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Chess AI：机器智能的竞争范式
残局研究长期以来一直是测试人类创造力和智力的工具。我们发现它们也可以作为测试机器能力的工具。两个领先的国际象棋引擎 Stockfish 和 Leela Chess Zero (LCZero) 在游戏过程中采用了截然不同的方法。我们使用 20 世纪 70 年代末著名的残局研究 Plaskett's Puzzle 来比较这两个引擎。我们的实验表明 Stockfish 在谜题上的表现优于 LCZero。我们研究了引擎之间的算法差异，并以我们的观察结果为基础仔细解释测试结果。受人类解决国际象棋问题的方式启发，我们询问机器是否可以拥有某种形式的想象力。在理论方面，我们描述了如何应用贝尔曼方程来优化获胜概率。最后，我们讨论了我们的工作对人工智能 (AI) 和通用人工智能 (AGI) 的影响，并提出了未来研究的可能途径。
论人类智能与机器智能的差异
想象一下，明天一家知名科技公司宣布他们已经成功创建了人工智能 (AI)，并让你对其进行测试。你决定首先测试所开发的人工智能的一些非常基本的能力，例如将 317 乘以 913 和记住你的电话号码。令你惊讶的是，系统在这两项任务上都失败了。当你询问系统的创建者时，你被告知他们的人工智能是人类水平的人工智能 (HLAI)，而且由于大多数人无法执行这些任务，所以他们的人工智能也不能。事实上，你被告知，许多人甚至不能计算 13 x 17，或者记住他们刚遇到的人的名字，或者认出办公室外的同事，或者说出他们上周二早餐吃了什么2。此类限制的清单相当长，是人工智能愚蠢领域的研究主题 [Trazzi and Yampolskiy, 2018; Trazzi and Yampolskiy, 2020]。术语“通用人工智能 (AGI)”[Goertzel 等人，2015] 和“人类水平人工智能 (HLAI)”[Baum 等人，2011] 已互换使用（参见 [Barrat，2013]，或“（AGI）是一种机器的假设智能，它有能力理解或学习人类能够完成的任何智力任务。”[匿名，2020 年 7 月 3 日检索]），指的是人工智能 (AI) 研究的圣杯，创造一种能够：在广泛的环境中实现目标的机器
IEEE第四届计算与机器智能国际会议
我们欢迎您进入ICMI 2025的第4版。在ICMI的三个成功版本（Zaim University-2021，伊斯坦布尔Atlas University-2022）和密歇根州中部大学（2024年）之后，第4版将再次在美国密歇根州中部大学主持。ICMI欢迎有关AI和应用科学的广泛方面的论文，这些论文构成了整个领域的进步，包括但不限于认知和AI，计算机视觉，图像处理，区块链，大数据和云计算以及计算域的更多方面。。所有接受的论文将提交给IEEE Xplore。
在确定论下重新思考人和机器智能
1英语学院，汉库克大学外国研究大学，107 Imun-ro，Dongdaemun-gu，首尔 *linkinswib@naver.com摘要本文提出了一个形而上学的框架，以区分人类和机器智能。具体来说，它提出了两个相同的确定性世界 - 一个包括人类代理，另一个包括机器代理。这些药物在因果关系上表现出明显的相同性，但它们表现出不同类型的信息处理机制。通过假设人类在机器智能上的独特性，本文解决了它所指的“有利位置问题”，即如何通过将确定源放置在宇宙中来使确定主义者对确定论的主张合法化。关键字：确定性；计算主义；模拟;状态描述；反事实引入当决定者断言宇宙是确定性的时，这需要假设一个假设的有利位置来描述宇宙。一见钟情，可以说这样的有利位置应该位于宇宙以外的某个地方。例如，维特根斯坦（Wittgenstein，1922）指出，“哲学i”是一个“形而上学主题”，它不是“世界的一部分”（第75页）。确定论是对世界的哲学判断。因此，决定主义者的推理思维可能必须与世界分开。但是，确定主义者本人是世界的一部分。根据Danielsson（2023）的说法，因为“ [W]无法站在世界外”，“我们总是从存在的唯一有利位置来看待世界：1。（第1章）”两者之间的上述特殊关系（即确定主义者与宇宙）可能会引起混乱。决定者是空间和时间内的有限人士。那么，她如何证明自己对确定论主张的意义是合理的，这似乎是需要达到上帝眼睛的观点的观点？本文中此问题将被称为本文中的“有利点问题”。要解决这个问题，本文提议讨论两种不同类型的确定性世界。如果读者耐心地遵循本文的论点到最后，他们将看到它如何建立一个合理的模型，该模型允许确定主义者有效地声称我们的宇宙为确定性，同时保留其一部分。确定性知识本文将使用以下关键定义：（1）确定性知识（d知识）：与确定性世界中所有过去，现在和未来事件相关的事实。
如何构建真正的人工智能或真正的机器智能和学习
摘要 我们正处在巨变的边缘，这是一个历史抉择和机遇的关键时刻。未来五年可能是人类历史上最好的五年，也可能是最坏的五年，因为我们拥有创造最基础的通用技术（GPT）的全部力量、技术和知识，而这项技术可能会彻底颠覆整个人类历史。最重要的通用技术是火、轮子、语言、文字、印刷机、蒸汽机、电力、信息和电信技术，而真正的人工智能技术将超越它们。我们的研究涉及为何以及如何在未来五年内设计和开发、部署和分发真正的机器智能或真正的人工智能或真正的超级智能（RSI）。RSI 的整个构思分为三个阶段，历时约三十年。跨人工智能的第一个概念模型于 1989 年发布，涵盖了所有可能的物理现象、影响和过程。 1999 年开发了更扩展的 Real AI 模型。2008 年提出了超级智能的完整理论，包括现实模型、全局知识库、NL 编程语言和主算法。RSI 项目最终于 2020 年完成，一些关键发现和发现已在欧盟人工智能联盟/Futurium 网站上发表，共计 20 多篇文章。RSI 具有统一的世界元模型（全局本体论）、通用智能框架（主算法）、标准数据类型层次结构、NL 编程语言，可通过智能处理数据（从网络数据到现实世界数据）与世界进行有效交互。基本成果包括技术规范、分类、公式、算法、设计和模式，均作为商业机密保存，并记录为《企业机密报告：如何设计人机超级智能 2025》。作为欧盟人工智能联盟的成员，作者提出了人机 RSI 平台作为跨国欧盟-俄罗斯项目的关键部分。为了塑造一个智能和可持续的未来，世界应该投资于 RSI 科学和技术，因为跨人工智能范式是通往包容、仪器化、互联和智能世界的道路。
以机器智能为中心的功能材料和界面自动表征系统
经典的实验设计依赖于耗时的工作流程，需要经验丰富的研究人员进行规划、数据解释和假设构建。在这里，我们描述了一个集成的机器智能实验系统，该系统能够在可编程的动态环境下同时动态测试材料的电、光、重量和粘弹性。专门设计的软件控制实验并执行即时的大量数据分析和动态建模、实时迭代反馈以动态控制实验条件以及快速可视化实验结果。该系统以最少的人为干预运行，能够高效地表征材料的复杂动态多功能环境响应，同时进行数据处理和分析。该系统为以人工智能为中心的材料表征提供了一个可行的平台，当与人工智能控制的合成系统相结合时，可以加速多功能材料的发现。
迈向自主机器智能之路 版本 0.9.2，2022-06-27
本文不是传统意义上的技术论文或学术论文，而是一份立场文件，表达了我对智能机器的愿景，这种机器的学习方式更像动物和人类，可以推理和计划，其行为由内在目标驱动，而不是由硬连线程序、外部监督或外部奖励驱动。本文中描述的许多想法（几乎所有想法）都已由许多作者在各种情况下以各种形式提出。本文并不主张其中任何一个想法的优先权，而是提出了如何将它们组合成一个一致整体的建议。特别是，本文指出了未来的挑战。它还列出了一些可能或不可能成功的途径。本文尽可能少用专业术语，尽可能少使用数学先验知识，以吸引具有各种背景的读者，包括神经科学、认知科学和哲学，以及机器学习、机器人技术和其他工程领域的读者。我希望这篇文章能够帮助理解人工智能领域的一些研究背景，因为有时这些研究的相关性很难看出。
利用机器智能揭示阿尔茨海默病......
阿尔茨海默病 (AD) 是最常见的痴呆症，占痴呆病例的 60-70% [ 1 ]。这种神经退行性疾病的特征是神经元细胞损伤以及伴随的认知和功能衰退，主要影响老年人，其中三分之二为女性，并且随着人口老龄化，患病率预计会持续上升 [ 2- 4 ]。目前尚无明确的治疗方法来预防或减缓这种使人衰弱的疾病的进展。旨在改善疾病的研究工作集中于淀粉样蛋白和 tau 通路，因为它们是 AD 病理的重要因素，因为过量 β-淀粉样蛋白 (Aβ) 肽沉积和过度磷酸化的 tau 蛋白会导致 DNA 和 RNA 损伤 [ 5- 7 ]。然而，目前临床批准的 AD 药物都不是疾病改善疗法 (DMT)，而是广泛针对 AD 症状 [ 8 ]。尽管目前有超过 100 种 AD 治疗药物，但美国食品药品监督管理局 (FDA) 批准的最后一种 AD 药物是 2003 年上市的 N-甲基-D-天冬氨酸 (NMDA) 受体 AD 拮抗剂美金刚[9,10]。虽然中国 FDA 最近批准了甘露聚糖 (GV-971) 的临床使用，但国际药物试验正在进行中，以确认结果并验证其在中国境外的使用（NCT03715114、NCT02986529、NCT02293915）[11]。由于我们对 AD 病因的理解存在差距，以及导致疾病异质性的基因组和环境因素之间复杂的相互作用，因此有必要采取多模式方法实现精准医疗。
人工智能的机遇与风险——为未来社会开发和利用机器智能的概念
摘要：人工智能（AI）：社会的福音还是祸害？人工智能技术和解决方案——正如过去大多数革命性技术所做的那样——一方面带来了负面影响，另一方面也带来了巨大的积极潜力。避免前者并促进后者将需要在未来社会概念、研究和开发以及对基于人工智能的解决方案的控制方面进行大量投资，同时避免滥用。为人工智能在社会中的未来角色做准备，应努力实施相关的风险管理方法和工具、人机合作互补模型、优化生产和管理的策略以及分配所创造的经济价值的创新概念。目前正在讨论的人工智能影响的两种极端“最终状态”（如果有最终状态的话）可能表现为：（a）人工智能不受控制地取代生产、服务、行政和决策过程的主要方面，导致前所未有的风险，如高失业率、货币贬值和有偿工作报酬过低，导致财富和就业分配不均，削弱社会和平、社会凝聚力、团结、安全等；或者，相反，（b）通过提高生产、行政和服务的自动化程度，将人们从日常劳动中解放出来，将政治和社会的构成转变为具有高道德标准、个人自决和人道主义原则普遍占主导地位的选区，而不是纯粹的唯物主义。这两个极端的任何组合都可能发展，这些组合可能因不同的社会和政治制度而异。