Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we explore how the history and myths about Artificial Life (AL) inform the pursuit and reception of contemporary AL technologies. First, we show that long before the contemporary fields of robotics and genomics, ancient civilizations attempted to create AL in the magical and religious pursuits of automata and alchemy. Next, we explore four persistent cultural myths surrounding AL—namely, those of Pygmalion, Golem, Frankenstein, and Metropolis. These myths offer several insights into why humanity is both fascinated with and fearful of AL. Thereafter, we distinguish contemporary approaches to AL, including biochemical or “wet” approaches (e.g., artificial organs), electromechanical or “hard” approaches (e.g., robot companions), and software-based or “soft” approaches (e.g., digital voice assistants). We also outline an emerging approach to AL that combines all three of the preceding approaches in pursuit of “transhumanism.” We then map out how the four historical myths surrounding AL shape modern society’s reception of the four contemporary AL pursuits. Doing so reveals the enduring human fears that must be addressed through careful development of ethical guidelines for public policy that ensure human safety, dignity, and morality. We end with two sets of questions for future research: one supportive of AL and one more skeptical and cautious.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle