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高风险软件工程工作中对协作自动化的信任：NASA 案例研究
随着开发人员构建的系统越来越复杂，软件工程工具的自主性也在不断提高。我们研究影响软件工程师对高风险工作场所中的自主工具的信任的因素，因为其他情况下的研究表明，对自主工具的信任过多或过少都会产生负面影响。我们介绍了一项为期十周的民族志案例研究的结果，该研究的工程师与自主工具合作编写控制软件，在美国国家航空航天局支持高风险任务。我们发现，在这种环境下对自主软件工程工具的信任受到四个主要因素的影响：工具的透明度、可用性、其社会背景以及组织的相关流程。我们的观察使我们将信任定义为操作员在与自动化系统合作时所重视的品质，并概述了这种框架和其他结果对研究自主系统信任的研究人员、软件工程工具的设计者以及使用这些工具进行高风险工作的组织的影响。
![arXiv:2012.11705v1 [cs.AI] 2020 年 12 月 21 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d1cf5fe39718d5a4ad01550efa72bda4d3262278.png)
arXiv:2012.11705v1 [cs.AI] 2020 年 12 月 21 日
人工智能中价值一致性 (VA) 系统开发的一个重要步骤是了解 VA 如何反映有效的道德原则。我们建议 VA 系统的设计者采用一种混合方法来融入道德，其中道德推理和经验观察都发挥作用。我们认为，这可以避免犯“自然主义谬误”，即试图从“是”中推导出“应该”，并且在没有犯谬误时，它提供了一种更充分的道德推理形式。使用量化模型逻辑，我们精确地制定了源自义务论伦理的原则，并展示了它们如何为人工智能规则库中的任何给定行动计划暗示特定的“测试命题”。只有当测试命题在经验上是真实的时，行动计划才是合乎道德的，这是基于经验 VA 做出的判断。这使得经验 VA 能够与独立合理的道德原则无缝集成。
认真对待原则：人工智能中价值协调的混合方法
人工智能 (AI) 中价值一致性 (VA) 系统开发的一个重要步骤是了解 VA 如何反映有效的道德原则。我们建议 VA 系统的设计者采用一种混合方法来融入道德，其中道德推理和经验观察都发挥作用。我们认为，这避免了犯“自然主义谬误”，即试图从“是”中推导出“应该”，并且在没有犯谬误时提供了一种更充分的道德推理形式。使用量化模态逻辑，我们精确地制定了源自义务论伦理的原则，并展示了它们如何为 AI 规则库中任何给定的行动计划暗示特定的“测试命题”。只有当测试命题在经验上是真实的，即基于经验 VA 做出的判断时，行动计划才是合乎道德的。这使得经验性 VA 能够与独立证明的道德原则无缝集成。
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面向统计学家和数据科学家的量子计算简介
在解决许多至关重要的实际问题（例如药品和化肥设计、供应链和交通优化或机器学习任务的优化）时，量子计算机有望超越最强大的传统超级计算机。由于量子计算机的功能与传统计算机有着根本的不同，量子计算技术的出现将引领统计和数据分析方法的一个新的进化分支。本综述对量子计算进行了介绍，旨在让统计学家和数据科学家能够理解，并为他们提供量子计算的总体框架、量子算法的基本语言和构建模块，以及统计和数据分析中现有量子应用的概述。我们的目标是让统计学家和数据科学家能够关注与他们领域相关的量子计算文献，与量子算法设计者合作，并最终推出下一代统计和数据分析工具。
圣地亚哥商业杂志
随着婴儿潮一代的老去，总部位于 Vista 的 Optelec US Inc. 正将自己定位为服务于日益增长的市场，这些市场需要产品来帮助他们克服家庭和工作场所的视力障碍。Optelec 的全球总部位于荷兰，是一家为视力问题人士提供技术的分销商、设计者和制造商。Optelec US 成立于 1985 年，其总裁 Andre Hardy 表示，作为该行业的主要参与者，Optelec 拥有全球约 65% 的市场份额。他补充说，在美国，它的市场份额在 35% 到 40% 之间。该公司的 Vista 办事处约有 35 名员工。哈迪表示，这家美国公司 2009 年的营业额在 1800 万至 1900 万美元之间。收入比 2008 年增加了约 200 万美元。他说，去年是公司历史上最好的一年。哈迪曾是 NFL 的跑卫，他将自己对体育的热情转移到帮助视障人士保持活跃上。
流程挖掘与基于规则的人工智能相结合的方法用于高等教育学习规划和监控
摘要。本文介绍了一种使用流程挖掘和基于规则的人工智能方法来分析和理解学生学习路径的方法，该方法基于校园管理系统数据和学习计划模型。流程挖掘技术用于表征成功的学习路径，以及检测和可视化与预期计划的偏差。这些见解与从考试规定中提取的相应学习计划的建议和要求相结合。在这里，事件演算和答案集编程用于提供学习计划模型，这些模型支持规划和一致性检查，同时对可能的学习计划违规行为提供反馈。流程挖掘和基于规则的人工智能相结合，用于支持学习规划和监控，通过得出规则和建议来指导学生走上更合适的学习路径，获得更高的成功率。将实施两个应用程序，一个用于学生，一个用于学习计划设计者。
亨廷顿英格尔斯工业公司
HII 的大部分业务都与美国政府开展，主要是国防部 (DoD)。作为总承包商、主要分包商、团队成员或合作伙伴，该公司参与了许多高优先级的美国国防计划。通过其 Ingalls 部门，HII 是美国海军两栖攻击舰和远征战舰的建造商、美国海岸警卫队国家安全巡逻舰的唯一建造商，也是建造海军现有阿利伯克级 (DDG 51) 驱逐舰舰队的仅有的两家公司之一。通过其 Newport News 部门，HII 是美国核动力航空母舰的唯一设计者、建造者和加油者，也是目前为美国海军设计和建造核动力潜艇的仅有的两家公司之一。任务技术部门提供广泛的服务和产品，包括 C5ISR 系统和操作；人工智能和机器学习在战场决策中的应用；防御和进攻性网络空间战略和电子战；无人自主系统；实时、虚拟和建设性解决方案；平台现代化；以及关键核行动。
两种模型中美国脱碳情景下的可再生能源和效率技术：GCAM 模型和特定行业模型的比较
摘要 定量模型对能源系统的预测可为短期和局部决策（例如技术采用、基础设施投资）以及全球和长期行动（例如国际谈判、全球目标）提供参考。计算限制要求模型设计者平衡覆盖范围和分辨率（即广度与深度）。某些模型（例如全球变化分析模型 (GCAM)）代表所有能源来源和用途，但分辨率低于专注于单个部门能源使用的模型。GCAM 平衡所有能源载体的全球供需，使用内部计算预测能源价格和温室气体减排成本，同时捕捉能源系统、水、农业和土地利用、经济和气候之间的相互联系。这一全球综合模型被用于制定《美国长期战略：到 2050 年实现温室气体净零排放的途径》，该战略于 2021 年由白宫发布，并已用于指导国家和全球经济范围的气候变化缓解讨论和战略制定数十年。
使人工智能与人类价值观保持一致
摘要 人工智能必须以人为本。人工智能的发展产生了很大的不确定性，即如何确保从设计到使用的整个过程中人工智能与人类价值观保持一致（人工智能价值观一致）。为了解决这个问题，我们采用物质价值和技术中介的现象学理论作为第一步。在本文中，我们首先从相关的人工智能研究中讨论人工智能价值观一致。其次，我们简要介绍什么是物质价值和技术中介，并通过这些理论的视角反思人工智能价值观一致。我们得出结论，可以定义一组有限的人类价值观，并将其适应人工智能系统将被要求完成的稳定生活任务。人工智能价值观一致也可以通过技术中介在设计者和用户之间建立起来。在此基础上，我们提出了一套通过现象学理论理解人工智能价值观一致的共同原则。本文将现象学理论的独特知识贡献给人工智能与人类价值观一致的论述。