被概念化为一种心理状态，其特征是对未来的消极看法，一种人生活的问题是无法克服的，并且相信一个人的努力不会带来积极的结果（2）。根据希望理论，当个人评估负面的生活事件是由内部，稳定和全球原因而不是外部原因引起的，而不是外部原因，则更有可能发生抑郁症状 - 本质上将这些事件归因于个人失败。这种认知风格使个人对未来感到绝望和绝望感，因为他们认为由于自己的不变特征，他们的情况不太可能改善。该理论强调了负面认知归因在促进绝望期望的作用，这反过来又增加了发展抑郁症状的风险（14）。
