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针对分布式量子计算的优化编译器
实用的分布式量子计算需要开发高效的编译器，使量子电路与某些给定的硬件约束兼容。这个问题众所周知很难解决，即使对于本地计算也是如此。在这里，我们在分布式架构上解决这个问题。正如在这种情况下通常假设的那样，远程门代表基本的远程（处理器间）操作。每个远程门都包含几个任务：i）纠缠生成和分发，ii）本地操作，以及 iii）经典通信。纠缠生成和分发是一种昂贵的资源，因为它很耗时。为了减轻其影响，我们模拟了一个优化问题，将运行时间最小化与分布式纠缠态的使用相结合。具体来说，我们将分布式编译问题公式化为动态网络低。为了增强解决方案空间，我们通过引入一个谓词来扩展公式，该谓词操纵输入中给出的电路并并行化远程门任务。为了评估我们的框架，我们将问题分成三个子问题，并通过近似程序解决它。实验表明，运行时间不受问题规模扩展的影响。此外，我们将所提出的算法应用于编译不同拓扑下的电路，结果表明，边与节点之间的比率较高的拓扑会产生更浅的电路
使用策略图
摘要：在过去几年中，基于人工智能（AI）的算法迅速增加。但是，AI技术的某些方面受到了严格的审查。例如，在许多用例中，尚不清楚算法的决定是否得到充分了解并符合人类的理解。有解决这些问题的方法在许多领域至关重要，尤其是每当人类和聪明的（物理或虚拟）代理必须在共同的环境中合作时。在本文中，我们基于基于策略图（PG）基于离散谓词的创建（PG）的解释性方法，这些谓词表示并解释了在多机构合作环境中训练有素的代理商的行为。我们表明，从这些策略图中，可以自动生成替代解释剂的策略。这些策略可用于测量PGS通过原始不透明代理和替代物之间进行公平的行为比较来衡量解释的可靠性。The contributions of this paper represent the first use case of policy graphs in the context of explaining agent behaviour in cooperative multi- agent scenarios and present experimental results that sets this kind of scenario apart from previous implementations in single-agent scenarios: when requiring cooperative behaviour, predicates that allow representing observations about the other agents are crucial to replicate the opaque agent's behaviour and increase the reliability of explanations.
AI 题库 UNIT-1 简答题
a) 约翰喜欢各种食物 b) 苹果是食物 c) 鸡肉是食物 任何不会被杀死的东西都是食物。d) 比尔吃花生并且还活着 e) 苏吃比尔吃的所有东西 i. 将这些句子翻译成谓词逻辑中的公式 ii。使用后向链接证明约翰喜欢花生 iii。将部分的公式转换为子句形式 iv。使用解析 6 证明约翰喜欢花生。用一个例子解释语义中的继承
off n°2025-08539
dijkstra最弱的基本谓词变压器无疑是程序语义和验证领域中最有效的工具之一。在过去的十年中，这种结构已被推广到概率程序：在这种情况下，公式的真理本质上是定量的，例如，真实价值观会变成概率。虽然这种方法是为概率命令计划建立的[Kozen，1981; McIver和Morgan，2005年； Avanzini等。2023,2024]，其向高阶程序的扩展仍然没有被忽略。这是不幸的，例如基于游戏的加密证明固有地围绕着对高阶，概率程序的分析。
类比作为思维和人工智能的基本功能 - Cognitorium
文献中讲了很多类比在思维中的重要性，但只给出了一个类比推理的例子。作者认为，类比在思维方面有着更广泛的含义，是三段论与隐喻、知觉与比较、归纳与演绎、抽象的分类与构造等思维机制的基本功能，这些都将在报告中举例说明。作者还批评了结构类比作为类比实现方式的主导假设，并提出了另一个基于上下文的类比原则。将展示如何从句法谓词获得词汇类比，这为基于神经网络以外的原理构建人工智能提供了基础。
CS 730/830：人工智能简介
解释：将常量符号映射到世界上的对象，将每个函数符号映射到对象上的特定函数，将每个谓词符号映射到特定的关系。P 的模型：P 为真的解释。例如，Famous(LadyGaga) 在预期解释下为真，但当符号 LadyGaga 映射到 Joe Shmoe 时不为真。可满足：∃ P 的模型。例如，P ∧¬ P 不可满足。蕴涵：如果 Q 在 P 的每个模型中都为真，则 P | = Q。例如，P ∧ Q | = P。有效：在任何解释中都为真。例如，P ∨¬ P。
机器学习、人工智能和未来的经济。
操纵和暗示技巧 • 冗长：重复、不必要的单词、同义反复、分裂谓词 • 单词和短语的过度重复 • 文本的认知复杂性增加、句法结构超负荷 • 表现力增加、否定语调盛行 • 绝对性、心理压力 逃避个人责任 • 非人称动词、抽象语义动词、情态动词、客观化 • 缺乏特异性、回避、非人称、陈述模糊 信息呈现 • 脱离上下文：减少地点、时间、事件的细节 • 简单化、减少词汇多样性、词汇不足 • 隐瞒事实、传播虚假信息（事实核查，见下文）
CAP5605/CAP4601：人工智能 2024 年秋季
我们首先概述人工智能现代发展的历史和哲学考量。然后，我们将学习一些形式逻辑和推理系统，特别是命题演算和一阶谓词逻辑的语法和语义。接下来，我们将深入研究搜索算法，直至启发式搜索和著名的 A* 算法，该算法在机器人和计算机游戏等许多领域都有应用。然后，我们将逻辑与搜索结合起来，研究专家推理系统背后的算法。最后，我们将学习 Prolog 编程语言，并使用它来实现一个简单的专家系统、各种搜索算法和一个简单的机器人运动规划系统。接下来，我们将研究 Prolog 以及其他自动推理系统的基础——解析定理证明。我们还将介绍使用自动推理的自动规划。