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许多最近的机器学习研究论文在其标题中都有“开放性学习”。，但很少有人试图定义使用该术语时的含义。更糟糕的是，当更加仔细地看时，似乎对开放式学习与诸如持续学习，终身学习或自动学习等相关概念的区别是没有共识。在本文中，我们有助于解决这种情况。在插图概念的家谱和关于它真正含义的最新观点之后，我们概述了开放式学习通常是一种综合概念，这些概念包含一组不同的属性。与以前的方法相比，我们建议将开放式过程的关键基本特性隔离，该过程是在无限的地平线上不时产生元素（例如，观察，期权，奖励功能和目标），从无限的地平线上，从观察者的角度来看。从那里开始，我们建立了开放式学习问题的概念，并特别关注开放式目标条件条件的强化学习问题的子集，其中代理可以学习越来越多的目标驱动技能。最后，我们重点介绍了要填补我们基本定义之间的差距和开放性AI研究人员可能会想到的开放式学习之间差距尚有差距的差距。
潜在的学习进步推动人类加强学习中的自主目标选择
人类是自动特工，他们通过设定和追求自己的目标来学习。但是，指导人类目标选择的确切机制尚不清楚。学习进度通常以观察到的性能变化而衡量，可以为人类和人造药物的目标选择提供宝贵的信号。我们假设人类对目标的选择也可能是由潜在的学习进步驱动的，那么人类也可以通过了解其行动和环境来估算这些进步，即使没有立即发生绩效的改变。为了检验这一假设，我们设计了一项分层增强学习任务，其中人类参与者（n = 175）反复选择自己的目标并学习了目标条件政策。我们的行为和计算建模结果证实了潜在学习进度对目标选择和揭示个体间差异的影响，这部分是通过识别环境层次结构的介导的。通过研究潜在学习进度在人类目标选择中的作用，我们为更有效和个性化的学习经历以及更类似人类的自动机器的发展铺平了道路。
平衡气候目标和生物多样性保护
“变革的动力：现在气候中立”是2015年INFCCC秘书处发起的一项倡议。该倡议是在变革势头下的支柱，试图达到气候中立。气候中立性是一个三个步骤，它要求个人，公司和政府衡量其气候足迹；尽可能减少他们的排放，并通过减少未经认证的排放量减少无法减少的排放。因此，选项（c）是正确的答案。
通过基于集合的可及性分析进行分层增强学习中的目标空间抽象
摘要 - 开放式学习从使用符号方法来实现目标表示，因为它们提供了为有效且可转移的学习构建知识的方法。但是，依赖符号推理的现有层次增强学习（HRL）方法通常受到手动目标表示，因此通常受到限制。自主发现符号目标表示的挑战是它必须保留关键信息，例如环境动态。在本文中，我们提出了一种通过紧急表示（即组在一起）在任务中具有相似作用的环境状态集的新兴表示的发展机制。我们引入了一种封建HRL算法，该算法同时了解目标表示和层次结构政策。该算法使用神经网络工作的符号可及性分析来近似状态集之间的过渡关系并确定目标表示。我们在复杂的导航任务上评估了我们的方法，表明学习的表示形式可解释，可转移，并导致数据有效学习。
可持续发展目标14圆桌会议...
可持续发展目标14（水下的寿命）不在轨道上。实现这一目标的前景取决于海洋和沿海生态系统的成功保护和可持续性，同时维持海洋资源的经济，粮食安全和生计益处。海洋，海洋和沿海系统为粮食安全，运输，能源，旅游业和许多最关键的生态系统服务（包括气候）提供了宝贵的支持。然而，气候变化，过度捕捞，栖息地变化，侵入性物种引入和污染是由于管理差和市场失败而威胁着海洋健康，并带来严重的有害和不可逆转的后果。东南亚只有33％的河流，而大洋洲只有10％的河流被归类为每个国家定义的参数具有良好的水质水平。缺乏强大的数据继续阻碍水下生命进步的评估，这反映了需要改善统计系统的需求。至关重要的是要加强减轻海洋污染和增强海洋保护的努力，同时增强海洋资源的长期可持续性。可以为SIDS和LDC提供其他支持，其可持续的海洋实践对于支持海洋生物多样性，地方经济和社区至关重要。在大多数发展中国家缺乏进展可能取决于缺乏投资，以及有限的研究能力，斑点报告和有限的数据。SDG14是所有可持续发展目标中资金最低的。
亲社会AI和联合国可持续发展目标
联合国于2024年9月推出的全球数字紧凑型（GDC）旨在创建一个共同的框架，以负责任地和包容性地管理数字领域。随着AI和其他新兴技术的快速崛起，GDC试图确保通用数字访问，保护人权并促进所有人的公平技术利益。于2024年9月22日正式通过，GDC提供了有关管理数字风险，促进协作并增强全球技术信任的指南。鉴于前联合国关于人类管理AI的高级报告，这项倡议进一步紧迫，该报告强调了全球合作以确保AI为公众服务的迫切需求。在这种情况下，亲社会AI提供了一种实用的途径来实现GDC的愿景，通过创建AI系统，这些系统是量身定制，测试和针对性的，以使人们和地球上的最佳状态和地球能够确保与人类的福祉和可持续性保持一致的技术进步。
守门员还是角球手？神经科学家揭示大脑如何做出灵活决定
根据行为背景，不同的行为会导致不同的决策。足球比赛中的点球就是一个例子：球员可以选择球门的空角作为目标，也可以直接瞄准守门员，希望守门员跳到一边。这两种决策都是基于对守门员位置的相同感知，但会导致完全不同的行动。
注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 中的创造力：目标导向的动机和领域......
近年来，越来越多的人被诊断患有 ADHD，这是一种神经发育障碍，其特征是注意力不集中、多动和冲动（例如，Garfield 等人，2012 年）。尽管 ADHD 通常在儿童时期首次被诊断出来，但症状往往持续到成年期（Biederman、Petty、Evans、Small 和 Faraone，2010 年）。这种疾病可能会给人们的生活带来相当大的问题：ADHD 与较低的学业和职业成功有关，并且患抑郁症、焦虑症和成瘾的风险增加（Biederman 等人，2006 年；Faraone 等人，2000 年）。然而，在需要人们发挥创造力的情况下，ADHD 可能具有某些好处。先前的研究表明，创造力，即产生新颖而有用的想法的能力（Amabile，1996），受益于注意力分散和忽略环境中与任务无关的刺激的能力降低（Baird 等人，2012；Carson、Peterson 和 Higgins，2003）。在创造性任务期间，对与任务无关的信息进行分散处理可能会激活不常见的联想，从而产生原始的信息组合。此外，精力充沛、冲动和敢于冒险似乎有助于创造力（Barron 和 Harrington，1981；Feist，1998）。因此，容易分心、多动和冲动的人，例如患有 ADHD 的人，可能比没有这些症状的人更有创造力。事实上，研究表明，患有 ADHD 的成年人（与对照组相比），以及
具有生物学启发的高维入住网格图的可推广的增强学习，用于探索和目标导向路径计划
摘要 - 真实的时间自主系统利用多层计算框架来执行关键任务，例如感知，目标查找和路径计划。传统方法使用占用网格映射（OGM）实施感知，并通过概率信息将环境分为离散的单元。这种经典方法是完善的，并为下游过程提供了一个结构化输入，例如目标查找和路径计划算法。最近的方法利用了一种以生物学启发的数学框架，称为矢量象征体系结构（VSA），通常称为高维计算，以在高维空间中执行概率的OGM。这种方法（VSA-OGM）与尖峰神经网络提供了兼容性，将VSA-OGM定位为常规OGM的潜在神经形态替代品。但是，对于大规模集成，与已建立的OGM方法相比，评估VSA-OGM对下游任务的性能含义至关重要。本研究研究了VSA-OGM对传统的OGM方法，贝叶斯·希尔伯特·地图（BHM）的功效，基于强化学习的目标找到和路径计划框架，在受控的探索环境中，以及受到第10 f1 f1挑战启发的自主驾驶场景。我们的结果表明，VSA-OGM保持在单一和多幕科培训配置之间的可比学习绩效，同时将看不见的环境的性能提高了约47％。索引术语 - 占用网格映射，高维计算，概率学习，增强学习，脑启发的学习这些发现强调了通过BHM培训的政策网络的普遍性提高，从而增强了其在不同环境中现实部署的潜力。
人类Pavlovian的目标指导过程的证据
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