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USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
植物刺的趋同进化是由长期反复的基因选择驱动的
1 冷泉港实验室，美国纽约州冷泉港。2 霍华德休斯医学研究所，冷泉港实验室，美国纽约州冷泉港。3 瓦伦西亚理工大学瓦伦西亚农业多样性保护与促进研究所，西班牙瓦伦西亚。4 美国马里兰州巴尔的摩约翰霍普金斯大学计算机科学系。5 美国马里兰州巴尔的摩约翰霍普金斯大学遗传医学系。6 法国国家农业、食品与环境研究所，植物-微生物相互作用实验室，法国图卢兹。7 美国纽约州冷泉港冷泉港实验室生物科学学院。8 美国纽约州伊萨卡博伊斯汤普森研究所。9 加拿大安大略省圭尔夫大学综合生物学系。10 英国爱丁堡爱丁堡皇家植物园。 11 美国农业部农业研究局，戴尔·邦珀斯国家水稻研究中心，美国阿肯色州斯图加特。12 以色列拉马特伊沙伊新亚尔研究中心，农业研究组织，蔬菜科学系，瓜类科。13 德国盖特斯莱本莱布尼茨植物遗传与作物研究所。14 德国哈雷（萨勒河）马丁路德哈雷维滕贝格大学作物遗传学系。15 美国新墨西哥州拉斯克鲁塞斯新墨西哥州立大学植物与环境科学系。16 美国新墨西哥州阿尔卡尔德新墨西哥州立大学可持续农业科学中心。17 法国里昂高等师范学院，法国国家农业科学研究院，里昂大学，植物繁殖与发展实验室。18 美国马萨诸塞州南哈德利曼荷莲学院生物科学系。19 英国伦敦自然历史博物馆。 20 加拿大安大略省多伦多市多伦多大学生理学系和唐纳利细胞与生物分子研究中心。21 美国纽约州伊萨卡市康奈尔大学植物育种与遗传学系。22 以色列雷霍沃特魏茨曼科学研究所植物与环境科学系。
多人工智能在反复的石头剪刀布游戏中与人类竞争并获胜
预测和建模人类行为并在人类决策过程中发现趋势是社会科学的主要问题。石头剪刀布（RPS）是许多博弈论问题和现实世界竞赛中的基本战略问题。找到击败特定人类对手的正确方法是一项挑战。在这里，我们使用基于一个固定记忆长度的马尔可夫模型的 AI（人工智能）算法（简称“单 AI”）在迭代的 RPS 游戏中与人类竞争。我们通过结合许多具有不同固定记忆长度的马尔可夫模型（简称“多 AI”）来建模和预测人类竞争行为，并开发具有可变参数的多 AI 架构以适应不同的竞争策略。我们引入了一个称为“焦点长度”（一个正数，例如 5 或 10）的参数来控制我们的多 AI 适应对手策略变化的速度和灵敏度。焦点长度是多 AI 在确定哪个单 AI 具有最佳性能并应该选择进行下一场比赛时应该查看的前几轮次数。我们与 52 位不同的人进行了实验，每个人都与一个特定的多 AI 模型连续下注 300 轮，并证明我们的策略可以战胜 95% 以上的人类对手。