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呼吁招募4位全日制研究助理...
•计算机工程，计算机科学，机器人技术或相关领域的博士学位； •对最佳和非线性控制理论的牢固知识与实践技能融为一体，例如模型预测控制，基于Lyapunov/基于被动的控制•对AI和机器学习的良好熟悉，因为这些技术越来越多地用于机器人技术中，用于先进的控制策略•Python，C ++和/或MATLAB的强大编程技能；具有机器人特定图书馆的经验，例如ROS（机器人操作系统）也赞赏•队友的精神和良好的沟通能力，无论是口头和书面的，对于非技术团队成员解释技术概念至关重要
加速生物发现的人工智能助手
Ringel, Michael S. 等人。《打破 Eroom 定律》。《自然》评论。药物发现 (2020)。Wouters 等人。《2009-2018 年将新药推向市场所需的研发投资估算》。《JAMA》（2020 年）
主席、主席助理和管理员
Brandon Goldschmitt（临床业务运营总监） 110 S. Paca Street, 3 楼 410-328-3849 bgoldschmitt@som.umaryland.edu Mark Scarboro（研究运营和合规高级总监） 110 S. Paca Street, 3 楼 410-328-8713 mscarboro@som.umaryland.edu
人工智能助手如何改变高等教育？
高等教育的环境正在加速变化。在新冠疫情期间，数字化教学成为新的教学方法。此外，新的学习理念不断发展，协作技术也得到了传播。人们探索了创新的教学理念，例如学习环境中的游戏化框架（Rauschenberger 等人，2019 年）、敏捷方法（Neumann 和 Baumann，2021 年；Schön 等人，2022 年）或使用新兴技术（例如，充当助教和 Scrum 主管的机器人；Buchem 和 Baecker，2022 年）。如今，包括 ChatGPT 等人工智能工具在内的新兴技术正在颠覆性地改变高等教育的环境（Haque 等人，2022 年）。ChatGPT 是一个基于 GPT-3 的大型语言模型，由 OpenAI 公司于 2022 年 11 月发布（OpenAI，2022 年）。人工智能聊天机器人为用户提供实时通信，提示他们的请求。ChatGPT 自然语音回答的质量标志着我们在日常生活中使用人工智能生成的信息的方式发生了重大变化，并有可能彻底改变我们与技术的互动（Aljanabi 等人，2023 年）。最近，谷歌推出了人工智能聊天机器人 Bard（目前仅供一小部分外部测试人员使用）
向人工智能助手寻求道德建议
摘要 在人类生活的大多数领域，我们愿意接受存在拥有更多知识和能力的专家，这些专家使他们与非专家或外行人区分开来。尽管如此，奇怪的是，在“道德专家”的情况下，对专业知识的认可本身就变得更加有争议。道德专家存在吗？如果确实存在，我们是否有道德理由听从他们的建议？同样，新兴技术发展能否拓宽我们的道德专业知识概念？在本文中，我们首先论证试图否认道德专业知识存在（和便利性）的反对意见是不能令人满意的。之后，我们表明人们有道德理由在日常生活中寻求道德建议。然后，我们认为一些人工智能 (AI) 系统可以通过成为道德专家在人类道德中发挥越来越重要的作用。一些基于人工智能的道德助理可以称为人工智能道德专家，我们有充分的道德理由使用它们。
面向帮助设计师进行设计的人工智能助手
在过去的几十年中，人工智能 (AI) 已被应用于设计和工程实践的各个领域。人们热切希望采用基于人工智能的设计决策方法（Allison 等人，2022 年），这是设计流程的一部分，其中根据选定的设计目标生成和优化设计。例如，已经开发出方法来帮助结构工程师以最少的材料使用创建结构元素（Fairclough 等人，2019 年）。在计算药物设计中，人们正在不断努力使用人工智能来加速和自动化有前景的药物分子的识别（Sliwoski 等人，2014 年）。在平面设计中，生成式深度学习方法正在帮助设计师快速创建吸引人的海报（Guo 等人，2021 年）。人工智能已经改变了设计师的工作方式。然而，我们认为，它仍然受到人机协作效率低下的束缚。我们用一个简单的设计问题来说明这一点：通过选择一组要参观的兴趣点 (POI) 来规划一次愉快的国外城市一日游（图 1）。显然会有很多愉快的一日游，但我们希望找到一个我们认为尽可能愉快的一日游。因为可能有成千上万个 POI 可供选择，所以我们想寻求人工智能的帮助，这里采用组合优化算法的形式。但要做到这一点，我们需要给它一个
智能交互式写作助手的设计空间
在我们这个技术飞速发展的时代，写作助手的研究领域在各个研究社区中变得越来越分散。我们试图通过提出一个设计空间来应对这一挑战，作为一种结构化的方式来检查和探索智能和交互式写作助手的多维空间。通过大型社区合作，我们探索了写作助手的五个方面：任务、用户、技术、交互和生态系统。在每个方面，我们通过系统地重新审查 115 篇论文来定义维度（即一个方面的基本组成部分）和代码（即每个维度的潜在选项）。我们的设计空间旨在为研究人员和设计师提供一个实用的工具来导航、理解和比较写作助手的各种可能性，并帮助他们设想和设计新的写作助手。
人工智能共同创作游戏设计助手的原则
CCGDA 的使用是一个相对较新的概念，已经在实时战略关卡设计（Liapis、Yannakakis 和 Togelius 2013）（图 1）、超级马里奥世界（Guzdial 等人 2017）和众包谜题（Charity、Khalifa 和 Togelius 2020）中进行了初步实验。虽然这些早期原型系统证明了 AI 游戏设计工具的可行性，但对此类系统设计的原则和惯例的研究很少。我们的研究将调查在设计有效的 CCGDA 时应考虑的不同 AI 技术、游戏启发式方法和交互策略。我们的研究将使用数字纸牌游戏（例如炉石传说）作为研究平台，因为其中一些因素使它们在 AI 研究中很受欢迎（Hoover 等人 2020），包括：