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教育人工智能的多模态性：迈向通用人工智能
摘要 本文全面考察了多模态人工智能 (AI) 方法如何为在教育环境中实现通用人工智能 (AGI) 铺平道路。它仔细研究了人工智能在教育系统中的演变和整合，强调了多模态的关键作用，其中包括听觉、视觉、动觉和语言学习模式。这项研究深入探讨了 AGI 的关键方面，包括认知框架、高级知识表示、自适应学习机制、战略规划、复杂的语言处理以及多种多模态数据源的集成。它批判性地评估了 AGI 在重塑教育范式方面的变革潜力，重点是提高教学和学习效率，填补现有方法的空白，并解决教育中 AGI 的道德考虑和负责任的使用
表格 IT-360.1 说明 - Tax.NY.gov
注释 1 对于大多数纳税人来说，重新计算的联邦 AGI 是来自 IT-201 表第 19a 行或 IT-203 表第 19a 行联邦金额栏的金额。但是，如果您在 NYS 纳税申报单上输入了特殊条件代码 A6（针对建设美国债券 (BAB) 利息），则重新计算的联邦 AGI 是第 19a 行金额减去第 19a 行金额中包含的任何 BAB 利息。注释 2 此金额可以是 0 或负数。注释 3 对于每个超过 7 岁的个人，将此栏中的金额加到第 7 栏金额中。注释 4 对于大多数纳税人来说，重新计算的联邦 AGI 是来自 IT-201 表第 19a 行或 IT-203 表第 19a 行联邦金额栏的金额。但是，如果您或您的配偶在纽约州纳税申报单上输入了特殊条件代码 A6（针对美国建设债券 (BAB) 利息），则重新计算的联邦 AGI 是第 19a 行金额减去第 19a 行金额中包含的任何 BAB 利息。如果您的配偶不需要提交纽约州纳税申报单，请使用您配偶在其联邦纳税申报单上报告的联邦 AGI（减去该金额中包含的任何 BAB 利息）。注意 5 信用额已四舍五入。
渐近无野心的通用人工智能
许多人认为，通用智能（即解决任意可解问题的能力）是人工可构建的。狭义智能（即解决特定特别困难问题的能力）最近取得了令人瞩目的发展。值得注意的例子包括自动驾驶汽车、围棋引擎、图像分类器和翻译器。通用人工智能 (AGI) 具有狭义智能所不具备的危险：如果在各个领域都比我们聪明的东西对我们的担忧无动于衷，那么它将对人类构成生存威胁，就像我们虽然没有恶意，却威胁着许多物种一样。甚至连如何保持 AGI 的目标与我们自己的目标一致的理论也被证明是难以捉摸的。我们提出了我们所知的第一个渐近无野心的 AGI 算法，其中“无野心”包括不寻求任意权力。因此，我们发现了工具收敛论题的一个例外，大致就是默认情况下，AGI 会寻求权力，包括对我们拥有权力。
机器心理学的实证研究
本论文将机器心理学作为一种跨学科范式，将学习心理学原理与自适应计算机系统相结合，以开发通用人工智能 (AGI)。通过将行为心理学与形式智能模型非公理推理系统 (NARS) 相结合，这项工作探索了操作性条件作用范式推动 AGI 研究的潜力。论文首先介绍机器心理学的概念基础，详细说明其与学习心理学的理论构造和 NARS 的形式主义的一致性。然后，它通过一系列实证研究进行，旨在系统地研究 NARS 与环境交互时日益复杂的认知行为的出现。最初，操作性条件作用被确立为使用 NARS 开发自适应行为的基本原则。后续章节探讨了日益复杂的认知能力，所有这些能力都是使用 NARS 进行研究的，使用了操作性学习心理学的实验范式：广义身份匹配、功能等价和任意适用的关系响应。在整个研究中，机器心理学被证明是一个指导 AGI 研究的有前途的框架，既可以操纵环境偶然性，也可以操纵系统的内在逻辑过程。这篇论文通过展示如何使用操作性心理范式和 NARS 来实现类似于人类认知的认知能力，为 AGI 研究做出了贡献。这些发现为更像人类学习和适应的 AGI 系统奠定了基础，有可能推动更通用、更灵活的人工智能的创造。
人工智能项目的伦理、风险和政策调查
关于风险，特别是 AGI 灾难的风险，有好消息也有坏消息。不幸的是，大多数项目都没有充分解决 AGI 安全问题。学术项目在解决安全问题方面做得尤其少，这一趋势从 2017 年就开始了。自 2017 年以来，企业项目的激增加剧了人们的担忧，即这些项目可能将利润置于安全和公共利益之上。然而幸运的是，由于目标部分一致、项目集中在美国及其盟友，以及不同项目之间的各种相互联系，项目在安全问题上有很大合作潜力。此外，大型政府项目的缺失表明，目前没有政府为了战略优势而积极追求 AGI。
通过光声成像测量体内氧化应激
活性氧和氮物质 (RONS) 的积累会导致细胞损伤甚至细胞死亡。RONS 是短寿命物质，因此难以直接、精确和实时测量。生物相关的 RONS 水平在 nM-µM 范围内；因此，需要高灵敏度的 RONS 探针。我们之前使用了对 H 2 O 2 灵敏度为 mM 的混合金核银壳纳米粒子。这些粒子通过光谱偏移报告了 RONS 的存在，而光谱偏移可以通过光声成像轻松量化。在这里，我们使用卤化物掺杂来调整这些材料的电化学性质，以更好地匹配 RONS 的氧化电位。这项工作描述了这些 AgI 涂层金纳米棒 (AgI/AuNR) 的合成、表征和应用。I:Ag 摩尔比、pH 值和初始 Ag 壳厚度都经过优化，以获得良好的 RONS 检测限。卤化物掺杂使银的还原电位从 E 0 Ag = 0.80 V 降低至 E 0 AgI = − 0.15 V，导致 H 2 O 2 增加 1000 倍，ONOO − 灵敏度增加 100,000 倍。AgI/AuNR 系统的蚀刻速度也比未掺杂的 Ag/AuNR 快 45 倍。AgI/AuNR 可轻松报告已建立细胞系以及小鼠模型中内源性产生的 RONS。
通过光声成像测量体内氧化应激
活性氧和氮物质 (RONS) 的积累会导致细胞损伤甚至细胞死亡。RONS 是短寿命物质，因此难以直接、精确和实时测量。生物相关的 RONS 水平在 nM-µM 范围内；因此，需要高灵敏度的 RONS 探针。我们之前使用了对 H 2 O 2 灵敏度为 mM 的混合金核银壳纳米粒子。这些粒子通过光谱偏移报告了 RONS 的存在，而光谱偏移可以通过光声成像轻松量化。在这里，我们使用卤化物掺杂来调整这些材料的电化学性质，以更好地匹配 RONS 的氧化电位。这项工作描述了这些 AgI 涂层金纳米棒 (AgI/AuNR) 的合成、表征和应用。I:Ag 摩尔比、pH 值和初始 Ag 壳厚度都经过优化，以获得良好的 RONS 检测限。卤化物掺杂使银的还原电位从 E 0 Ag = 0.80 V 降低至 E 0 AgI = − 0.15 V，导致 H 2 O 2 增加 1000 倍，ONOO − 灵敏度增加 100,000 倍。AgI/AuNR 系统的蚀刻速度也比未掺杂的 Ag/AuNR 快 45 倍。AgI/AuNR 可轻松报告已建立细胞系以及小鼠模型中内源性产生的 RONS。
人工智能与教育指南
人工智能的简要概述 人工智能的三种类型是什么？ 从根本上讲，人工智能主要有三种类型：狭义人工智能（或狭义 AI）、通用人工智能（或 AGI）和超级人工智能（或 ASI）。狭义人工智能是指人工智能在一项任务或一组相关任务上表现出色的情况。例如，它可以解决某些数学问题，或者它可以在几秒钟内就几乎任何主题撰写一篇文章——并设置必要的防护措施以防止出现性或暴力内容。人们甚至可以与人工智能聊天机器人进行对话。通用人工智能 (AGI) 是指计算系统在一系列认知任务中具有高级智能。它似乎具有类似人类的智能，并能够掌握一系列更大的任务。我们还没有 AGI，但一些计算机科学家认为我们正在接近它。在 AGI 之后，人工智能的下一个阶段可能是 ASI，或者是一种超级智能，它将远远超过任何人类，几乎超出我们所能想象的一切。
行业领袖警告称，人工智能存在“灭绝风险”
但其他人则认为，人工智能发展速度如此之快，已经在某些领域超越了人类水平，而且很快就会在其他领域超越人类。他们表示，这项技术已经显示出先进能力和理解力的迹象，这引发了人们的担忧，即“通用人工智能”（AGI）可能离我们并不遥远。AGI 是一种可以在各种任务上匹敌或超越人类水平的人工智能。
kaya ai机会论文
在某个时候，通用AI变为AGI（人工通用智能）。AI周围最大胆的预测来自Openai周围的人们，例如Alum Leo Aschenbrenner的160页纸。agi本身是一个模糊而模棱两可的概念，因此我们不会进一步辩论，尽管有一些尝试围绕AGI含义（例如ARC-AGI项目）建立共识。研究人员似乎同意，ChatGpt4通过了Turing测试，这是AI的圣杯之一 - 使机器行为与经过测试的方面的人类行为完全没有区别。全局仍然存在LLMs的能力（或仅是非常基本的）来理解物理世界，记住和检索事物，持续记忆，推理能力和计划能力的能力，这些能力都是有机智能的特征。奇怪的是，使用情感操纵时，LLM的表现更好（纸）。