XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System代理的
混合机器学习和基于代理的建模 - MARS
Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.
什么会影响人工智能代理的传播？
对于数十亿人来说，新型冠状病毒 SARS-CoV-2 及其变种的威胁促使他们采取新的行为。大流行是扰乱社会变革渐进进程的激进事件，它提供了这样一种可能性：一些迅速采用的创新将在大流行结束后继续使用，因此传播速度比没有大流行时更快。人机通信包括一系列技术，由于居家令、社交距离、工作场所关闭、远程教学、居家娱乐、对感染 COVID-19 的恐惧以及无聊，我们许多人很快就对这些技术更加熟悉。在这篇评论中，我将重点关注人工智能 (AI) 代理，特别是聊天机器人，以考虑可能影响聊天机器人传播的因素。我考虑了拟人化和期望违背、聊天机器人的特征、业务需求、千禧一代和更年轻的用户，以及从用户的角度来看，用途和满足感。
混合机器学习和基于代理的建模 - MARS
7.9.1 解释和绘制预测变量和目标变量 ...................................................... 107 7.9.2 活动 0：空闲摘要图 ...................................................................... 109 7.9.3 活动 0（空闲）：简化图 ...................................................................... 110 7.9.4 活动 1（移动）摘要图 ...................................................................... 111 7.9.5 活动 1（移动）：简化图 ...................................................................... 112 7.9.6 活动 2（觅食）：摘要图 ...................................................................... 113 7.9.7 活动 2（觅食）：简化图 ...................................................................... 113 7.9.8 活动 3（吃）：摘要图 ...................................................................... 115 7.9.9 活动 3（吃）：简化图 ...................................................................... 116
电力市场代理的机器学习应用-...
电力市场在能源系统脱碳中发挥着至关重要的作用。然而，电力市场由许多不同的变量和数据输入组成。这些变量和数据输入的行为有时不可预测，无法事先预测。因此，有人建议使用基于代理的模拟来更好地了解电力市场的动态。基于代理的模型提供了整合机器学习和人工智能的机会，以增加智能、做出更好的预测并以更好、更有效的方式控制电力市场。在这篇系统的文献综述中，我们回顾了 2016 年至 2021 年期间发表的 55 篇论文，这些论文重点关注将机器学习应用于基于代理的电力市场模型。我们发现研究集中在热门话题上，例如竞价策略。然而，存在大量不同的研究应用，这些应用可以从更深入研究的应用的高强度研究中受益。
混合机器学习和基于代理的建模 - MARS
7.9.1 解释和绘制预测变量和目标变量 ...................................................... 107 7.9.2 活动 0：空闲摘要图 .......................................................................... 109 7.9.3 活动 0（空闲）：简化图 ...................................................................... 110 7.9.4 活动 1（移动）摘要图 ...................................................................... 111 7.9.5 活动 1（移动）：简化图 ...................................................................... 112 7.9.6 活动 2（觅食）：摘要图 ...................................................................... 113 7.9.7 活动 2（觅食）：简化图 ...................................................................... 113 7.9.8 活动 3（吃）：摘要图 ...................................................................... 115 7.9.9 活动 3（吃）：简化图 ...................................................................... 116 7.10 开发状态表示：有限状态机 ................................................................ 117
混合机器学习和基于代理的建模 - MARS
7.9.1 解释和绘制预测变量和目标变量 ...................................................... 107 7.9.2 活动 0：空闲摘要图 .......................................................................... 109 7.9.3 活动 0（空闲）：简化图 ...................................................................... 110 7.9.4 活动 1（移动）摘要图 ...................................................................... 111 7.9.5 活动 1（移动）：简化图 ...................................................................... 112 7.9.6 活动 2（觅食）：摘要图 ...................................................................... 113 7.9.7 活动 2（觅食）：简化图 ...................................................................... 113 7.9.8 活动 3（吃）：摘要图 ...................................................................... 115 7.9.9 活动 3（吃）：简化图 ...................................................................... 116 7.10 开发状态表示：有限状态机 ................................................................ 117
基于混合代理的机器学习模拟教室
学生的学习受到影响众多影响其表现的因素的影响。教育利益相关者需要意识到这一点，在他们反复出现的需求中需要做出决定以改善学生的学习环境和他们的学习成果。教育利益相关者的传统决策过程通常基于研究调查和观察。但是，在这种现实情况下，AB测试（或反复试验方法）非常昂贵[5]，甚至由于其目标受众，学生和学习成果的敏感性而被禁止[15]。因此，在对教育过程中介绍决定之前，在安全媒介中管理这些试验（或教学理论）的机会是必要的。此外，教育中的模拟模型并没有针对教育利益相关者和决策者。我们的仿真模型旨在填补这一研究空白。该模拟模型的目的是为在实际教育环境中应用之前提供必要的工具来测试理论。从我们最初的基于代理模型的设计[2]开始，在这里我们介绍机器学习，重点关注以下研究问题：
下一代自主机器人代理的人工智能与人工智能
工业/服务机器人的发展趋势是开发能够与人类合作的机器人，以自主、安全和有目的的方式与人类互动。这些是第四次和第五次工业革命（4IR、5IR）的基本要素：关键的创新是采用智能技术，可以开发与人类相似甚至更高级的信息物理系统。普遍的看法是，智能可能由人工智能 (AI) 提供，这一说法更多的是得到媒体报道和商业利益的支持，而不是坚实的科学证据。目前，人工智能的概念相当广泛，涵盖了法学硕士和许多其他东西，没有任何统一的原则，但可以自我激励以在各个领域取得成功。目前对人工智能机器人的看法大多遵循一种纯粹的无形方法，与老式的笛卡尔心身二元论一致，反映在冯·诺依曼计算架构固有的软件和硬件区别中。本立场文件的工作假设是，通往具有认知能力的下一代自主机器人代理的道路需要一种完全受大脑启发的、具身认知方法，该方法避免了身心二元论的陷阱，旨在完全整合身体件和认知件。我们将这种方法命名为人工智能认知 (ACo)，并将其建立在认知神经科学的基础上。它特别关注基于双向人机交互的主动知识获取：实际优势是增强泛化和可解释性。此外，我们认为，受大脑启发的交互网络对于允许人类与人工智能认知代理合作、建立日益增长的个人信任和相互责任水平是必要的：这在当前的人工智能中显然是缺失的，尽管人们正在积极寻求这一点。ACo 方法是一项正在进行的工作，可以利用许多研究线索，其中一些线索早于定义人工智能概念和方法的早期尝试。在本文的其余部分，我们将考虑需要在统一框架中重新审视的一些构建模块：发展机器人技术的原理、具有勘探能力的动作表示方法以及社交互动的关键作用。
负责任的人工智能代理的社会接受度
⯡䛻䠈≉ᐃ䛾䝍䝇䜽䜢ᐇ⾜䛩䜛䛸䛔䛖ᙺ䜢䛘䜙䜜䠈䛭䜜䜢ᐇ ⾜䛩䜛䜒䛾䛷䛒䜛䛛䜙䠈 responsibility 䜢ᯝ䛯䛩䜒䛾䛷䛒䜛䛸ゝ䛘 䜛䠊䛭䜜䛻ᑐ䛧䛶䠈 accountability 䛿ேᕤ䝅䝇䝔䝮䛻䛿ᮇᚅ䛥䜜 䛶䜒䛔䛺䛔䛧䠈ᯝ䛯䛥䛺䛔䛸䛔䛖䛾䛜⌧≧䛷䛒䜛䛸ゝ䛘䜛䠊 ᮏㄽᩥ䛷䛿䠈௨ୖ䛾ព䛷䛾 accountability 䠄ㄝ᫂㈐௵䠅䜢 ᣢ䛱䛖䜛 AI 䜶䞊䝆䜵䞁䝖䜢ᵓ⠏䛧䠈䛭䜜䛜♫䛻ཷ䛡ධ䜜䜙䜜 䜛䠄㈐௵䜢ᯝ䛯䛩䛣䛸䜢ᮇᚅ䛥䜜䜛䠅䛣䛸䛜䛒䜚䛘䜛䛛䛻䛴䛔䛶㆟ ㄽ䛩䜛䠊 [High Level Expert Group on Artificial Intelligence 19] 䛻䜘䜛 䛸䠈 accountability 䠄ㄝ᫂㈐௵䠅䛻㛵䛧䛶⪃៖䛩䜉䛝ほⅬ䛸䛧䛶௨ ୗ䛾䠐䛴䛜ᣲ䛢䜙䜜䛶䛔䜛䠖 y ┘ᰝᢸᙜ⪅䛻䜘䜛䠈䜰䝹䝂䝸䝈䝮䜔䝕䞊䝍䜔タィ䝥䝻 䝉䝇䛻ᑐ䛩䜛┘ᰝྍ⬟ᛶ (auditability) y ㈇䛾ᙳ㡪䛾᭱ᑠ䛸ሗ࿌ (minimization and reporting negative impacts) y 䝖䝺䞊䝗䜸䝣 (trade-offs) y ⿵ൾ (redress) 䛣䜜䜙䛿䠈 AI 䜢㛤Ⓨ䛩䜛ே䜔⤌⧊䛜ᯝ䛯䛩䜉䛝✀䚻䛾ㄝ᫂ 䛸䛧䛶ิᣲ䛥䜜䛶䛔䜛䛜䠈ᮏㄽᩥ䛷䛿䠈 AI ⮬య䛻ㄝ᫂㈐௵䜢ᣢ 䛯䛫䜛䛣䛸䜢⪃䛘䜛䠊䛣䛾䛯䜑䠈ㄝ᫂䜢ᐇ⾜䛩䜛䛾䛿 AI ⮬య䛷 䛒䜛䠊ᮏㄽᩥ䛾ᚋ༙䛷ᥦ䛩䜛ື⏬᥎⸀ AI 䜶䞊䝆䜵䞁䝖䛷䛿䠈 ᥎⸀䛧䛯ື⏬䛜㐺ษ䛷䛒䛳䛯ሙྜ䠈䜶䞊䝆䜵䞁䝖䛿䛺䛬䛭䛾 䜘䛖䛺ែ䜢ᣍ䛔䛯䛛䠈Ⓨ㜵Ṇ䛾䛯䜑䛻䛹䛖䛩䜛䛛䜢⮬䜙ㄝ᫂ 䛩䜛䠊 Ẹἲ䠓䠌䠕᮲䛷䛿䠈䛂ᨾពཪ䛿㐣ኻ䛻䜘䛳䛶ே䛾ᶒཪ䛿 ἲᚊୖಖㆤ䛥䜜䜛┈䜢ᐖ䛧䛯⪅䛿䠈䛣䜜䛻䜘䛳䛶⏕䛨䛯ᦆ ᐖ䜢㈺ൾ䛩䜛㈐௵䜢㈇䛖䠊䛃 䛸つᐃ䛧䛶䛔䜛䠊䛣䜜䛿 accountability 䠄ㄝ᫂㈐௵䠅䛾୍䛴䜢つᐃ䛧䛶䛔䜛䛸⪃䛘䜙䜜䜛䠊 ୍⯡ⓗ䛻䛿䠈ㄝ᫂㈐௵䛾䛸䜚᪉䛸䛧䛶䛿䠈ㅰ⨥䛩䜛䠋ฮ⨩䜢 ཷ䛡䜛䠋ᶒ䜔ᆅ䜢ᡭᨺ䛩䠋㈺ൾ䛩䜛➼䛜䛒䜚䛘䜛䠊ᮏㄽᩥ 䛾ᚋ༙䛷ᥦ䛩䜛ື⏬᥎⸀ AI 䜶䞊䝆䜵䞁䝖䛷䛿䠈䛣䛾䛖䛱䛾 䛂ㅰ⨥䛩䜛䛃䛣䛸䜢ᐇ䛧䛯䠊ᶒ䜔ᆅ䜢ᡭᨺ䛩䛣䛸䛾୍✀䛸䛧 䛶䠈᥎⸀䜢᥍䛘䜛䛣䛸䜒䛒䜚䛘䜛䠊 䛂ฮ⨩䜢ཷ䛡䜛䛃䛣䛸䛜 AI 䛾㈐௵䛾䛸䜚᪉䛸䛧䛶䛒䜚ᚓ䜛䛛䛻 䛴䛔䛶䛾㆟ㄽ䜒⯆῝䛔䛜䠈ᮏㄽᩥ䛷䛿䛣䜜௨ୖ䛿ゐ䜜䛺䛔䠊 AI 䛜䛂㈺ൾ䛩䜛䛃䛣䛸䛿䠈 AI ྥ䛡䛾㈺ൾ㈐௵ಖ㝤 (liability insurance) 䠄䛯䛸䛘䜀 [ ᪥ᮏ䝻䝪䝑䝖Ꮫㄅ≉㞟 20] 䠅䛾ᑟධ䛻䜘䜚 ᐇ⌧䛷䛝䜛ྍ⬟ᛶ䛜䛒䜛䛰䜝䛖䠊䛯䛰䛧䠈ಖ㝤ᩱ䛾ᨭᡶ䛔䜢 AI ⮬య䛜䛧䛺䛔ሙྜ䛻 AI 䛜㈺ൾ䛧䛯䛸ゝ䛖䛣䛸䛿㐺ษ䛷䛺䛔䜘䛖 ࿊ཙʁˡښැښࢤࠪښۢনϴڰௌ ښܵથңָָӅܵՌָݜڂՌๅָߊ ϱνϧέτΡϔஎݜڂ࣪KDWDQDND#LLLVNLWDFMS
人工智能代理的崛起：释放生产力和创新
现场服务代理。可帮助向技术人员提供信息，帮助自动执行调度、诊断和其他决策等任务，从而提高现场服务工作流程的效率。应收账款文员代理。协助处理付款任务，这可能有助于采取行动改善现金流，并帮助生成应收账款绩效报告。客户支持代理。帮助增强客户支持功能，并有可能向人工支持代理或客户提供相关信息。主管代理主管是代理中的乐队领袖。这些代理指导其他代理，并推动实现目标所需的计划和推理。一种类型的主管是用户代理代理，它会决定是否代表人类行事或与人联系以获得人机反馈。