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高级AI模型的整体安全和责任评估
先进的AI模型的安全和责任评估是一个关键但正在发展的研究领域。在Google DeepMind的高级AI模型的开发中，我们创新并应用了广泛的方法来进行安全评估。在本报告中，我们总结并分享了我们不断发展的方法的要素，并为广泛的受众群体学到了教训。所学的关键课程包括：首先，理论基础和框架对于组织风险域，模式，形式，指标和目标的广度非常宝贵。第二，安全评估发展的理论和实践从协作中受益于澄清目标，方法和挑战，并促进不同利益相关者和学科之间的见解。第三，类似的关键方法，课程和机构在责任和安全方面的各种范围内（包括已建立和新兴危害）。因此，重要的是，从事安全评估和安全研究社区的广泛参与者共同开发，完善和实施新颖的评估方法和最佳实践，而不是在筒仓中运作。该报告的结论是概述了迅速发展评估科学，将新的评估纳入AI的发展和治理，建立科学界面的规范和标准，并促进强大的评估生态系统。
太阳能和风能优化案例研究
摘要 本文探讨了人工智能 (AI) 在提高可再生能源系统效率和功能方面的变革性作用，重点关注太阳能和风能优化。太阳能和风能作为全球能源转型的关键参与者，不仅对环境有益，而且具有社会变革性，为服务不足的社区提供负担得起的能源解决方案。例如，巴基斯坦的低收入家庭越来越多地采用太阳能，因为与传统能源相比，太阳能价格更便宜（亚洲开发银行 [ADB]，2022 年）。本文重点介绍了预测性维护、能源产出优化和与能源存储集成等人工智能应用，强调了它们提高可再生能源系统可靠性和可持续性的潜力。具体的例子包括人工智能驱动的太阳能电池板跟踪系统将效率提高 20%（麻省理工学院 [MIT]，2021 年），谷歌的 DeepMind 提前 36 小时预测风力发电量，将价值提高 20%（谷歌，2019 年），丹麦风电场利用人工智能优化布局，实现能源产量增加 12%（丹麦技术大学，2020 年）。这项研究强调了人工智能不仅在推动技术创新方面发挥的作用，而且在解决全球能源不平等方面也发挥着作用。
简历.pdf
Understanding the Training and Inference of Reinforcement Learning Tsinghua University, hosted by Prof. Hongning Wang June 2024 On the Cheating of Offline Reinforcement Learning KAUST Rising Stars in AI Symposium Feb 2024 Offline Reinforcement Learning: Current and Future AAAI New Faculty Highlight Program Feb 2023 Breaking the Deadly Triad in Off-Policy Reinforcement Learning Department of Computer Science,弗吉尼亚大学2022年3月，西蒙·弗雷泽大学2022年2月电气与计算机工程系2022年2月，2022年2月，爱丁堡大学，2021年10月，2021年10月，在2021年10月2021年10月2021年脱颖而出的Trake triaia the Triaiad the Hotherd Teams the Hots the Honders Levers Levers the Hands the Triak the Target Network the Target Network the Target Network the Tragent Microsoft the Traber the Hands the Hanters，Hantermind tempers，官僚政策评估数据节2020年2020年，开放数据科学2020年10月O效率评估和控制BONDEDANES AI实验室，上海2020年10月2020年10月编码深度Rl Papers NIPS MLTRAIN研讨会，长滩2019年12月，2019年12月政策参与者 - 批判性批判性算法，
在基于视觉的环境中有效学习对于强化学习（RL）代理至关重要，而从经验上则观察到Lear
在基于视觉的环境中有效学习对于加固学习（RL）代理至关重要，而从经验上则观察到，从高维观察（例如原始像素）中学习是样本中的样本感知的。对于共同实践，图像输入的RL算法通常使用由CNN组成的编码器来从高维观测值中提取有用的特征。最近的研究表明，CNN对图像样式具有很强的归纳偏见，而不是内容（即代理形状），而内容是RL算法应重点关注的信息。受到这一点的启发，我们建议通过提出对RL的控制网络来减少CNN的固有样式偏差。它可以帮助RL算法有效地关注真正值得注意的信息，例如代理商的特征。我们的方法结合了两个传输网络和功能编码器，并通过对比度学习方法进行了指导RL算法以更有效地学习采样。广泛的实验表明，扩展框架大大提高了现有的无模型方法的性能（即sac），使其能够达到深态控制套件基准的最新性能。关键字：强化学习，对比学习，归纳偏见，样式转移
教育指南
体验AI是一个教育计划，可为学生提供有关人工智能（AI）和机器学习（ML）的最先进资源。在年轻人越来越独立地使用这些技术的情况下，体验了AI培养技能，例如解决问题，创新和批判性思维，使学生能够以知情的，负责任的方式使用AI和ML。由Raspberry Pi Foundation与Google DeepMind合作开发，AI的“ AI”基金会是一组全面的六堂课，将11至14岁的学生介绍给了一系列AI和ML概念。学生将介绍AI是什么，然后探索ML模型的构建方式，偏见在数据，决策树和AI项目生命周期中的影响。他们还将看到AI和ML技术现在和将来如何影响它们，以及学习与AI相关的各种职业的不断增长。是针对非专业教育者设计的，AI单位的基础使教育工作者提供课程所需的一切。提供的材料包括课程计划，幻灯片甲板，视频和指南，可在课堂上使用。此外，学生将有机会创建自己的ML模型并使用ML学习工具获得实践经验。重要的是，该单元不需要教育者或学生具有编程或计算机科学方面的经验。
MAD-TD：模型增强的数据稳定了高更新比率RL
建立深厚的强化学习（RL）特工，这些特工找到了很少的样本政策，事实证明，众所周知。为了达到样本效率，最近的工作探索了为每个新样本提供大量级别的神经网络的更新。虽然如此高的更新对数据（UTD）比率表现出强烈的经验表现，但它们也引入了训练过程的不稳定。先前的方法需要依靠定期神经网络参数重置以解决这种不稳定，但是在许多现实世界中，重新启动训练过程是不可行的，并且需要调整重置间隔。在本文中，我们关注稳定训练的核心困难之一：学到的价值功能无法概括到未观察到的上利方灯。我们通过通过从学习的世界模型中产生的少量数据来直接扩大了非政策RL训练过程来直接减轻此问题。我们的方法，型号的时间差异学习数据（MAD-TD）使用少量生成的数据来稳定高UTD训练，并在DeepMind Contolol Suite中最具挑战性的任务上实现竞争性能。我们的实验进一步强调了采用良好模型生成数据的重要性，MAD-TD对抗价值高估的能力以及其实际稳定性提高以继续学习。
人工智能工作流程
1 波鸿鲁尔大学理论化学 II 系，D-44780 波鸿，德国 2 化学科学与可持续性研究中心，鲁尔研究联盟，D-44780 波鸿，德国 3 剑桥大学工程系，剑桥 CB2 1PZ，英国 4 马克斯普朗克学会弗里茨哈伯研究所 NOMAD 实验室，14195 柏林，德国 5 洛桑联邦理工学院材料研究所计算科学与建模实验室，1015 洛桑，瑞士 6 拜罗伊特大学巴伐利亚电池技术中心 (BayBatt)，Weiherstraße 26，95448，拜罗伊特，德国 7 亚利桑那大学化学与生物化学系，图森，AZ 85721，美国 8 阿尔托大学应用物理系，邮政信箱 11000，FI-00076 阿尔托，芬兰 9 慕尼黑工业大学自然科学学院物理系，加兴，德国 10 慕尼黑工业大学原子建模中心，慕尼黑数据科学研究所，加兴，德国 11 慕尼黑机器学习中心 (MCML) 12 卢森堡大学物理与材料科学系，卢森堡 L-1511 卢森堡，卢森堡 13 卢森堡大学高等研究院，卢森堡 L-1511 卢森堡，卢森堡 14 图尔库大学机械与材料工程系，图尔库 20014，芬兰 15 Google DeepMind，柏林，德国 16 Molecular Simulations from First Principles eV，柏林 D-14195，德国
医学研究中人工智能的报告指南 J. Peter Campbell, MD, MPH、Aaron Y Lee, MD, MSCI、Michael Abràmoff, MD、Pearse A. Keane, MD, FRCOphth、Daniel SW Ting, MD PhD 和 Michael F. Chiang, MD 资金支持：JPC 和 MFC 得到美国国立卫生研究院 (马里兰州贝塞斯达) 的 R01EY19474、R01EY031331、K12EY027720 和 P30EY10572 的支持；以及防盲研究 (JPC) 的无限制部门资金和职业发展奖的支持。AYL 得到 NIH/NEI K23EY029246、NIH P30EY10572 和防盲研究的无限制拨款的支持。赞助商/资助组织未参与本研究的设计或实施。财务披露：Michael D Abramoff，IDx（I、F、E、P、S）、Alimera（F）。J. Peter Campbell，Genentech（F）。Aaron Y Lee，美国 FDA（E）、Genentech（C）、Topcon（C）、Verana Health（C）、Santen（F）、Novartis（F）、Carl Zeiss Meditec（F）。Pearse A. Keane，DeepMind Technologies（C）、Roche（C）、Novartis（C）、Apellis（C）、Bayer（F）、Allergan（F）、Topcon（F）、Heidelberg Engineering（F）。Daniel Ting，EyRIS（IP）、Novartis（C）、Ocutrx（I、C）、Optomed（C）。通讯作者：Michael F Chiang 地址？联系方式？
医学研究中人工智能的报告指南 J. Peter Campbell, MD, MPH、Aaron Y Lee, MD, MSCI、Michael Abràmoff, MD、Pearse A. Keane, MD, FRCOphth、Daniel SW Ting, MD PhD 和 Michael F. Chiang, MD 资金支持：JPC 和 MFC 得到美国国立卫生研究院 (马里兰州贝塞斯达) 的 R01EY19474、R01EY031331、K12EY027720 和 P30EY10572 的支持；以及防盲研究 (JPC) 的无限制部门资金和职业发展奖的支持。AYL 得到 NIH/NEI K23EY029246、NIH P30EY10572 和防盲研究的无限制拨款的支持。赞助商/资助组织未参与本研究的设计或实施。财务披露：Michael D Abramoff，IDx（I、F、E、P、S）、Alimera（F）。J. Peter Campbell，Genentech（F）。Aaron Y Lee，美国 FDA（E）、Genentech（C）、Topcon（C）、Verana Health（C）、Santen（F）、Novartis（F）、Carl Zeiss Meditec（F）。Pearse A. Keane，DeepMind Technologies（C）、Roche（C）、Novartis（C）、Apellis（C）、Bayer（F）、Allergan（F）、Topcon（F）、Heidelberg Engineering（F）。Daniel Ting，EyRIS（IP）、Novartis（C）、Ocutrx（I、C）、Optomed（C）。通讯作者：Michael F Chiang 地址？联系方式？
生成式人工智能飞轮的创新动力
12 Sébastien Bubeck 等人，通用人工智能的火花：GPT-4 的早期实验。arXiv (2023)。在对定义进行大量争论之后，NSCAI 的委员们将当今与 AGI 之间的某种东西解释为“更通用的人工智能”。这一术语抓住了狭义人工智能与 AGI 理论概念之间的创新状态。请参阅国家人工智能安全委员会最终报告，第 35-36 页 (2021)。13 例如，请参阅 Linda Geddes，DeepMind 在《科学大跃进》中揭示 2 亿种蛋白质的结构，卫报 (2022)。有关创新的定义，请参阅 Fred Gault，《定义和衡量所有经济部门的创新》，研究政策 (2018)。14 Marco Ianisiti 和 Karim R. Lakhani，《人工智能时代的竞争：算法和网络统治世界时的战略与领导力》，哈佛商学院出版社 (2020)。 15 Madhumita Murgia，《为什么计算机生成的数据被用来训练人工智能模型》，《金融时报》（2023 年）。16 Michael Chui 等人，《生成式人工智能的经济潜力：下一个生产力前沿》，麦肯锡公司（2023 年）；另请参阅 Vildana Hajric 和 Lu Wang，《人工智能比美联储更能影响与经济脱节的股票》，彭博社（2023 年）。17 Eric Schmidt，《人工智能将如何改变科学研究的方式》，《麻省理工技术评论》（2023 年）。
使用 ANN 预测动态互联装配系统中基于 AI 的在线调度的性能指标
摘要 由于产品频繁变化，大规模定制要求缩短制造系统的响应时间。系统动态性的增加对灵活性提出了更高的要求，尤其是对装配过程，因为复杂性在价值创造的最后一步不断积累。与传统的专用装配线方法相比，灵活且动态互连的装配系统可以满足日益增长的需求。这类系统中的高复杂性和动态环境导致对实时在线控制和调度解决方案的需求。在在线调度的决策中，预测可用操作后果的能力至关重要。在实时环境中，运行大量离散事件模拟来评估操作如何展开需要太多的计算时间。人工神经网络 (ANN) 是一种可行的替代方案，可以快速评估生产状态的潜在未来性能价值，以进行在线生产规划和控制。它们可以预测性能指标，例如在当前生产状态下的预期完工时间。利用人工智能 (AI) 游戏算法的最新进展，创建了一个基于 Google DeepMind 的 AlphaZero 的装配控制系统。具体来说，ANN 被纳入到该方法中，它建议有利的工作路由决策并预测行动的价值。结果表明，训练后的网络预测有利行动的准确率超过 95%，估计完成时间的误差小于 3%。