● 初级视觉皮层方向图的中心模型 ● 模拟表明海马神经元中不同电流的信息处理作用 ● 最佳神经脉冲分类 ● 用于模板匹配的神经网络:应用于真实神经元动作电位的实时分类 ● 嗅觉皮层的计算机模拟,对嗅觉信息的存储和检索具有功能意义 ● 利用小脑网络模型进行运动控制的方案 ● 大脑新皮层的计算机模拟 ● 从猴子、人类和机器的运动中发现结构
用人工智能(AI)摘要影响了诸如面部验证之类的敏感应用的决策过程,以确保决策的透明度,公平性和责任感是很有趣的。尽管存在可解释的人工智能(XAI)技术来澄清AI的决策,但向人类表达这些决定的解释同样重要。在本文中,我们提出了一种结合计算机和人类视野的方法,以提高解释对面部验证的解释性。特别是我们受到人类感知攻击的启发,以了解机器在面部比较任务中如何感知到面对面的人类语义。我们使用MediaPipe,它提供了一种分割技术,该技术可以识别不同的人类语义式区域,从而实现了机器的感知分析。补充说,我们改编了两种模型不足的算法,以对决策过程提供可解释的见解。
生成式人工智能的进步不可避免地引发了人们对其风险和安全影响的担忧,而这反过来又催化了人工智能安全的重大进展。然而,随着这一领域的不断发展,一个关键问题出现了:我们目前在人工智能安全方面的努力是否与人工智能的进步以及人类文明的长远目标相一致?本文提出了一个先进人类社会的蓝图,并利用这一愿景来指导当前的人工智能安全工作。它概述了万物互联成为现实的未来,并创建了实现这一设想的未来的重大技术进步路线图。对于每个进步阶段,本文预测了人类可能面临的潜在人工智能安全问题。通过根据这一蓝图预测当前的努力,本文研究了当前努力与长期需求之间的一致性,并强调了 2020 年代需要人工智能安全从业者更加关注的独特挑战和使命。本愿景文件旨在为人工智能安全提供更广阔的视角,强调我们当前的努力不仅应解决眼前的问题,还应预测不断扩大的人工智能领域中的潜在风险,从而促进人工智能和人类文明的安全和可持续的未来。
466114,印度 摘要 人工智能中的情感识别代表了人机交互的一项关键进步,弥合了计算能力和人类情感表达之间的差距。本文研究了情感识别技术的现状,包括面部表情分析、语音模式识别、生理信号处理和多模态方法。它分析了印度公众对情商和人工智能整合的态度,强调了对技术进步的乐观态度以及对隐私和道德影响的担忧。该研究探讨了医疗保健、教育、客户服务和人机交互中的各种应用,同时解决了文化多样性、数据隐私和系统可靠性方面的关键挑战。未来的方向强调需要具有情境感知和文化敏感性的系统,以平衡技术创新和道德考虑。 关键词:情感识别、人工智能、人机交互、情商、隐私和道德 1. 简介 解读人类情感是人工智能 (AI) 中最雄心勃勃的目标之一。人工智能中的情感识别弥合了复杂的人类情感表达世界和机器学习能力之间的差距。情绪会影响我们的决策、交流和行为,如果人工智能要真正与人类互动,就需要学习这些微妙之处。情绪识别被广泛认为是实现“更深层次”人机互动的载体,旨在打造更直观、更有同理心、反应更灵敏的机器。人工智能系统会使用人类的各种表情,如面部表情、肢体语言、声调和心率等生理信号 [1]。这些数据被输入机器学习算法,以发现它们推断出的情绪状态。有了这些好处,我们相信这项技术有望增强虚拟助手、个性化学习、支持客户服务,并实现情绪感知医疗保健系统。目前的形式表明了进步,但理解人类情绪一直是一个巨大的挑战。情绪的解读很复杂,因为生物、文化和社会力量塑造了它们 [2]。举个例子:微笑可能表示快乐或不适;声调可能会受到(例如)压力或讽刺的影响。但情绪是动态的,会随时间而变化,实时跟踪起来很复杂。除了对情绪识别人工智能的兴起提出质疑外,道德问题也随之出现。然而,这些技术收集敏感的情绪数据,这引发了隐私问题,可能会被错误地用于广告或类似用途或监控。其他问题包括:机器是否应该能够在没有被指示的情况下处理情绪?
他们的实验验证了内部复杂性模型在处理复杂任务的有效性和可靠性,为将神经科学的动态特性融入人工智能提供了新的方法和理论支持,也为优化和提升人工智能模型的实用性能提供了可行的解决方案。
Yu-xuan Lyu 1,2,* , qiang fu 3,4,* , dominic wick 6,125,* , kejun ying 7,* , Aaron King Kaya 13 , Andrea B. Maier 14 , Andrea Olsen 15 , Anja Groth 16 , Anna Katharina Simon 17,18 , Anne Brunet 19 , Aisyah Jamil 20 , Anton Kulaga 22 , Benjamin Yaden Örnumacher 25 , Boris DjordJervic 26,27 , Brian Kennedy 14 , Chieh Chen 28,29 , Christine Yuan Huang 30 , Christopph U. Correll 31,32 , Collin y. , Dariusz Sołdacki 40 , David Erritzoe 41 , David Meyer 25 , Sinclair 42 , Eduardo Nunesni 43 , Emma C. Teeling 48 , Evandro F. Fang 49 , Evelyne Bischof 50 , Evi M. Mercken 51 , Fabian Finger 52 , Folkert Kuipers , Frank W. Pun 54 , Gabor Gyünze , Gari Harold A. Pincus 59 , Joshua McClure 60 , James L. Kirkland 61 , James Peyer 62 , Jamie N. Justice 63 , Jan VIJG 64 , Jennifer R. Gruhn 65 , Jerry mlaughlin 66 , Joan Mannick , Joe Betts-Lacroix 70 , John M. Sedivy 71 , John R. Speakman 72 , Jordan Shlain 73 , Julia von Maltzahn 74 , Katrin I. Andreasson 75 , Krikaras fort 76 , Constantnus Palikaras for Feer 78 , Lene Juel Rasmussen 79 , Liesbeth M. Veenhoff 53 , Lisa Melton 80 , Luigi ferrucci 81 , Marco Quarta 82,83,84 , Maria Kval 85 , Maria Marinova 86 , Mark Gingel 89 , Milos Filipovic 90 , Mourad Topors 91 , Nataly Mitin 92 , Nawal Roy 93 , Nika Pintar 94 , NIR BARZILAI , ter O. Fedichev 98 , Petrina Kamya 99 , Pura Muñoz-Canoves 100 , Rafael de Cabo 101 , Richard Garagher 102 , Rob Konrad 103 , Roberto ripa 2 , Sabrina Bütttttttttttttttttttttttttttnner , Sebastian Brumeeier 107 , Sergey Jakimov 57 , Shan Luo 108 , Sharon Rosenzweig-Plipson 66 , Shih-Yin Tsai 109 , Stefanie Dimmeler 110 , Thomas R. , Tony Wyss-Coray 75 , toy finel 115 , tzispora strauss 116,117 , Vadyshev 7 , Valter D. song. Zo Sorsinino 14 , Vittorio Sebastiano 122 , Wenbin Li 123 , Yousin Suh 124 , Alex Zhavoronkov 20 , Morten Scheeketee-Knudensen 79 , Daniela Bakula
归因4.0国际(CC BY 4.0)此工作可根据创意共享归因4.0国际许可提供。通过使用这项工作,您可以接受该许可条款的约束(https://creativecommons.org/licenses/4.0/)。归因 - 您必须引用工作。翻译 - 您必须引用原始作品,确定对原始文本的更改,并添加以下文本:如果原始作品和翻译之间有任何差异,则仅应将原始作品的文本视为有效。改编 - 您必须引用原始作品并添加以下文本:这是经合组织对原始作品的改编。本适应中表达的意见和论点不应报告为代表经合组织或其成员国的官方观点。第三方材料 - 许可证不适用于工作中的第三方材料。如果使用这种材料,则负责获得第三方的许可以及任何侵权索赔。未经明确许可,您不得使用经合组织徽标,视觉标识或封面图像,也不得建议经合组织认可您对工作的使用。根据本许可引起的任何争议均应按仲裁根据2012年常任仲裁法院(PCA)仲裁规则解决。仲裁的所在地应为巴黎(法国)。仲裁员的数量应为一个。
利用您的团队及其对 AI 的学习/知识来定义您组织的 AI 目标和道德规范。目标和道德指导 • 从您要解决的问题的角度出发,并确定 AI 是否是解决方案之一。 • 有哪些数据隐私和安全保护措施,它们是否满足该人群和您的法院的需求? • 预测法律行业使用(AI)可能出现的道德问题。考虑律师的《司法行为示范准则》(MCJC)和《职业行为示范规则》(MRPC)。
VFS Global 与负责任的人工智能研究所合作,倡导合乎道德的人工智能发展 公司将在其位于孟买、迪拜和柏林的先进开发中心内开发所有人工智能解决方案 VFS Global 是全球政府和外交使团的领先外包和技术服务专家,现自豪地宣布与负责任的人工智能研究所 (RAI Institute) 合作。RAI 研究所是一家总部位于美国的著名非营利组织,致力于在组织内培养负责任的人工智能实践。通过此次合作,VFS Global 将利用 RAI 研究所在人工智能伦理和数据隐私方面的专业知识,确保开发的人工智能解决方案安全、合乎道德,并符合签证处理的运营需求。此次合作将实现持续的技术创新,确保 VFS Global 为客户提供更多便利,同时为世界各国政府提供安全负责任的签证和公民服务。这项创新将增强 VFS Global 在安全连接人民和国家、支持全球贸易、旅游、教育和技能方面所发挥的作用。VFS Global 将严格按照其客户政府的需求和法规开发其人工智能解决方案。此次合作将确保所有开发工作透明、规范,并根据客户的具体需求量身定制。VFS Global 将在其位于孟买、迪拜和柏林的先进开发中心内独家开发所有人工智能解决方案。这些中心将作为协作平台,公司将与客户政府密切合作,量身定制解决方案,以提高签证处理效率、安全性和用户体验。这种方法确保 VFS Global 保留完全所有权和控制权,使其能够实施最高的安全标准。每个解决方案都将经过精心设计,采用严格的人工智能安全和安全护栏,确保符合当地和国际监管框架。任何额外的开发都将按照客户政府的步伐和准备情况进行,确保每一步都符合他们的具体要求和时间表。 VFS Global 创始人兼首席执行官 Zubin Karkaria 强调:“我们与负责任人工智能研究所的联盟加强了我们对道德人工智能发展的奉献精神。我们一直走在技术创新的前沿,致力于确保安全性、完整性和严格遵守客户政府的监管框架。此次合作凸显了我们以负责任的方式引领人工智能发展的决心。”