XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDeepmind
GDAS驱动的机器学习天气预测：一项与GDAS始于全球天气预测初始化的图形广播的比较研究
对全球天气的中等程度预测在各个社会和经济领域的决策过程中起着关键作用。近年来，在天气预测中的机器学习（ML）模型应用程序的迅速发展，与传统的数值天气预测（NWP）模型相比，表现出色的性能显着。这些剪边模型利用了多种ML架构，例如图形神经网络（GNNS），卷积神经网络（CNN），傅立叶神经操作员（FNOS）和变压器。值得注意的是，Google DeepMind开创了一种基于ML的新方法，称为GraphCast，从重新分析数据中直接培训，并在不到一分钟的时间内促进了对众多天气变量的全球预测。令人印象深刻的是，图形播放预测在预测恶劣天气事件方面的准确性提高，包括热带气旋，大气河流和极端热量等现象。但是，Graphcast的效率依赖于高质量的历史天气数据进行培训，通常来自ECMWF的ERE5重新分析。
建立最少和可重复使用的因果状态抽象来加强学习
两种强化学习（RL）算法的Desiderata是从相对较少的经验学习和学习概括到一系列问题规格的政策的能力的能力。在有方面的状态空间中，实现这两个目标的一种方法是学习状态抽象，这仅保留学习手头的任务的必要变量。本文介绍了因果分配模型（CBM），该方法可以了解每个任务的动力学和奖励功能中的因果关系，以得出最小，特定于任务的抽象。CBM利用并改进了隐式建模，以训练可以在同一环境中所有任务重复使用的高保真因果动力学模型。对操纵环境和DeepMind Control Suite的经验验证表明，CBM学到的隐式动力学模型比显式的因果关系模型更准确地识别了基本的因果关系和状态抽象。此外，派生的状态抽象允许任务学习者在所有任务上实现近门槛级别的样本效率和表现优于基础线。
建立最少和可重复使用的因果状态抽象来加强学习
两种强化学习（RL）算法的Desiderata是从相对较少的经验学习和学习概括到一系列问题规格的政策的能力的能力。在有方面的状态空间中，实现这两个目标的一种方法是学习状态抽象，这仅保留学习手头的任务的必要变量。本文介绍了因果分配模型（CBM），该方法可以了解每个任务的动力学和奖励功能中的因果关系，以得出最小，特定于任务的抽象。CBM利用并改进了隐式建模，以训练可以在同一环境中所有任务重复使用的高保真因果动力学模型。对操纵环境和DeepMind Control Suite的经验验证表明，CBM学到的隐式动力学模型比显式的因果关系模型更准确地识别了基本的因果关系和状态抽象。此外，派生的状态抽象允许任务学习者在所有任务上实现近门槛级别的样本效率和表现优于基础线。
寻求目标压缩人类海马和轨道额叶皮层中空间的神经代码
Paul S. Muhle-Karbe，1，2，3，3，10，12， * Hannah Sheahan，1，4，10 Giovanni Pezzulo，5 Hugo J. Spiers，5 Hugo J. Spiers，6 Samson Chien，7 Nicolas W. Schuck，7 Nicolas W. Schuck，7，8，9，9，9，9，11和Christopher Summer summer filld 1，3，3，11，3，3，11， *伯明翰大学心理学，伯明翰B15 2SA，英国3人类脑健康中心，伯明翰大学，伯明翰大学，伯明翰B15 2SA，英国4 Google DeepMind，伦敦EC4A 3TW，英国5认知科学和技术研究所Neurocode，Max Planck人类发展研究所，14195德国柏林8 Max Planck UCL计算精神病学与老化研究中心，14195德国柏林9号，柏林9学院，汉堡大学，20146年，德国汉堡，汉堡，汉堡10.这些作者10.这些作者贡献了11个高级作者12领导人的接触。 （P.S.M.-K。），Christopher.SummerField@psy.ox.ac.uk（C.S.）https://doi.org/10.1016/j.neuron.2023.08.021https://doi.org/10.1016/j.neuron.2023.08.021
Somitra Sanadhya教授
ai或人工智能是对人类智能的模拟，这些机器被编程为像人类一样思考和学习的机器。这些系统可以执行解决问题，决策和理解语言，该语言在当今的各个领域都广泛使用。Siri，Google Assistant和Amazon Alexa等虚拟个人助理使用AI使用自然语言处理和机器学习来理解和响应用户命令。自动驾驶汽车，包括特斯拉，Waymo和Uber等公司的自动驾驶汽车和无人机，使用AI处理感官数据并做出实时驾驶决策。在医疗保健中，AI有助于分析医疗数据以诊断疾病和计划治疗，并使用IBM的Watson Health和Google的DeepMind之类的平台领先。Netflix，Amazon和Spotify等平台上的建议系统使用AI通过分析用户行为和偏好来提供个性化建议。此外，金融机构使用AI通过分析交易模式实时检测欺诈活动。
人工智能治理格局
建议人：埃马纽埃尔·马克龙、乌尔苏拉·冯德莱恩、里希·苏纳克、穆斯塔法·苏莱曼（DeepMind 联合创始人）、埃里克·施密特（谷歌前首席执行官）等。这可能是最常被提及的机构模式。该模式：一个政府间机构，汇集国际专家评估科学证据，制定科学共识并提出政策相关建议。没有法律条约。优点：可以促进国际共识的建立，充当前沿人工智能系统知识的管理者，并提供有关人工智能风险和机遇的权威（科学严谨）信息。它将成为政策制定者有用、可靠的专业知识来源，可以对广大公众发挥教育作用，并激励进一步的学术研究。缺点：鉴于对先进人工智能的科学评估处于早期阶段，缺乏关于其风险的确凿证据，这样的机构可能很难达成共识（或者达成共识的速度太慢）。它还缺乏特定的受众（IPCC 直接向《联合国气候变化框架公约》提供信息）。
agarwal
过去的咨询和实习生Elita Lobo博士学生，马萨诸塞大学，阿默斯特大学2023-2024 Dan Ley，博士学位哈佛大学2023-2024学生尼古拉斯·克罗格（Nicholas Kroeger）博士佛罗里达大学2023-2024学生Sree Harsha Tanneru，研究工程师，Google DeepMind 2023-2024 Satyapriya Krishna，博士哈佛大学2020-2024学生马丁·帕维尔奇克（Martin Pawelczyk）博士学生，Toubingen大学2021-2022 Valentina Giunchiglia博士学生，伦敦帝国学院2022-2023 Chirag Varun Shukla，博士学生，LMU慕尼黑2022-2023 Jiali Cheng博士马萨诸塞州洛厄尔大学2022-2023学生学生，研究工程师，Adobe 2022-2023 Shripad v Deshmukh诉Deshmukh，研究工程师，Adobe 2022-2023 Nari Johnson，哈佛大学，哈佛大学，20222222222222222222222222222222 ESHIKA SAXENA下，埃什卡萨克斯纳（Eshika Saxena）田纳西大学本科生，诺克斯维尔2021-2022 Daniel D'Souza，数据科学家，Proquest 2021-2022
第三部分健康中AI的道德观点
自2010年代以来，机器学习2的快速进步2已实现了许多新的数字技术 - 从日益高级的自然语言处理系统和机器人到高度准确的图像分类算法和大数据分析。随着这些新技术的可能性，医疗保健和医学研究已成为实际应用的重要重点。例如，自然语言处理系统IBM Watson在2013年因在测验节目《 Jeopardy》中赢得了备受瞩目的胜利而闻名！随后，IBM开发了Watson的肿瘤学 - 该系统的一种旨在分析大量医学文献的系统，并向癌症护理中的医生提出治疗选择。3同样，Google DeepMind利用其在医疗应用中的开拓机器学习研究中享有声誉，例如图像分类以检测眼睛扫描中的糖尿病性视网膜病的早期迹象，4和Alphafold，该系统可以预测具有高准确性的蛋白质3D结构，并因此，可能会加快药物发现过程。5更普遍地，将机器学习应用于医疗问题的新研究通常会发表，报告的绩效与人类医疗保健专业人员相当或超过。6
Google Gemini作为下一代AI教育工具
引言过去一年见证了人工智能（AI）系统的巨大增长及其对人类创造力和生产力的前所未有的影响（Ali等，2023； Badshah等，2023）。OpenAI的开发大型语言模型（LLMS）（例如GPT-3）为创新的AI聊天机器人（例如Chatgpt-3.5）的爆炸性增长铺平了道路。但是，LLM已取得了重大进展，并超越了单峰输入方法，在这些方法中，它们仅执行特定任务，例如文本或语音识别。目前，多模式AI工具和语言模型具有与各种文本，图像，音频，视频和PDF相互交互并识别各种输入的能力。这些多模式是Chatgpt-4或Chatgpt-4V，Inworld AI，Meta ImageBind，Runway gen-2和Google DeepMind Gemini，是最常用的Gemini。本研究将Google Gemini作为多模式AI工具讨论，因为它是最新和最基于NOVTY的LLM多模式，可以同时执行多个任务。尽管是用户友好且高效的AI工具，但Gemini通过提供高级，更准确且与众不同的相关响应来彻底改变访问和与各种信息互动的方式。根据Google团队报告（Team等，2023），双子座的
变革性人工智能、生存风险和实际利率*
背景。生成式人工智能的近期快速发展凸显了人类可能很快开发出“变革性人工智能”的可能性：人工智能技术将促成堪比农业或工业革命的转变。OpenAI 和 Google DeepMind 等领先的研究实验室直言不讳地宣布，他们的使命是构建能够在所有任务上达到或超过人类水平的“通用人工智能”（OpenAI 2023；DeepMind 2023）。领先的机器学习研究人员认真考虑了 AGI 相对较短的时间表的可能性，他们在 2023 年的一项调查中给出了 10% 的可能性，到 2027 年，人工智能将在所有任务上超越人类，并预测到 2047 年这种能力的中位数（Grace、Stewart 等人。2024 年）。用 Jones (2023) 的话来说，这种变革性人工智能的前景是一把“双刃剑”。一方面，像蛋白质折叠或文本生成中发生的那些持续的人工智能创新可以加速经济增长并改善福祉。就像工业革命使经济增长增加了大约一个数量级一样，一些人预测，变革性人工智能将所有任务自动化将使增长再增加一个数量级，GDP 增长率将上升到每年 30% 或更多 (Davidson 2021 )。事实上，扩展到包括人类水平的人工智能的标准经济增长模型甚至可以预测经济奇点：有限时间内的无限产出 (Aghion、Jones 和 Jones 2018；Trammell 和 Korinek 2020)。2024）。与协调的人工智能促进增长的情景相反，这种情况被称为不协调的人工智能。另一方面，人工智能研究界和广大公众中的许多人担心，如此强大的人工智能技术可能会给人类带来严重风险，甚至是“生存风险”。这种担忧源于一项挑战，即确保比人类更聪明的人工智能技术追求与人类价值观相匹配的目标，而不是追求意想不到的和不受欢迎的目标：“人工智能协调问题”（Ngo 2022；Yudkowsky 2016）。2023 年对机器学习研究人员的调查发现，在那些选择回应的人中，中位数认为人类水平的人工智能导致“人类灭绝或类似永久性和严重的人类物种丧失权力”的可能性为 5%（Grace、Stewart 等人。与此同时，大多数经济学家普遍不太可能同意变革性人工智能会很快得到开发，对一致的人工智能将大幅加速经济增长不太乐观，对不一致的人工智能可能对人类生存构成生存风险不太悲观（Korinek 等人即将出版）。