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专家预测 2040 年人工智能的影响
关于伊隆大学想象数字未来中心 想象数字未来是伊隆大学一项无党派的公益研究计划，重点关注数字革命的影响以及未来可能的发展。该中心成立于 2000 年，并于 2023 年扩建并更名。其使命是发现并广泛分享关于数字变革未来潜在影响的各种意见和想法，为重要对话和政策制定提供信息，并帮助促进人类的积极未来。该中心借鉴了通过广泛领域中深思熟虑和有远见的专家的调查收集到的见解。这些定性贡献与一系列方法相辅相成，包括民意调查、计算分析和其他数据驱动的研究。
想象学校 COVID-19 学校缓解计划
重返校园缓解策略 当学生或教职员工被要求待在家里不去学校时：(a) 在 COVID-19 检测呈阳性后；(b) 在出现 COVID-19 症状后；或 (c) 在最近与 COVID-19 患者密切接触并能够在家隔离后，学校将实施以下与重返校园相关的缓解策略。 无论疫苗接种情况如何，所有学生和教职员工的隔离策略都是相同的，但接种疫苗的学生和教职员工的隔离程序可能有所不同。 所有人都可以返回学校接受现场支持服务或面对面指导，但必须遵守 CDC 和当地卫生官员的指导方针，这些指导方针目前规定： A. 疑似或确诊患有 COVID-19 疾病后（隔离）：
想象伊斯灵顿文化策略2024-2030内容
文化和创意部门是伊斯灵顿经济的重要组成部分，在Borough 10中提供了8％的就业机会，但是，由于租金上升的压力越来越大，并且将负担得起的工作空间转换为替代用途，许多艺术家和小型企业都被迫搬迁。英格兰艺术委员会经常资助的伊斯灵顿的组织的数量将从2010年的36岁降至2024年底。文化组织和理事会可以共同努力，以帮助该行业蓬勃发展。我们可以通过鼓励更多来自伊斯灵顿外部和内部的人来了解他们在自治市镇可能拥有的伟大文化经历。通过更紧密地合作，我们可以确保更多的人可以体验文化活动，尤其是那些以前没有很多机会的人。尽管人们经常将伊斯灵顿视为巨大的财富之地，但它是伦敦第六位最受剥夺的地方当局，而伊斯灵顿居民中有27.5％面临收入剥夺，而整个伦敦的居民则面临21.3％的境地。11，如果某人不健康或残疾，他们很难做自己喜欢的事情，他们可能会错过自治市镇发生的许多文化活动。12该计划是为了确保伊斯灵顿的每个人，尤其是那些来自边缘化背景的人都可以参与使他们受益的活动。文化活动可以帮助各个年龄段和背景的人们学习可转移的技能并在任何领域就业，如果他们愿意的话，我们将改善他们在创意产业中找到工作的途径。我们在伊斯灵顿的文化愿景与GLA的野心相匹配，邀请更多的人体验和创造文化，投资于创造性的伦敦人，尤其是年轻人，并帮助文化组织成长和成长。13
想象西端海滨 - 信息手册
为了容纳人们走路，使用移动性辅助工具，滚动和骑自行车，该设计将海边的绿道步行和骑自行车路径带入日落海滩公园，并在Burrard Street桥附近的水上增加了一个高架部分。它包括从杰维斯街到伯拉德街桥的太平洋街上的新自行车设施。它还包括日落海滩公园的低潮海滨路径，使人们靠近水，并有一条高潮路径，可以全天使用。
学会从一百万的360视频中想象世界
对物体和场景的三维（3D）理解在人类与世界互动的能力中起着关键作用，并且一直是计算机视觉，图形和机器人技术的积极研究领域。大规模合成和以对象为中心的3D数据集证明对对象有3D了解的训练模型有效。但是，由于缺乏大规模数据，很难将类似的方法应用于现实世界对象和场景。视频是现实世界3D数据的潜在来源，但是找到相同内容的多样化但相应的观点已显示出很难大规模。此外，标准视频带有固定的观点，在捕获时确定。这限制了从各种更多样化和潜在有用的观点访问场景的能力。我们认为，大规模360◦视频可以解决以下限制：可扩展的相应帧从不同的视图中。在本文中，我们介绍了360-1M，一个360◦视频数据集，以及有效地从各种观点中找到相应帧的过程。我们以360-1m的速度训练基于扩散的模型O O DIN 1。由迄今为止最大的真实世界，多视图数据集授权，o din可以自由地生成真实场景的新颖观点。与以前的方法不同，o din可以将相机移动到环境中，从而使模型可以推断场景的几何形状和布局。此外，我们在标准的新型视图合成和3D重建基准上显示出改进的性能。
为什么计算机人工智能永远无法做到我们想象的那样
这似乎是一项艰巨的任务，它迫使那些花了一生时间学习一个领域的学者，再花一生的时间学习另一个领域。但是，虽然这种双重专业知识对于构建叙事人工智能至关重要，但它并不是构建人工智能的必要条件。我们需要辨别的基本事实是，故事和逻辑在不同的领域运作，前者必然是暂时的，后者本质上是永恒的。从这个事实出发，我们可以简单而明确地确定，计算机人工智能不能读写——也永远不能读写——小说或任何其他类型的叙事，包括剧本、短篇小说、人物对话、政治演讲、商业计划、科学假设、技术提案、军事战略和征服全球的阴谋。
IHU Imagine-遗传疾病研究所
IHU Imagine 隶属于三个监督机构：巴黎公立医院集团 (AP-HP)、INSERM 和巴黎城大学。它还得到了巴黎市、法国肌肉萎缩症协会 (AFM-Téléthon) 和巴黎医院基金会的资助。Imagine 成立于 2007 年，并于 2011 年获得大学医院研究所 (IHU) 地位。目前占地 19,000 平方米的建筑于 2013 年在内克尔医院园区内开放，用于容纳科学团队、核心设施和门诊诊所 (APHP)。Imagine 由 Alain Fischer、Claude Griscelli 和 Arnold Munich 创立，由 A. Fischer 领导，任期至 2016 年。Stanislas Lyonnet 是现任单位主任 (2016-2024)。下一任主任将是由国际选拔选出的 Bana Jabri。她将于2025年1月开始她的5年任期。
想象、初始化和探索：多智能体强化学习中的有效探索方法
有效的探索对于在复杂的协调任务中发现多智能体强化学习 (MARL) 的最优策略至关重要。现有的方法主要利用内在奖励来实现承诺性探索，或者使用基于角色的学习来分解联合动作空间，而不是直接在整个动作观察空间中进行集体搜索。然而，它们在获取特定的联合动作序列以在长期任务中达到成功状态时经常面临挑战。为了解决这一限制，我们提出了想象、初始化和探索 (IIE)，这是一种新颖的方法，为复杂场景中的高效多智能体探索提供了一种有前途的解决方案。IIE 采用变换器模型来想象智能体如何达到可以影响彼此转换函数的临界状态。然后，我们在探索阶段之前使用模拟器初始化此状态下的环境。我们将想象表述为序列建模问题，其中状态、观察、提示、动作和奖励是自回归预测的。该提示由剩余时间步长、剩余返回值、影响力值和一次性演示组成，用于指定期望状态和轨迹并指导动作生成。通过在关键状态下初始化智能体，IIE 显著提高了发现潜在重要且未被充分探索区域的可能性。尽管方法简单，但实证结果表明，我们的方法在星际争霸多智能体挑战赛 (SMAC) 和 SMACv2 环境中的表现优于多智能体探索基线。尤其值得一提的是，与其他生成方法（例如 CVAE-GAN 和扩散模型）相比，IIE 在稀疏奖励 SMAC 任务中表现出色，并且在初始化状态下生成了更有效的课程。
新闻发布 - 新加坡 IMAGINE AI：全球规模最大的人工智能创新峰会，旨在塑造医疗保健的未来
2. IMAGINE AI 开幕日活动推出了护士陪伴机器人 NUHS MiSSi Robot。这是一款基于云的机器人，通过专用 5G 网络连接到安全的医疗云，以实现一系列 AI 功能。例如，它基于云端训练过的 GPT 模型，具有共情个性。MiSSi 机器人旨在通过接管重复性任务来支持医护人员。它可以自主协助护士完成生命体征监测、避免病房跌倒、最后一英里交付和患者互动等任务，从而提高病房活动的效率。它具有可更换的“智能”隔间和机械臂，可在医疗环境中的消耗品物流和交付中扮演多种角色。MiSSi 还能够与患者交谈，以同理心和幽默感为患者提供个性化护理。新加坡国立大学医疗中心学术信息办公室主任、兼职教授 Ngiam Kee Yuan 补充道：“我们正处于 MiSSi 机器人原型的最后阶段，并在新加坡国立大学医疗中心病房进行试点，并计划将其扩展到更多环境。”
想象一个更符合道德的人工智能：用故事培养青少年对人工智能及其社会影响的认识和理解
摘要 — 人工智能 (AI) 工具和技术在社会中越来越普遍。许多青少年每天都会与 AI 设备互动，但通常对 AI 的工作原理以及它对社会的更广泛影响的理解有限。培养年轻人对 AI 的理解、培养道德意识和支持不同年轻人追求计算机科学至关重要，以帮助确保未来开发更公平的 AI 技术。在这里，我们分享了我们为中学生开发和远程促进跨学科 AI 伦理计划的经验，旨在提高青少年对 AI 及其社会影响的认识和理解。学生讨论了包含道德困境的故事，参与了 AI 媒体和模拟，并创建了数字产品来表达他们对 AI 伦理问题的立场。在正式和非正式环境中的四次迭代中，我们发现学生参与了 AI 故事并投入到学习 AI 及其社会影响中。短篇故事能够有效地提高人们的认识，集中讨论，并帮助学生对公平、偏见和隐私等人工智能伦理问题形成更细致的理解。