认知困境

拉宾-斯科特定理(Rabin-Scott  theorem )是数学上最深刻的数学结果之一。拉宾-斯科特定理是人们最喜欢的计算机科学概念之一。 当正确理解拉宾-斯科特定理时，它会以一种相当基本的方式改变你对现实的看法。然而，它典型的教科书式的呈现方式掩盖了

下面是在生活中经常发生的形式逻辑谬论（Formal Fallacies）与认知偏见：（banq注：逻辑错误与逻辑形式错误是有区别的，逻辑错误经常表现为没有逻辑因果，用辩证法、阴谋论和统计归纳替代因果演绎；而逻辑形式错误是：前提是形式和内容需要分离，就像数学与语文分开，数学代表形式，语文代表内

TOGAF 是企业架构 (EA) 的综合框架。它为 EA 的开发、实施和治理提供了一套最佳实践和指南。TOGAF 是一个广泛使用的框架，并得到了大量从业者和专家社区的支持。 什么是企业架构？企业架构 (EA) 是一

四个术语（Four Terms）也称四词谬误：一个绝对的三段论因为有四个条件而不是所需的三个条件而无效。 例子：所有人类都是哺乳动物。有些哺乳动物是猫。因此，有些人类是猫。 当三段论有四个（或更多）项而不是必需的

这篇文章讨论了卡尔·萨根的“胡说八道检测套件”，这是科学家用来评估新想法和检测欺骗的工具和技术。 该工具包不仅仅是一个科学工具，更确切地说，它包含健康怀疑主义的宝贵工具，这些工具同样优雅且必然地应用于日常生活。通过采用该工具包，我们都可以保护自己免

排他性前提谬论（Exclusive Premises）：因为两个前提都是肯定的，所以绝对三段论是无效的。 例子1：所有的鸟都有翅膀；所有的狗都有尾巴；因此，所有的狗都有翅膀。 例子2：E<

模态谬误（Modal Fallacy）：涉及必然性和可能性等模态概念的推理错误。也称：模态逻辑谬误、错误条件化、必然性谬误 例子：外星人有可能存在。因此，外星人肯定存在。 模态逻辑研究命题为真或为假的方式，最常见

我们被困在名为 "自我 "的心灵软件程序中 ，关键是无法自知，不知道自己有哪些不知道的知识？ 约翰-韦尔韦克（John Vervaeke）提出的知识的 4P（4Ps of knowledge）。 - 命题知识（事实知识） - 程序性

未分布中间项（Undistributed Middle）：由于中间项至少没有分布在一个前提中，所以绝对式三段论无效。 例子：所有鸟类都有羽毛。所有爬行动物都有鳞片。因此，所有爬行动物都是鸟类。<

非法大项（Illicit Major）：由于大项分布在结论中，而不在大前提中，所以绝对式三段论无效。 例子：所有的猫都有尾巴。有些动物有尾巴。因此，有些猫是动物。 非法大项是在直言三段论中犯下的形式谬误，它是无效

从肯定前提得出否定结论（Negative Conclusion from Affirmative Premises）：一个绝对的三段论，因为它有肯定的前提却有否定的结论，所以是无效的。 例子：所有水果都很美味。所有苹果都是水果。因此，没有苹果是美味的。</

如果你进入无干扰的工作状态，你甚至会更有成就感。 当你有一个大项目要做时，你应该全神贯注，但说起来容易做起来难。不管是缺乏个人兴趣让你无法投入，还是来自其他人或事的干扰，你都很难进入状态。 根据一种生产力

在生物和AI之间获得表征”一致性对齐“概念是认知科学、神经科学和机器学习的关键。 问题是：这些知识在不同科学社区之间的转移往往有限。这篇论文是来弥合这一差距的！ 目标

非法小项（Illicit Minor）：由于小项分布在结论中，而不在小前提中，所以绝对式三段论无效。例子：所有的狗都有皮毛。有些哺乳动物有皮毛。因此，有些狗是哺乳动物。 非法小项是在直言三段论中犯下的形式谬误，该谬误是无效的，因为它的小项在小前提中

缺乏与人文学科的深入接触会导致几个关键问题，从而影响对人工智能及其社会影响的全面理解： 1.狭隘的智能定义。由于缺乏哲学、心理学和其他领域的投入，人工智能研究人员往往将智能简单地理解为计算能力或信息处理能力。这忽视了人类认知的细微现象学、情感和伦理层面。<

由于领域特殊性和缺乏标准化，学术知识图谱很难构建和维护。 本文讨论了从学术出版物中提取知识用于商业用途的问题。它认为，大多数科学进步都依赖于未在网上发表的隐性知识。专家们多年来一直在绘制内部地图；论文将职业生涯置于信息共享之上。对机构、姓名和作者存