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虽然现有的理论模型主要从预测编码和贝叶斯因果推理的角度为橡胶手错觉的计算机制提供了解释，但从连接主义的角度来看，仍然缺乏一个令人满意的解释。特别是，这些模型尚未完全阐明大脑如何通过神经网络中神经元的相互作用编码身体自我意识，并产生橡胶手错觉的主观体验。由于方法上的限制，许多现有的理论模型复现多种橡胶手错觉实验的能力有限。此外，这些模型很少考虑神经连接损伤如何影响模型效果的。关于这一点，作者认为通过失能实验评估计算模型的性能具有重要的前景。失能实验可以揭示模型中不同模块的具体贡献，有助于揭示橡胶手错觉的计算和神经机制。
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实验结果表明，机器人获得了同猕猴类似的实验结果。当视觉偏转角度较小时，机器人的行为决策主要依赖视觉信息，本体感觉偏移随视觉偏转角度的增大而增大；当视觉偏转角度较大时，机器人的行为决策主要依赖本体感觉信息，随视觉偏转角度的增加，本体感觉偏移增加缓慢并趋于平缓；当视觉偏转角度极大时，机器人的行为决策完全依赖本体感觉信息，本体感觉偏移为零，机器人不再认为视野中的手是自己的手。
53TOP/s的运算吞吐率，使其能够在若干深层脉冲神经网络中达到毫秒级别的推理延时。
除了指导他们的研究外，你如何帮助培养和指导你的学生和博士后成为科学家？
我专注于帮助学生和我的员工培养他们的学术品味和价值观，为科学和社会做出积极贡献。例如，进行有益于人类的有意义和创新的研究，为人正直、诚实、道德，并且要有同情心。同时，重要的是要有自信、毅力和耐心，才能做出扎实的工作。
未来合乎伦理的机器人首先要对人类是可控的、然后在交互上是伦理的和安全的、最后还要在判断和决策上做到是道德的。在此先不谈论远期的通用智能赋能的机器人的可控性问题、以及未来近期一段时间大语言模型赋能机器人时可能带来的心理层面的伦理问题。未来至少从物理交互的角度来看，我们需要机器人学会不让自身的行为在物理上伤害他人(当然也包括自己)，以及对他人受到伤害时有足够的共情，进而才能实现具身意义下的有道德的机器人。为此机器人需要首先学会表征自己的身体，区分哪些是自己，哪些是他人，哪些是环境。进而机器人还需要理解什么是对自己身体的伤害，以及伤害本身意味着什么，以及发生在他人身上的伤害意味着什么，同时能够预测自己的哪些行为会带来伤害，以及采取哪些行为能够避免伤害。而让机器人像人一样拥有对身体自我的表征和感知，以及让它们采用类似人一样的方式来表征和理解身体和伤害的概念是实现这些的基础。
你对当前数据科学的哪个趋势最感兴趣?在你看来，数据科学界最紧迫的问题是什么?
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