Modellierte Irrationalität; genetische Grundlage der PTSD; Tasmanische Teufel weiterhin in Gefahr

Hallo Stakeholder. (Dies ist der geschlechtsneutrale Begriff, an dem ich gearbeitet habe, weil ich in zu vielen Social-Media-Beiträgen „Menschen“ sehe.) Diese Woche berichteten Forscher über ein KI-Modell, das versucht, menschliche Irrationalität bei der Entscheidungsfindung nachzuahmen, was unbedingt der Fall sein muss wäre der beste Ansatz zum Aufbau einer allgemeinen KI, die dem Menschen entspricht, oder? Wenn Sie zum Beispiel zu Siri „Danke“ sagen und sie mit „Gerne auch“ statt „Gern geschehen“ antwortet und sich dann schämt. Das würde mir zutiefst menschlich vorkommen.

Darüber hinaus finden Sie hier einige Links zu Nachrichten über PTBS und ihre genetischen Grundlagen, noch ausgestorbene Tasmanische Teufel und eine bisher unbekannte Voreingenommenheit bei der Schülerbewertung, die Schüler namens Ybarra oder Zamboni in Angst und Schrecken versetzen könnte.

Irrationalität erkannt

Menschliche Entscheidungen sind von Natur aus irrational und größtenteils unvorhersehbar, da Menschen versuchen, eingehende Informationen, zielgerichtetes Verhalten, Vorhersagen über die Zukunft und unabhängige innere Triebe wie den Wunsch nach Burritos in Einklang zu bringen. Forscher der künstlichen Intelligenz versuchen nun, KI-Systeme zu entwickeln, die effektiver mit irrationalen, an den Schädel gebundenen Menschen zusammenarbeiten können, indem sie diese Irrationalität berücksichtigen.

Forscher des MIT und der University of Washington präsentieren eine neue Technik zur Modellierung des Verhaltens eines Agenten (Mensch oder KI), die die Einschränkungen seiner Problemlösungsfähigkeiten berücksichtigt.

Frühere Forschungsversuche zur Modellierung menschlicher Entscheidungsfindung beinhalteten das Hinzufügen von Rauschen zum Modell, sodass der Agent nur bei einem bestimmten Prozentsatz der Versuche die richtige Option wählt. Aber menschliche Irrationalität ist nicht immer in gleicher Weise irrational. Das neue Modell ist eher von Schachspielern auf hohem Niveau inspiriert. Forscher haben festgestellt, dass hochrangige Spieler in schwierigen Spielen mehr Zeit zum Nachdenken brauchen, bevor sie handeln. Dies erwies sich als guter Indikator für menschliches Verhalten und inspirierte sie zu ihrem neuen Rahmenwerk.

Das Modell führt einen Algorithmus für einen festgelegten Zeitraum aus, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Das Modell vergleicht die Entscheidungen des Algorithmus mit dem Verhalten eines Agenten, der an demselben Problem arbeitet; Anschließend kann es die Entscheidungen des Agenten mit denen des Algorithmus abgleichen und genau bestimmen, wo der Agent mit seiner Planung aufgehört hat. Durch die Ableitung eines Inferenzbudgets aus der Planung des Agenten kann das Modell vorhersagen, wie der Agent Entscheidungen für ähnliche Probleme treffen wird.

Studiere groß

Der Kontakt mit traumatischen Umgebungen oder Bedingungen wie Schlachtfeldern löst eine Stressreaktion aus, die wahrscheinlich adaptiv ist und das Überleben des Menschen verbessert. Im Fall des posttraumatischen Stresssyndroms führt dieselbe Reaktion zu einer Verschlechterung der Lebensqualität, was besonders auffällig in einem Land ist, das gerade einen 20-jährigen Krieg in Folge hinter sich hat. (Posttraumatische Belastungsstörung hat offensichtlich auch andere Ursachen.)

Forscher des Broad Institute of MIT und Harvard führten kürzlich eine genetische Studie an 1,2 Millionen Menschen durch und identifizierten 95 genomische Orte, die mit der Entwicklung einer PTSD nach einem Trauma in Zusammenhang stehen, sowie 43 Gene, die bei PTSD eine Rolle spielen. Die Studie, die größte ihrer Art, bietet mehrere neue Untersuchungsziele, die zu Präventions- und Behandlungsstrategien führen könnten.

Zbigniew unterschätzt

Forscher der University of Michigan berichten, dass Studenten, deren Nachnamen in niedrigerer alphabetischer Reihenfolge aufgeführt waren, schlechtere Noten erhielten als diejenigen, deren Nachnamen in höherer alphabetischer Reihenfolge aufgeführt waren. Haha, es ist noch schlimmer: Die alphabetisch eingestuften Schüler erhielten auch Kommentare, die negativer und weniger höflich waren und gemessen an den Beschwerden der Schüler eine schlechtere Bewertungsqualität aufwiesen. Diese Erkenntnisse stammen aus einer Analyse von Daten des Online-Lernmanagementsystems Canvas, das die Einreichungen von Studierenden standardmäßig alphabetisch nach Nachnamen sortiert.

Im untersuchten Zeitraum von 2014 bis 2022 erzielten Studierende, deren Name mit A, B, C, D oder E beginnt, um 0,3 Punkte bessere Noten; Studierende mit alphabetisch vorstädtischen Nachnamen erzielten 0,3 Punkte weniger Punkte, was einem Abstand von 0,6 Punkten entspricht. Forscher gehen davon aus, dass das eigentliche Problem die Müdigkeit ist und nicht die alphabetische Reihenfolge.

„Wir vermuten, dass Müdigkeit einer der Hauptfaktoren für diesen Effekt ist, denn wenn man längere Zeit an etwas arbeitet, wird man müde, verliert dann die Aufmerksamkeit und seine kognitiven Fähigkeiten werden reduziert“, sagte er Forscher Jiaxin Pei von der School of Information der University of Michigan.

Nicht bestätigte Ergebnisse

Australische Freunde sagten mir einmal, dass es urkomisch sei, mit Amerikanern über Tasmanische Teufel zu sprechen, weil wir im Allgemeinen nicht verstehen, dass die Zeichentrickfigur von Warner Brothers auf einem echten Tier basiert. (Im Gegenteil, die Australier verstehen vollkommen, dass Bugs Bunny auf Kaninchen basiert, gegen die Australien ganze Zäune errichtet hat, die sich über den gesamten Kontinent erstrecken.) Wie die Zeichentrickfigur sind echte Tasmanische Teufel stämmig, stinkend und laut. Sie sind sehr gefährdet und werden von einer ansteckenden Krebsart bedroht, die zur Bildung großer Gesichtstumoren führt, die den Teufeln die Nahrungsaufnahme erschweren.

Im Jahr 2020 berichteten Forscher, die die Gesichtstumorerkrankung des Teufels verfolgen, dass sich die Ausbreitung verlangsamt und stabilisiert habe; Nun hat jedoch ein multiinstitutionelles Forscherteam diese Behauptungen in einer neuen Genotypisierungsstudie in Frage gestellt und dabei Fehler in den Daten festgestellt, auf denen das ursprüngliche Team seine Schlussfolgerungen beruhte.

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