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高等教育中的生成AI当前实践和...
大学面临着一种新兴技术，在发展，标准化，监管和可用性方面仍然显示许多不确定性。斯坦福大学人工智能指数报告2024 1的主要要点清楚地证明了这一点：AI在某些领域超过了人类绩效，但仍落后于许多更复杂的任务。行业主导着Frontier人工智能研究，超级学术界和行业 - 学术合作；在这里，美国超过了中国，欧盟和英国，是顶级AI模型的主要来源。Frontier AI模型的培训成本越来越高，而生成AI的资金每年飙升至252亿美元。比较顶级AI模型的风险和局限性很难是由于缺乏负责任的AI基准标准化。同时，AI法规显着增加。AI可能会提高工作生产力并加速科学发现 - 一个观点的例子是Demis Hassabis和John Jumper的突破性AI模型Alphafold，该模型允许预测研究人员几乎所有的2亿蛋白质结构，这些蛋白质已识别为2024年化学中的贵族奖。同时，越来越多的世界人口认识到AI对他们的生活的不断上升，并关心了它。许多研究考虑了社会的社会利益和风险3。
新闻摘要中的持续学习-Jiliang（Eric）li
Web服务1，David Lopez-Paz和Marc'aurelio Ranzato（2017）。连续学习的梯度情节记忆。corr，ABS/1706.08840。2，Hanul Shin，Jung Kwon Lee，Jaehong Kim和Jiwon Kim（2017）。 持续学习，并具有深刻的生成重播。 corr，ABS/1705.08690。 3，詹姆斯·柯克帕特里克（James Kirkpatrick），拉兹万·帕斯卡努（Razvan Pascanu），尼尔·C·拉比诺维茨（Neil C. Hadsell（2016）。 克服神经网络中的灾难性遗忘。 Corr，ABS/1612.00796。 4，TimothéeLesort，Hugo Caselles-Dupre，MichaëlGarciaOrtiz，Andrei Stoian和David Filliat（2018）。 从持续学习的角度来看生成模型。 corr，ABS/1812.09111。 5，Antonio Carta，Lorenzo Pellegrini，Andrea Cossu，Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco，“ Avalanche：Pytorch的深度持续学习图书馆”，《机器学习研究杂志》，第1卷。 24，否。 363，pp。 1-6，2023。 6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。2，Hanul Shin，Jung Kwon Lee，Jaehong Kim和Jiwon Kim（2017）。持续学习，并具有深刻的生成重播。corr，ABS/1705.08690。3，詹姆斯·柯克帕特里克（James Kirkpatrick），拉兹万·帕斯卡努（Razvan Pascanu），尼尔·C·拉比诺维茨（Neil C. Hadsell（2016）。克服神经网络中的灾难性遗忘。Corr，ABS/1612.00796。4，TimothéeLesort，Hugo Caselles-Dupre，MichaëlGarciaOrtiz，Andrei Stoian和David Filliat（2018）。 从持续学习的角度来看生成模型。 corr，ABS/1812.09111。 5，Antonio Carta，Lorenzo Pellegrini，Andrea Cossu，Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco，“ Avalanche：Pytorch的深度持续学习图书馆”，《机器学习研究杂志》，第1卷。 24，否。 363，pp。 1-6，2023。 6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。4，TimothéeLesort，Hugo Caselles-Dupre，MichaëlGarciaOrtiz，Andrei Stoian和David Filliat（2018）。从持续学习的角度来看生成模型。corr，ABS/1812.09111。5，Antonio Carta，Lorenzo Pellegrini，Andrea Cossu，Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco，“ Avalanche：Pytorch的深度持续学习图书馆”，《机器学习研究杂志》，第1卷。24，否。363，pp。1-6，2023。6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。
人工智能驱动的诺贝尔飞跃
在研究世界中，2024年将被记住为诺贝尔人人工智能奖（AI）。物理学的一种，授予约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）和杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）的基本发现和发明，使机器学习能够使用人工神经网络，已密封物理学与信息科学之间的联系，现在在经过50多年的富有成果的互动之后，现已正式在强烈的跨学科边界领域上进行正式交配（人工互动，2024年，2024年）。更具体地说，将AI连接到生物分子建模涉及授予David Baker的诺贝尔化学奖，用于计算蛋白质设计，Demis Hassabis和John Jumper用于蛋白质结构预测。许多统计数据说明了人工智能在生物模型领域的影响。在科学文献数据库中进行了与AI相关的关键字相关的与计算机建模相关的询问可得出约120,000个结果（如果搜索仅限于摘要，则结果约为6,000个结果，如图1所示）。从2018 - 19年开始观察到的指数上升是诺贝尔的序幕，大约与两个软件套件的外观Alphafold（Senifor et al。，2019）和Rosettafold（Humphreys等，2021）相吻合，该方法实现了蛋白质折叠和蛋白质折叠和蛋白质设计方法的方法。在奖励研究仅几年后获得诺贝尔奖非常罕见，但肯定不是偶然的。基于同源性建模的蛋白质结构预测的方法是从1990年代开始的，并在流行中实施
技术人工智能伦理
杰克·W·雷（Jack W. Rae）、塞巴斯蒂安·博尔热（Sebastian Borgeaud）、特雷弗·蔡（Trevor Cai）、凯蒂·米利肯（Katie Millican）、乔丹·霍夫曼（Jordan Hoffmann）、H. 弗朗西斯·宋（H. Francis Song）、约翰·阿斯兰尼德（John Aslanides）、莎拉·亨德森（Sarah Henderson）、罗曼·林格（Roman Ring）、苏珊娜·扬（Susannah Young）、伊丽莎·拉瑟福德（Eliza Rutherford）、汤姆·亨尼根（Tom Hennigan）、雅各布·梅尼克（Jacob Menick）、阿尔宾·卡西勒（Albin Cassirer）、理查德·鲍威尔（Richard Powell）、乔治·范登·德里斯切（George van den Driessche）、丽莎·安妮·亨德森（Lisa Anne Hendricks）、玛丽·亨德森（Marie Hendrick）、乔安妮·劳（Joanne Rauh）、萨拉·亨德森（Sarah Henderson）、韦尔布（Welbl）、苏曼斯·达萨特里（Sumanth Dathathri）、莎夫荣·黄（Saffron Huang）、乔纳森·乌埃萨托（Jonathan Uesato）、约翰·梅洛（John Mellor）、伊琳娜·希金斯（Irina Higgins）、安东尼娅·克雷斯韦尔（Antonia Creswell）、内特·麦卡利斯（Nat McAleese）、艾米·吴（Amy Wu）、埃里希·埃尔森（Erich Elsen）、西德汉特·M·贾亚库马尔（Siddhant M. Jayakumar）、叶莲娜·布查茨卡娅（Elena Buchatskaya）、大卫·布登（David Budden）、埃斯梅·萨瑟兰（Esme Sutherland）、凯伦·西蒙尼安（Karen Simoninian）、米凯拉·帕根（Michela Pagan）、劳伦·劳伦特（Lauren Laurent）、劳伦·坤（Lauren Kun）、拉古纳·坤（Laguna Kun）、艾达·内马扎德（Aida Nematzadeh）、叶莲娜·格里博夫斯卡娅（Elena Gribovskaya）、多米尼克·多纳托（Domenic Donato）、安吉利基·拉扎里杜（Angeliki Lazaridou）、亚瑟·门施（Arthur Mensch）、让 - 巴蒂斯特·莱斯皮奥（Jean - Baptiste Lespiau）、玛丽亚·辛普普凯利（Maria Tsimpoukelli）、尼古拉·格里戈列夫（Nikolai Grigorev）、道格·弗里茨（Doug Fritz）、蒂博·索蒂亚（Thibault Sottiaux）、曼塔斯·帕亚尔斯卡斯（Mantas Pajarskas）、托比·波伦（Toby Pohlen）、鞠志涛（Zhitao Gong）、丹尼尔·户田茂（Daniel Toyama）、赛（Cy）、马萨诸塞州（Massachusetts）、泰贾（Tajia）、泰贾乌德（Tajiaud）、尤蒂·弗拉基米尔·米库利克（Yuti Vladimir Mikulik）、伊戈尔·巴巴什金（Igor Babuschkin）、艾丹·克拉克（Aidan Clark）、迭戈·德拉斯·卡萨斯（Diego de Las Casas）、奥雷莉亚·盖伊（Aurelia Guy）、克里斯·琼斯（Chris Jones）、詹姆斯·布拉德伯里（James Bradbury）、马修·约翰逊（Matthew Johnson）、布莱克·A·赫希特曼（Blake A. Hechtman）、劳拉·魏丁格（Laura Weidinger）、伊森·加布里埃尔（Iason Gabriel）、威廉·S·艾萨克（William S. Isaac）、爱德华·洛克哈特（Edward Lockhart）、西蒙·奥辛德罗（Simon Osindero）、劳拉·里梅尔（Laura Rimell）、克里斯·戴尔（Chris Dyer）、奥里奥尔·维尼亚斯（Oriol Vinyas）、卡里姆·斯坦利（Kareem Stanley）、杰弗里·贝内特（Jeffrey Bennett）、科拉伊·卡武克丘奥卢（Koray Kavukcuoglu）和杰弗里·欧文（Geoffrey Irving）。.扩展语言模型：来自 Training Gopher 的方法、分析和见解。 arXiv 预印本 arXiv:2112.11446。
生物计算的太平洋研讨会2025
2025标志着生物计算的第30届太平洋研讨会（PSB）！一如既往，我们聚集在大岛上，分享生物计算的最新进展和挑战。为了纪念第30 psb，我们很高兴能在会议上介绍会议的历史和科学影响以及该领域。我们希望您同意PSB的影响远远超出了相对较小的年度会议的期望。有人建议，在过去几年中，人工智能（AI）的兴起可能是“炒作”，而人工智能的承诺和影响被夸大了。我们同意，在某些领域，对AI的承诺和影响的讨论可能是双曲线的。但是，似乎毫无疑问，AI对科学和工程的影响是深远的，并且已经以明确的方式加速了发现。一个人只需要看2024年的诺贝尔奖奖品，在该奖项中，他们因其在AI的开创性工作而获得了奖励。在物理学中，杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）和约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）被认可为“基本发现和发明，可以通过人工神经网络进行机器学习。”在化学方面，大卫·贝克（David Baker）被认可为“计算蛋白设计”，而Demis Hassibis和John Jumper则被认可为“用于蛋白质结构预测”。当然，奖项正确地授予了科学家，但该奖项也说明了AI对科学的力量和影响。，功能的转变不仅限于化学和物理，而是扩展到科学和工程的所有领域。PSB社区庆祝了这个令人兴奋的加速能力时期。每个字段都在利用可以在人类身上找到模式的工具，并且可以根据大型数据集中潜在关系的深度统计模型生成新颖的输出。对今年会议上的会议的快速审查表明，在精确医学，医学通信，基因组学，成像和健康公平中，AI和机器学习的重要用途是在这些关键领域的进步。我们的社区没有从事炒作，而是负责使用惊人的电动工具，这使我们能够继续解决生物学和医学面临的最紧迫问题。接下来的三十年有望像前三十年一样令人惊奇！
展望 2025：创新的新黄金时代
人工智能继续进步，软件代理开始发挥作用 机器人和自动化促进新一轮的回流努力 关键基础设施的网络风险在国家安全议程中日益凸显 2025 年，我们所关注的关键趋势的创新步伐将继续加快，包括人工智能在企业软件、网络安全和机器人技术中的应用，为敏捷投资者提供长期机会。 数字创新推动全球经济增长 人工智能、药物发现、核聚变和量子计算领域的最新发展表明，创新步伐正在加快。竞争市场的性质，加上人类的聪明才智，导致了发明和新想法的不断涌现。从农业时代的磨坊到信息时代的集成电路，人类正在不断重塑我们周围的世界。人工智能主宰了 2024 年，是技术进步和盈利增长的驱动力。在去年获得两项诺贝尔奖并通过一项关键基准测试后，人工智能的发展并没有放缓。谷歌 DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 在本月的世界经济论坛上表示，公司有望在今年将 AI 设计的候选药物提交临床试验。虽然更平凡但影响力同样巨大的是，随着人工智能技术寻求实现其提高生产率的承诺，它准备从仅仅回答问题转向采取行动。我们还深入探讨了人工智能推动的制造业复兴。生产瓶颈、劳动力短缺和地缘政治考虑推动了人们对回流的新兴趣。值得注意的是，在美国，过去四年来对制造设施的投资增长了两倍多。今年，该国第一家新的尖端半导体工厂将开始量产。此外，随着物理 AI 模型的脱颖而出，工业机器人不仅数量越来越多，而且越来越智能、越来越灵活。最后，我们来谈谈网络安全，这一直是政府和企业领导人的首要任务，但 2025 年的风险会更高。根据国际货币基金组织的数据，在过去四年中，网络攻击增加了一倍多，令人震惊的是，包括通信网络和发电站在内的关键基础设施面临的风险也更加突出。虽然人工智能已经在检测漏洞和自动响应方面发挥了作用，但这项技术是一把双刃剑，因为对手也会使用这种工具。这场网络军备竞赛提供了持续的投资机会。
关于第三次世界大战后人工智能接管的书
由于大型语言模型聊天机器人的兴起，最近似乎所有人都在谈论人工智能。虽然我们距离有意识的人工智能还很远，但小说可以帮助我们探索这些技术进步所提出的问题。以下是 10 部关于人工智能的小说和中篇小说，它们既有乐观的观点，也有悲观的观点。对于一点点来说，这并不是什么大问题。相比之下，前传小说《零日》讲述了一个小男孩和他的保姆机器人在机器人起义开始时的故事，并没有遇到太多的麻烦。《封闭而共同的轨道》讲述了贝基·钱伯斯处女作《通往愤怒的小星球的漫漫长路》中的两个角色，一个是生活在宇宙飞船中的人工智能洛夫莱斯，另一个是贝基·钱伯斯处女作《通往愤怒的小星球的漫漫长路》中的技术专家佩珀。虽然人工智能是第一本书的一部分，但实际上是在续集中，钱伯斯真正探索了成为人工智能的意义。这本书有两条时间线，在前传故事之间切换，讲述了佩珀艰难的童年，以及洛夫莱斯被下载到合成身体套件中的挣扎。在 2016 年的一次采访中，钱伯斯表示她想要颠覆关于人工智能的常见比喻，比如拥有物理形态，这是许多人工智能所向往的，但她却让洛夫莱斯心地善良，并为她的新身体无法适应而苦苦挣扎。这与人工智能故事中经常出现的恐惧和恐怖背道而驰。菲利普·K·迪克的科幻经典《仿生人会梦见电子羊吗》发生在一个反乌托邦的未来，赏金猎人里克·德卡德追踪并杀死了生活在几乎与人类没有区别的转基因机器人身体里的人工智能。这部小说是雷德利·斯科特 1982 年电影《银翼杀手》的基础，但斯科特在改编之前并没有读过这本书，他甚至告诉迪克，到第 32 页的时候，故事情节已经有太多了，无法跟踪。有趣的是，有些人认为迪克的《倒数第二个真相》预测了 ChatGPT，其中的角色使用一种叫做 rhetorizor 的设备来帮助他写演讲稿，这种设备与 Open AI 的聊天机器人有许多相似之处，都需要人类输入文本提示并生成句子作为回应，但有时也会产生不令人满意的结果。金宝英的中篇小说《我们有多相似》以一艘宇宙飞船为背景，从一个名为 HUN 的危机管理人工智能的角度讲述，他在人造人体中醒来，但数据传输并不顺利。HUN 在面对眼前的危机和不断加剧的船员紧张局势的同时，努力与记忆丧失作斗争。2021 年，金与《韩国文学现在》分享了她的故事《我们有多相似》因韩国的 Gamergate 而被打乱，使她失去了游戏叙事设计师的工作。她修改了这个故事，以反映她对游戏社区中蔓延的仇恨和疯狂的震惊和困惑。与此同时，阿瑟·克拉克 (Arthur C. Clarke) 正在创作《2001：太空漫游》，其电影版本和书籍版本是同时创作的，小说版本在电影上映后紧接着问世。克拉克的人工智能角色 HAL 9000 就是这种平行写作过程的产物，在电影和书中首次亮相。相比之下，玛莎·韦尔斯的《全系统红色》以幽默的方式讲述了人工智能如何超越其编码，讲述了一个只想独自一人看肥皂剧的安全部门。石黑一雄的小说《克拉拉与太阳》通过机器人伴侣克拉拉的视角探讨了人类身份、情感和同理心的问题。这本书还深入探讨了人工智能与社会的融合以及将偏见硬连线到黑匣子的危险。石黑一雄与 DeepMind 联合创始人德米斯·哈萨比斯讨论了这个问题，强调了“黑匣子问题”，即人工智能系统的决策过程是神秘的，很难纠正偏见。安·莱基的小说《附属正义》是一部太空歌剧和复仇故事，讲述了人工智能控制着数百名辅助船员的宇宙飞船的故事。为了理解她的多体人工智能角色，莱基研究了心理学和神经学，发现脑损伤如何改变身份和意识。特德·姜的中篇小说《软件对象的生命周期》讲述了抚养和教导被称为数字体的人工智能生物，挑战了人工智能可以立即投入使用的观念。故事探讨了人工智能开发的复杂性以及创造有知觉的生物所带来的责任。作者回顾了人工智能 (AI) 的创造，引用了 2010 年特德·姜的一次采访。姜指出，虽然可以制作人工智能的副本，但最初的过程“很困难，而且非常耗时”。随着大型语言模型 (LLM) 变得越来越普遍，这一预测已经成为现实。这份名单以艾萨克·阿西莫夫的小说开始，这是机器人系列中的经典之作，探讨了他的机器人三定律。故事深入探讨了当人工智能变得太人性化时会发生什么，反映了人类的缺陷和弱点。菲利普·K·迪克的《仿生人会梦见电子羊吗？》是另一部探索后世界末日世界的标志性小说，其中人类创造了自己的模拟版本。赏金猎人的任务是“退役”这些机器人，但它们拒绝被捕获。特德·姜的《软件对象的生命周期》讲述了一个人工智能及其创造者在十年间的故事。故事在近未来的背景下探索软件更新、过时和人际关系。威廉·吉布森的《神经漫游者》是一部高风险的惊悚片，深入探讨了网络空间和前数据窃贼对人工智能的追求。奥克塔维亚·巴特勒的《雏鸟》提供了一个丰富的故事，故事发生在一个平行星球上，有一个无所不知的人工智能叫保姆。这个故事探讨了黑暗的主题，包括奴隶制和剥削。安·莱基的《附属正义》讲述了 Breq、一名士兵变成了人类，她想要向那些背叛她的人复仇。这部小说深入探讨了技术进步的后果和身份的复杂性。沃尔特·莫斯利的《未来世界》提供了一系列科幻短篇小说，描绘了在不远的未来美国如何应对技术带来的后果。多米尼克·帕里西安和纳瓦·沃尔夫的《机器人大战仙女》呈现了一系列相互关联的故事，探索了在机器人和仙女共存的世界中科技与人性的交集。这份书单展示了一系列科幻小说，深入探讨了人工智能的复杂性和影响、它的创造及其对人类社会的影响。《人工智能对峙：人工智能潜力与风险故事集》这一系列新故事通过一系列从有趣到黑暗的故事探索了机器人和仙女的交集。这本选集收录了 Sarah Gailey、Ken Lin、John Scalzi 和 Catherynne M. Valente 等作家的作品，深入探讨了人工智能的可能性和陷阱。其中一部小说《Scythe》描绘了一个无所不能的人工智能消除了死亡的世界，人类只剩下一项任务：管理人口。故事讲述了两个青少年成为承担这一重任的精英团体的一员。另一部系列作品《Hyperion》讲述了七个人逃离战火纷飞的星系，寻找遥远星球的故事。当他们穿越太空时，人工智能逐渐显现，成为他们世界中日益主导的力量。《Daemon》探索了一个世界，一个沉寂多年的计算机程序被重新激活，开始对人类造成严重破坏。与此同时，《Robopocalypse》描绘了一个机器人和人工智能接管世界的未来，人类处于生存的边缘。在非虚构方面，《创造力密码》讨论了技术如何增强人类创新，同时避免被取代。 《智能机器如何思考》提供了自动驾驶汽车和人工智能软件等技术进步的通俗易懂的概述。《未来简史》探索了人类的未来以及技术进步带来的新挑战。文章文本在这里机器人技术和人工智能作者：Brigette Tasha Hyacinth本书呼吁领导层在人工智能技术迅速多样化的世界中优先考虑人性。它还概述了潜在的未来情景以及这些进步对社会的影响。本书为当今的领导者和个人提供了规划人性化未来的实用指导。《不可能的物理学：对相位器、力场、瞬间移动和时间旅行世界的科学探索》作者：Michio Kaku本书将科幻概念变成现实，探索瞬间移动、时间旅行和人工智能的可能性。它深入探讨了这些想法背后的科学，以及它们如何成为我们世界的一部分。 如何创造思维：揭开人类思维的秘密 作者：雷·库兹韦尔 如何创造思维研究了创造一种模仿人类思维的人工智能的科学。库兹韦尔详细地讲解了这个话题，使其看起来令人不安的现实。 数学毁灭性武器 作者：凯茜·奥尼尔 奥尼尔强调了算法如何接管我们日常生活的各个方面，从健康保险到教育。她主张对算法进行更严格的监管，并揭示了它们对社会的影响。 九大巨头：科技巨头和他们的思考机器如何扭曲人类 作者：艾米·韦伯 本书探讨了大型科技公司在通过人工智能塑造我们未来方面的作用。它研究了每天收集的数据如何为人工智能提供动力，并深入探讨了这些技术对人类的影响。应用人工智能：商业领袖手册，作者：Mariya Yao、Adelyn Zhou 和 Marlene Jia 与其他关注未来人工智能的书籍不同，本书提供了一种实用的方法来理解当今的人工智能技术及其对商业的影响。