01
黑森林——通过艺术探索社会正义新形式
黑森林是一件参与式的公共艺术品，收集了美国因COVID-19而丧生的黑人的名字和故事。作为一个活纪念碑和超过10万黑人丧生的故事档案，它包括植树和树木赠品、电话热线、网络地图、音频和视频艺术品，以及关于从黑人城市林业到黑人女权主义生态学等主题的小册子。
在全国范围内，在这一流行病的大部分时间里，COVID-19不成比例地感染和杀害了黑人。许多黑人社区也受到空气质量差、树木减少和气温升高的影响。从Hattie Carthan和Neighborhood Tree Corps在布鲁克林种植1500棵树到Wangari Maathai和the Green Belt Movement在肯尼亚种植3000万棵树，长期以来，黑人社区一直利用植树来颠覆暴力历史提升黑人生活。因此，按照黑人讲故事和植树的传统，这个项目通过热线记录那些失去的人的名字和故事，并在他们的社区为他们植树。每棵树都会有一个二维码，链接到项目网站上每个人的故事。
随着树木的逐渐种植，奉献将在种植的树木上均匀分配。例如，如果100个人只能种4棵树，那么每棵树将奉献给25个人。
黑森林作为黑人社区复原力和毅力的未来证据，正通过新的生长和呼吸来纪念和缅怀黑人生活。
02
Let's Chance——有趣的儿童概率编程
概率思维一直是科学史上最大的思想之一，并且由于它是人工智能（AI）系统和机器学习（ML）算法的核心，因此它正迅速变得更重要，正日益渗透到我们的日常生活中。
这种思维越来越普遍，但对大多数人来说在很大程度上它仍然是黑匣子。这种新的背景为这一具有历史意义的理念赋予了新的力量，并为探索如何让在这个时代成长的所有儿童都能接触到它提供了新的机会。
Let's Chance被设计成一个新型的计算微世界，它用新类型的代码块和表示法扩展了Scratch编程语言，使儿童能够通过创造性探索来发现和实验概率思维、建模和学习丰富的想法和复杂概念。使用该工具，儿童可以想象和编码富有表现力的、好玩的和有个人意义的概率项目，如生成艺术（GA）、音乐或文本；基于机会的游戏和故事；交互式可视化；甚至是使用简单的马尔科夫概率学习模型使计算机从输入数据中学习的高级项目，以及许多其他创造性的可能性。构建和发展关于概率思维的想法和更好的直觉，不仅可以帮助儿童更好地理解、批评、欣赏和创造人工智能技术，而且更重要的是，为他们提供一个强大的视角来思考自己的思维，以及他们周围的世界。
1. 建立一个音乐制造机（声音骰子）
儿童可以从Scratch库中选择任何音乐精灵开始，声音骰子的两侧会自动更新所选精灵的声音。例如，通过一个简单的代码，儿童可以创建他们自己的音乐制造机，该制造机连续产生一连串的音符，这些音符根据他们在骰子中设置的概率分布进行采样。在研讨会上，孩子们还尝试录制他们自己的beatbox声音，并喜欢在项目运行过程中通过实时改变概率来扮演DJ的角色。还有的孩子使用多种乐器，仔细地对概率分布进行编码，以生成带有偶然性的协调的作品。
2. 乐高积木制造者（服装骰子）
初学者可以用滚装骰子块探索大量简单而有趣创造性的可能性。该项目有一个以不同大小的乐高积木为服装的精灵。这些都是根据分布情况取样的（在这里，1和8尺寸的乐高积木被设定为有较高的机会）。在研讨会上，孩子们仅用这两种积木块就探索出了多种多样的创意项目。有孩子想出了一个装扮游戏的想法，并使用服装骰子为他们的角色生成所需的外观。
3. 产生数百万个迷宫（角度骰子）
它可以为一个使用0和90度角度骰子的迷宫游戏生成数百万个独特的关卡。在这里，“滚动角度骰子”报告程序块被插入，以概率性地设置骰子克隆的每一个管道精灵的方向为水平或垂直，以便来生成一个迷宫。
4. 挥手祝愿鱼（鱼骰子）
这是一个使用视频传感拓展和机会块的编程，儿童用手在鱼的精灵上挥动时，变化的机会块会动态地增加这条特定的鱼出现的概率。
5. 生成艺术（范围骰子）
骰子的每一面都代表一个特定的范围（0-20；21-40；41-60等等）。这种骰子类型为生成艺术和交互式可视化的项目开辟了许多有趣的可能性。在生成艺术项目中，使用范围骰子来选择笔的颜色。
总的来说，通过从MIT媒体实验室在试验研讨会上的情况来看，这些例子并没有限制，而是激发了孩子们对自己的骰子的想象，并创造了各种主题和复杂程度的项目，从基于机会的互动动画和游戏，到孩子们将其他扩展与机会块相结合，创造出诸如胡言乱语发生器、好玩的聊天机器人、音乐旋律以及其他创造性和好玩的探索项目。
03
情感导航
在汽车被发明和广泛采用之前，像马这样的动物是最常见的运输方式。虽然这种变化在可靠性和效率方面带来了重大改进，但它也减少了一个核心组成部分：人与动物之间存在的情感关系。
虽然司机的情绪状态在很大程度上被忽视，但它们是相当重要的，因为它们不仅影响驾驶行为，还影响所有道路使用者的安全。例如，驾驶可能是一种相当紧张的情绪体验，虽然一定量的压力有助于司机保持警惕和注意力，但太多或太少都会对驾驶性能和安全产生负面影响。
情感导航项目旨在帮助人们将驾驶经验转化为不仅帮助他们安全和健康，而且在驾驶后“感觉更好”。在结束一天漫长的通勤回家时感觉良好，可以产生超越司机的有益影响，使人们能够以更好的心情回家，与他们家庭生活中重要的人互动，促进关系，这是建立复原力和健康的核心。
一些研究显示了生物信号在司机压力识别中的相关性。在这项工作中，MIT媒体实验室研究了一些较少被探讨的重要问题。他们开发了一些方法来测试视觉驾驶场景是否可以用来估计驾驶员的主观压力水平。为此，他们使用了AffectiveROAD的视频记录及其相应的压力标签，对压力使用常见的等级离散化，将其连续值分为三个等级：低、中、高。他们设计并评估了三种计算机视觉建模方法来对司机的压力水平进行分类：（1）物体存在特征，其中的特征是使用自动场景分割计算的；（2）端到端图像分类；（3）端到端视频分类。所有这三种方法都显示出有希望的结果，表明有可能从视觉场景中发现的信息来近似估计驾驶员的主观压力。
为了促进车内的平静呼吸，他们设计了一个由多感官反馈刺激的适时呼吸干预体系，并在驾驶模拟器中评估了其功效。功效是通过呼吸频率的变化以及用户的接受程度和驾驶安全措施来衡量的。驾驶员首先接触到三种旨在刺激目标呼吸频率的环境反馈的演示：（1）听觉（有节奏的背景噪音），（2）与听觉同步的风向调节（仪表板风扇调节指向驾驶员的空气），（3）与听觉同步的视觉（环境灯光）。在从这三种方式中选择一个偏好后，每个司机在汽车模拟器中从事一项具有挑战性的驾驶任务，当他们的呼吸超过适合他们个人基线的目标速率时，环境刺激就会被触发。在汽车模拟器中进行了两项用户研究，分别涉及23和31名参与者。这些研究包括手动和自动驾驶场景，以评估驾驶员在不同认知负荷下对干预的参与度。最经常选择的刺激是听觉和风的组合模式。对呼吸频率变化的测量显示，参与者能够成功地参与呼吸干预体系；来自驾驶环境的几个因素对干预体系的有效或无效有影响。
04
Ask Me,Don't Tell Me
批判性思维是人类的一项基本技能。尽管批判性思维很重要，但研究显示，我们的推理能力受到个人偏见和认知资源的限制，可能会导致潜在的危险结果。
MIT媒体实验室提出了人工智能支持的自我解释的新想法，它将信息重构为问题，积极引导人们思考并为他们的推理过程提供支架。他们对210名参与者进行了测试，与典型因果式人工智能及无反馈条件的人工智能进行比较，探究了人工智能支持的自我解释对用户辨别语句逻辑有效性的能力的影响。结果显示，与其他条件相比，人工智能支持的自我解释明显提高了人们对逻辑上无效陈述的辨别的准确性，同时也增强了用户通过其他来源验证信息的愿望。这项实验体现了未来人类与人工智能共同推理系统的风格，即人工智能成为一个批判性思维的刺激者，而不是一个信息讲述者。
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