简介:大数据和机器学习在医学研究领域获得越来越多的应用和关注.人体作为复杂的生理和演化系统,具有开放性、不确定性、非线性、多层次性、动态性、突现等特征.从复杂性哲学的视角出发,分析了人工智能医学在方法论和认识论上的优势和问题.人工智能医学可以利用海量数据,搜集复杂的特征信息,发掘并识别多种变量之间的相关性,通过机器学习捕获数据中的复杂与非线性关系,克服还原主义的局限,消除不确定性,提高预测的准确性.疾病过程所体现出的动态复杂性和过程敏感性,复杂系统的不确定性和突现特征,使得人工智能医学对疾病和治疗状态的预测和长时段的预测难以实现.人工智能利用相关性所做的预测,虽然准确,但因为因果解释的缺失和路径依赖,不能直接用于临床上的医学照料,需要医生具身的临床经验和知识辅助判断.治疗的临床情境的重要性与数据化上的困难,也给当前人工智能医学实现从精准预测到有效治疗带来了挑战.
简介:自20世纪以来,数字技术和数字媒介的应用使得大量图像被数字化,使得图像具有了新的属性、特征和施用范围,图像得以在数字环境中被调整、修改、编辑和再使用。同时,大量新的数字图像的出现,彻底改变了传统认知视野中的图像生成方式、呈现方式和其功能。由此,图像的内涵和外延都已经发生了变化。这种依托于新技术和新媒介的视觉语言系统及认知方式,被称为'视觉认识论'(visualepistemology)。本文正是以此为出发点,借鉴乔安娜·朱可的'图形发生论'(graphesis)理论,从数字媒介转型这个特定语境中去探讨数字语境中的图像、图像数字化以及图像语言元数据化等问题,试图从知识生产的角度去探讨图像作为一种视觉形式在新媒体环境下所具有的可能性。
简介:智能手机成瘾可能会影响个体的注意执行控制功能,以往研究结果在该影响是否取决于实验刺激与成瘾物的相关性上存在不一致,研究关注心智游移在其中的作用。采取《大学生智能手机成瘾量表》筛选被试90人分为成瘾组和非成瘾组。实验一采用反应的持续注意任务考察不同水平智能手机成瘾者的心智游移特点,采用《白日梦量表》辅助研究,结果发现智能手机成瘾被试量表得分显著更高,在实验中更多地评估任务表现,且其心智游移与偶然性的任务疏忽、一般性任务疏忽以及反应分离状态有关。实验二采用AX版本的持续操作任务探究智能手机成瘾者的注意执行控制功能中心智游移的调节作用,结果发现高频心智游移的智能手机成瘾者比低频心智游移的智能手机成瘾者维持目标更困难。研究对于理解智能手机成瘾对个体认知的影响具有一定的启示作用。
简介:为探讨公正世界信念对大学生学习成绩的影响,并说明时间管理因素在二者关系中的作用机制,研究1以205名大学生为被试,采用问卷法探讨了公正世界信念通过时间管理对大学生实际学习成绩起作用的机制。结果表明,时间管理倾向在公正世界信念和学习成绩的关系中起部分中介作用。研究2随机选取120名大学生为被试,采用启动实验范式考察了公正世界信念对时间规划的影响。结果表明,当启动不公正信念时,个体计划学习投入时间显著减少,同时伴随娱乐等其他时间增加。总之,公正世界信念可部分通过影响大学生的时间管理进而影响其学习成绩,而且大学生对不公正信念更敏感。