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人工智能负责任创新的七项行动
简介 人工智能（AI）已经有很多应用。您可以播放智能算法选择的音乐。警方使用人工智能系统进行面部识别并就部队部署提供建议。学校越来越多地使用学习分析。而AI软件则与虚拟现实应用相结合。政府将人工智能视为未来的关键技术。这项技术可以用来应对从医疗保健、可持续能源到安全等社会挑战，并且荷兰可以通过这项技术赚钱。政府还看到人工智能系统的使用带来了社会挑战。人工智能系统可能会产生意想不到的影响并被滥用，例如被犯罪分子滥用。人工智能系统可能会歧视，并且人工智能可能会不必要地影响公民的隐私。因此，政府与欧盟委员会一样，希望投资道德人工智能：尊重公共价值观和人权（例如隐私和平等待遇）的人工智能系统，并为荷兰的经济和社会发展做出贡献。我们已经在道德人工智能方面迈出了良好的步伐。《通用数据保护条例》(GDPR) 等新立法于 2018 年生效。2019年4月，欧洲人工智能高级专家组发布了可信赖人工智能的道德准则。2020 年 2 月，欧盟委员会还提出了其战略，包括《人工智能白皮书》。为此，我们提出 7 项行动： 1.各公司也制定了道德准则。在荷兰，政府通过《人工智能战略行动计划》和《关于人工智能、公共价值观和人权的政策信函》等方式，赋予道德人工智能以实质内容。向议会传达的信息包含了这些举措，并提供了将法律和道德框架付诸实践的工具。应用比例性和辅助性。2.澄清法律框架。3.从道德角度禁止高度不需要的人工智能应用程序。4.承担国际责任。5.为整个数据价值链制定政策。6.让行业参与人工智能创新。7.减少技术依赖。
在NISQ时代量子处理器上对AKLT状态的高保真实现
许多现实世界中的问题需要从棘手的多维分布中取样。这些样本可以通过使用蒙特卡洛近似值来估计其统计特性来研究物理系统的行为。通过此类分配进行抽样一直是一个挑战，是通过扰动近似或马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）技术进行的[1]。如果变量强烈耦合并且没有小参数，则无法应用扰动近似，并且使用MCMC方法。为了确保通过MCMC方法生成的样品的渐近精确性，使用了大都市 - 危机算法（MH），该算法（MH）使用模型和目标密度，即使仅知道这些密度仅为比例性恒定，也可以应用。但是，MCMC技术具有其局限性，例如相关样本的产生，阶段过渡期间的临界减速以及较高的仿真成本。在过去的几年中，已经开发了几种基于学习的方法来从此类分布中进行采样。生成对抗网络（GAN）[2-4]和变异自动编码器（VAE）[5，6]在给定的目标分布的给定样本中学到的采样分布中表现出了显着的功效。vaes是近似密度模型，因为它们为样品提供了近似的密度值。gans生成样品，而没有明确估计样品的密度值；因此，它们也称为隐式密度模型。他们两个都不能保证样品的精确性。这些此外，由于它们没有提供精确的模型密度，因此不能使用MH等方法对其进行修改或偏低。另一方面，基于流量的生成模型，例如标准化流（NF）[7，8]明确对目标分布进行建模并提供精确的模型密度值。它们与MH一起用于保证样品的精确性。在物理应用中，人们对通过物理配置（例如，经典磁体的每种自旋的方向）对概率分布进行取样感兴趣，这些分布是通过物理模型进行参数的。这些物理模型取决于一组参数，在以下内容中称为C，例如温度t或耦合常数。例如，在ISING模型和XY模型中，系统的属性取决于温度和最接近的近纽布交换（或包括在内的其他邻居或环形交换）耦合常数。改变这些参数也可以通过相变驱动系统，该相变已通过机器学习技术进行了研究[9-17]。建模此类分布的一种方法是为每个外部参数的每个设置重新训练生成模型。为了研究系统的性质，需要样本来进行外部参数的不同设置。这会导致在不同的环境中反复训练该模型，从而增加培训成本。许多晶格理论已经使用标准化流[18-20]建模。建模此类分布的替代方法是训练以外部参数为条件的生成模型。