神经技术是与大脑或神经系统交互的工具,旨在理解、修复或增强脑功能。脑机接口(BCI)使人类能够通过脑电活动控制外部设备,分为侵入式、非侵入式和半侵入式,广泛应用于医疗、教育和娱乐等领域。面临的挑战包括准确性、数据隐私和伦理问题。
本文探讨了神经技术在论证挖掘中的应用,提出了基于双向长短时记忆网络的本地标注模型和新型神经模型AutoAM。研究表明,深度学习模型在论证分类中表现优异,尤其是BERT与ChatGPT-4的集成模型,实验结果显示这些方法在多个数据集上超越了现有技术,推动了论证挖掘领域的发展。
杜克大学教授尼塔·法拉哈尼谈到了她的新书《你的大脑之战:在神经技术时代捍卫思维自由的权利》。她认为神经技术可能会危及心理隐私,主张认知自由和心理隐私的权利,并建议组织采取最佳实践。法拉哈尼认为我们应该拥抱这个领域,找到帮助创新前进的方法。
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