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人类大脑：寻找自然智能
我们都生活在数字时代，其特点是可获得知识的内容和数量不断变化，现在是时候反思和思考铺天盖地的多学科知识和特定领域知识了。是时候寻找自然智慧了。知识获取的节奏无法跟上蘑菇式的知识爆炸。通过解释人类大脑在记忆容量方面的强大，教育工作者可以培养这种特权，并最大限度地利用它来为特定领域或多学科领域构建虚拟存在，这样初学者就可以从零开始，从基础水平逐渐成为指定领域的全能专家。直观地说，这还需要一个功能齐全、准备充分的教师来传播至少骨架知识，以便学习者以后可以用额外的知识来包裹骨架，最终获得健康的身体。关键词：人脑、神经元、数字时代、自然智能、PB、记忆多样性、跨学科、多学科、骨架知识引言我首先强调大脑的重要性，以及它作为知识/信息获取、处理、存储和传播的工具和容器的奇妙之处，以帮助读者和研究人员接受培养一名在其领域知识范围内拥有多才多艺、跨学科和骨架知识的教师的想法。
人工智能和数据科学 MS c 课程...
人工智能与数据工程硕士学位课程提供扎实的深入教育，使毕业生能够设计和实施系统，一方面有效地管理大量数据并从这些数据中提取有用的知识，另一方面利用尖端的人工智能技术设计和实施智能系统。该课程不仅招收计算机工程领域知识丰富的学生，也招收来自不同学科的学生，只要他们对计算机编程有足够的了解。该课程的结构如下：
生成更智能的响应和解释
在最近的工作 [Wilcock 22a] 中，我们开发了可在知识图谱中搜索信息的对话式 AI 系统。我们将 Rasa 对话式 AI [Bocklisch 17] 和存储在 Neo4j 图形数据库 [Robinson 15] 中的知识图谱结合使用。最近 [Wilcock 22b] ，我们使用 Virtual Furhat 机器人 [Al Moubayed 12] 将社交机器人连接到这些系统。我们还向知识图谱添加了语义元数据，包括从 WikiData 中提取的分类 ( subclassOf ) 和部分 ( partOf ) 层次结构。我们现在旨在开发使用语义元数据生成更智能对话响应的方法。如果可能的话，如果用户询问机器人为什么给出某种响应，我们还将使用元数据生成简单的解释。使用语义元数据生成更智能的对话响应的想法并不新鲜。例如，在 2003 年 IJCAI 上，Milward 和 Beveridge 研究了“在多大程度上可以用通用对话系统组件和本体领域知识的组合来取代手工制作的对话设计” [Milward 03]。目的是从为一个特定领域手工制作的对话系统转变为更通用的对话系统，该系统不仅可以通过访问数据库中的领域事实，还可以访问每个领域的本体结构知识，从而与多个领域合作。作者提出了一系列交互示例，其中访问本体领域知识将使对话系统能够给出比没有手工制作更智能的响应。自 [Milward 03] 以来的二十年里，对话系统领域（现在称为对话式 AI [McTear 20]）和本体领域知识数据库领域（现在称为知识图谱 [Hogan 21]）都取得了很大进展。研究挑战在于如何开发对话式人工智能系统，利用知识图谱中日益丰富的特定领域语义背景。这将允许
可解释人工智能的知识密集型语言理解
人工智能系统已在各个领域得到广泛应用。与此同时，由于无法完全信任人工智能系统不会伤害人类，因此某些领域的进一步应用受到阻碍。除了公平性之外，隐私、透明度和可解释性也是建立对人工智能系统的信任的关键。正如在描述值得信赖的人工智能 (https://www.ibm.com/watson/trustworthy-ai) 中所述，“信任源于理解。理解人工智能主导的决策是如何做出的以及其中包括哪些决定性因素至关重要。”解释人工智能系统的子领域被称为 XAI。可以解释人工智能系统的多个方面；这些包括数据可能存在的偏差、示例空间特定区域缺少数据点、收集数据的公平性、特征重要性等。然而，除此之外，至关重要的是要有以人为本的解释，这些解释与决策直接相关，类似于领域专家如何根据“领域知识”做出决策，其中还包括完善的、同行验证的明确指南。为了理解和验证 AI 系统的结果（如分类、推荐、预测），从而建立对 AI 系统的信任，有必要涉及人类理解和使用的明确领域知识。当代的 XAI 方法尚未解决能够像专家一样做出决策的解释。图 1 展示了 AI 系统在现实世界中的应用阶段。
![arxiv：2501.16546v1 [cs.ai] 2025年1月27日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\034c54f7346ac860f99cd36ed1d83ff17b75cf2b.webp)
arxiv：2501.16546v1 [cs.ai] 2025年1月27日
行为克隆通过从专家演示中学习来表现出许多在许多决策任务中的成功，但是它们可能是非常低效的样本效率，并且未能概括地看不见的情况 - ios。解决这些问题的一种方法是引入一般领域知识，以便该政策可以集中在基本特征上，并可以通过应用这些知识来概括地看不到国家。尽管这些知识很容易从专家那里获取，但由于神经网络中缺乏疾病结构以及功能工程的时间耗尽性质，很难与单个示例中的学习相结合。为了从通用知识和特定的演示轨迹中学习，我们使用大型语言模型的编码能力来实例化基于自然语言的专家领域知识的策略结构，并通过演示调整策略中的参数。我们将这种方法命名为知识知情模型（KIM），因为结构反映了专家知识的语义。在我们对Lunar Lander和赛车任务的实验中，我们的方法学会了以5个演示的方式解决任务，并且对噪声非常强大，从而超过了基线模型，并具有域名知识。这表明，借助大型语言模型，我们可以将域知识纳入策略的结构中，从而提高了行为克隆的样本效率。
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具有广泛工作领域知识和深入项目管理知识的主题专家。在极少的监督或指导下管理对组织具有重大意义的大型复杂项目计划。在组织内部和外部进行沟通，以解释和影响实践、流程和方法的变化。对流程、系统或产品做出重大改进。为新产品/流程提供意见，并实施对业务或功能结果有可衡量影响的运营计划。
智能辅导系统中的先决结构发现
近年来，在线教育平台已获得了极大的知名度，从而使人们对推荐教学内容的自动化方法越来越感兴趣。智能辅导系统（ITS）是计算机系统，可提供教育内容的良好建议，以优化学习者的进步，例如以社交机器人的教育[1]或大规模开放的在线课程的形式。an IT通常分解为四个组成部分：（i）有关教育概念，规则和解决问题策略的领域知识。特别包括需要掌握的技能或概念列表，称为知识组成部分（KCS），完成每项练习所需的KC列表以及KCS之间的关系，称为知识结构（KS）； （ii）估计学习者知识状态的演变的学生模型； （iii）一个向学习者推荐教育内容（在我们的案例练习中）的辅导模型，可能是基于领域知识和学生模型； （iv）用户界面。通常是从长远来看最大化学生的学习进步，从而依靠学习者认知技能的发展模型。学习进步既是导师试图最大化的自然外部奖励，又是学习者的内在动机，正如在发育心理学中的理论上一样[2]，而是为发展系统建模[3]。通常，对于学习者而言，最大化学习进步的教学活动（在我们的情况练习中）对于学习者来说不应该太难也不容易。这个想法与近端开发区域的概念一致
人工智能数字笔记[...
10 概率推理 85 11 贝叶斯定理 86 12 第三单元：知识表示问题 88 13 不确定性下的行动 90 14 贝叶斯规则 94 15 贝叶斯网络 96 16 第四单元：学习形式 101 17 温斯顿学习计划 107 18 决策树 110 19 第五单元：表示和使用领域知识 111 20 Shell 113 21 知识获取 115
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10 概率推理 84 11 贝叶斯定理 85 12 第三单元：知识表示问题 87 13 不确定性下的行动 89 14 贝叶斯规则 93 15 贝叶斯网络 95 16 第四单元：学习形式 100 17 温斯顿学习程序 107 18 决策树 110 19 第五单元：表示和使用领域知识 111 20 Shell 112 21 知识获取 114