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湿件化身人工智能？迈向基于合成生物学的自创生组织方法
具身人工智能 (EAI) 是当代人工智能的一个方向，其特点是发展对自然认知过程的综合研究，其假设是认知者的身体在认知中起着决定性的作用。在 EAI 中，“身体”的概念呈现出广泛的解释，从概念上讲，可以认为跨越了两个极端：一种是用于符号信息处理的神经元外物质支持的概念，适合将符号置于感觉运动关联中；一种是多重、集成、嵌入环境的系统的概念，其自组织的生物动力学与意义建构过程密不可分（纠缠在一起）（例如，Gallagher，2011；Ziemke，2016）。EAI 通常被宽泛地等同于机器人 AI，即一种以构建和实验探索自然认知过程的硬件模型为目标的 AI 形式。事实上，与计算机不同，机电机器人被赋予了身体，使其处于物理世界中 — 即，不（仅仅）处于抽象的“信息世界”中 — 并允许它们基于传感器（例如，能够检测障碍物、光、声音、电磁信号等的传感器）与其进行交互。和执行器。在大多数情况下，EAI 创建由计算机控制的机器人，这样机器人代理的身体在其与环境的感觉运动交互中，将中央处理单元的活动作为基础，中央处理单元充当信息处理和决策设备。然而，EAI 社区也致力于构建不受计算机引导的机器人，这些机器人能够仅通过身体来了解周围环境并完成认知任务（例如 Brooks，1991；Steels 和 Brooks，1995）。自 20 世纪 90 年代初出现以来，EAI 通过其多种表现形式，在基础研究和应用研究层面都取得了令人瞩目的进步（例如 Pfeifer 和 Bongard，2006）。尽管如此，从 20 世纪 90 年代末开始，人们就开始争论 EAI 方法是否适合生物体建模。这些批评越来越多地不局限于强调 EAI 典型的理论和实现的身体机械观。他们注意到 EAI 无法对身体组织进行建模，即通过新陈代谢支持生物体不断自我生产的功能关系动态网络（Ziemke，2016；Damiano 和 Stano 2018）。这些都是激进的批评，指出目前 EAI 对自然认知过程的综合研究仅仅建立在对生物体的模仿建模上：一种人工重建，只考虑身体结构的表面方面（例如，运动和解剖元素）而忽略了其最具体的维度——自主组织。在这篇短文中，我们打算介绍一种旨在克服这一差距的 EAI 研究方法的一般纲领路线。这样的程序本身并不是什么新鲜事。EAI 研究
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参数 值与单位 输出功率 (P) 390 W 送粉速率 ( VF ) 174 mg/s 扫描速度 ( VS ) 5.0 mm/s 激光光束直径 ( d ) 1.0 mm Z 轴增量 ( Z ) 0.29 mm 层数 ( N ) 20 激光吸收率 0.4
商务管制清单第 774 部分第 5 类补充件 1 - 信息安全 - 第 1 页
第 2 部分 - “信息安全” 注 1：[保留] 注 2：第 5 类 — 第 2 部分“信息安全”产品，当供用户个人使用或作为交易工具时，可获得许可例外 TMP 或 BAG，但须遵守这些许可例外的条款和条件。 注 3：密码学 注：ECCN 5A002、5D002.a.1、.b、.c.1、z.1、z.5 和 z.6 不管制以下物项： a. 满足以下所有条件的物项： 1. 通过以下任何一种方式在零售点无限制销售，一般可供公众使用： a. 场外交易； b. 邮购交易； c. 电子交易；或 d. 电话交易； 2. 加密功能不能被用户轻易更改； 3. 设计为由用户安装，无需供应商进一步的实质性支持； 4. 必要时，可查阅物项的详细情况，并应要求向出口国有关当局提供，以确定其符合本说明第 a.1 至 a.3 段所述的条件；
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