Guest Editorial Special Issue on Hybrid Brain–Computer Collaborative Intelligent System
Notice bibliographique
Résumé
Brain–machine fusion, also known as hybrid intelligence or brain–computer interface (BCI), is considered one of the most promising technologies of the 21st century. Its potential impact spans a wide range of disciplines, including cognitive science, information science, artificial intelligence, biology, neuroscience, and engineering. The research in this field aims to seamlessly integrate biological intelligence (i.e., the human brain) with machine intelligence (computers or robots) to create a new, powerful form of hybrid intelligence that far surpasses the limitations of current biological and machine intelligence systems. Brain–machine fusion not only signifies the convergence of cutting-edge science and technology but also heralds a new era in which the way humans interact with machines undergoes a profound transformation. The research in this field delves deep into the understanding of human thought processes and cognition, as well as the creation of novel sensory and motor channels to facilitate more natural and intuitive interactions. The scope of brain–machine fusion research extends beyond mere information exchange, encompassing the integration of emotions and motivations. Understanding and interpreting a user’s emotional state and motivations are crucial for optimizing the performance of fusion systems, aiding in better meeting user needs and providing more personalized experiences. A key objective is enhancing a user’s operational capacity in handling complex tasks. This can encompass highly intricate decision making, problem solving, and task execution, with broad applications in fields, such as healthcare, military, industry, and entertainment. Furthermore, brain–machine fusion necessitates the development of cognitive interaction models that can adapt actively to a user’s cognitive characteristics and integrate with machine learning algorithms to achieve personalized adaptability in intelligent systems, thereby enhancing the level of interaction between the user and the system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,028 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».