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人工智能教育中的因果推理：入门
摘要：因果推理研究在机器学习和人工智能 (AI) 领域发展迅速，尤其是在迁移学习、强化学习、自动诊断和可解释性等领域。然而，尽管因果推理在解决现代人工智能的许多问题方面应用越来越广泛，但大多数人工智能课程仍然没有涉及因果主题。这项工作旨在通过提供适合课堂的入门课程来弥补这一差距，这些课程可以融入人工智能的传统主题，建议直观的图形工具应用于概率和因果推理的新课程和传统课程，并为教师提供途径，让他们认识到攀登“因果层次”的优点，以解决联想、干预和反事实推理层面的问题。最后，本研究分享了教师在多个教育层面整合这些课程的轶事经验、成功和挑战。
培训推理Hybridq和Pysa是开源的...
（a）通过不同量子门对Pauli运营商（Pauli String）产品的示例转换。单个Pauli字符串𝐼（1）𝜎（2）Z z（3）x𝐼（4）𝐼（4）𝐼（5）被Clifford Gate映射到另一个Pauli字符串中，或通过非clifford门的多个Pauli Strings（未显示）的多个Pauli Strings（未显示的系数）映射到另一个Pauli字符串。（b）单个随机电路实例的OTOC C，用𝑈ˆ，n WV中的非克利福德门的数量测量，固定在不同的值下。虚线是数值模拟结果。对于每个电路，在Q B和Q 1的光锥之间的相交中，在随机位置注入非clifford门。插图显示了Q A（黑色未填充的圆圈），Q 1（黑色填充圆圈）和Q B（蓝色填充圆圈）以及获取数据的电路周期的数量。此处以及图。4，省略了误差线，因为采集了足够数量的样本以确保统计不确定性≤0.01（36）。（c）对于不同的N WV，C的平均值𝐶⎯⎯⎯（顶部）和RMS值C的ΔC（底部）。虚线是从（b）中的数值模拟值计算的。（插图）用于实验电路的时间进化运算符中的Pauli字符串的数值计算的Pauli字符串的平均数量。虚线是指数拟合，𝑛p≈20.96𝑁wv。HybrIDQ用于模拟53个Quarbits，该Qubits用32个非克利福德门模拟。
切换机制的建模和推理方法——...
摘要。要实现能够在自然行为期间跨多个时空尺度进行长期神经记录的神经技术，需要新的建模和推理方法，这些方法可以同时解决两个挑战。首先，这些方法应该从多个记录源（例如脉冲和场电位）汇总所有活动尺度的信息。其次，这些方法应该检测自然场景和长期记录期间行为和/或神经动力学状态的变化。先前的状态检测方法是针对单一活动尺度而不是多尺度活动开发的，先前的多尺度方法没有考虑状态切换并且适用于静止情况。在这里，我们通过开发切换多尺度动力系统模型和相关的过滤和平滑方法来应对这两个挑战。该模型描述了多尺度尖峰场活动中未观察到的大脑状态的编码。它还允许使用未观察到的状态状态进行状态切换动力学，该状态决定每个时间步的动态和编码参数。我们还设计了相关的切换多尺度推理方法，从同时发生的尖峰场活动中估计未观察到的状态和大脑状态。我们在大量数值模拟和记录在猴子身上的前额叶脉冲场数据中验证了这些方法，猴子为了获得流体奖励而进行扫视。我们表明，这些方法可以成功地结合脉冲和场电位观测，同时准确地跟踪状态和大脑状态。这样，与单尺度切换方法或固定多尺度方法相比，这些方法可以更好地估计状态。这些建模和推理方法有效地结合了状态检测和多尺度观测。因此，它们可以促进对潜在切换神经群体动态的研究，并通过在出现状态依赖的多尺度活动和行为的自然场景中进行推理来改善未来的脑机接口。
灵活意图：一种主动推理理论
我们提出了一种规范的计算理论，说明神经回路如何在动态环境中支持视觉引导的目标导向动作。该模型建立在主动推理的基础上，通过动态最小化广义预测误差来推断感知和运动控制信号。后顶叶皮层 (PPC) 被认为可以保持对环境状态的不断更新的期望或信念，并通过灵活的意图操纵它们，参与动态生成目标导向动作。反过来，背侧视觉流 (DVS) 和本体感受通路实现了生成模型，将高级信念转化为感官级预测，以推断目标、姿势和运动命令。在目标到达任务中测试了一个包含视觉和本体感受传感器以及驱动上肢的概念验证代理。代理在各种条件下都表现正确，包括静态和动态目标、不同的感官反馈、感官精度、意图增益和运动策略；极限条件也是个性化的。因此，由动态和灵活意图驱动的主动推理可以支持不断变化的环境中的目标导向行为，而 PPC 则被认为是其核心意图机制的载体。更广泛地说，这项研究为端到端环境中的目标导向行为研究提供了规范基础，并进一步推进了主动生物系统的机制理论。
具有推理原始形式主义的遗传算法
摘要 量子退火是一种计算方法，其中优化和机器学习问题被映射到受量子涨落影响的物理实现的能量景观中，允许利用这些涨落来帮助找到世界上一些最具挑战性的计算问题的解决方案。最近，由于构建了基于通量量子比特的大规模量子退火设备，该领域引起了广泛关注。这些设备已经实现了一种称为反向退火的技术，允许在本地搜索解决方案空间，并且已经测试了基于这些技术的算法。在本文中，我开发了一种量子退火器算法设计的形式化，我称之为“推理原语”形式化。这种形式化自然适合于表达结构上类似于遗传算法的算法，但退火处理器执行组合交叉/变异步骤。我演示了如何使用这些方法来理解已经实现的算法，以及这些控制与当前为提高量子退火器性能而进行的各种其他努力的兼容性。
灵活感知推理的神经机制
在一个上下文中似乎很明显的话，如果该上下文发生变化，则可以具有完全不同的含义。11尽管已经广泛研究了与上下文相关的推论，但一个基本问题仍然存在：12大脑如何同时推断感觉输入的含义和基本的13个上下文本身，尤其是当上下文在变化时？在这里，我们研究了灵活的感知分解14个 - 能够迅速适应而无需反复试验的上下文转移的能力。我们在动态环境中引入了15个新颖的变更检测任务，需要跟踪潜在状态和16个上下文。我们发现，小鼠表现出对潜在上下文的第一审判行为适应，而不是推理而不是奖励反馈。通过在可观察到的马尔可夫决策过程中得出贝叶斯最佳政策，我们表明，快速适应从内部信念状态的顺序19个更新中出现。此外，我们还表明，通过20枚强化学习训练的人工神经网络实现了近距离的性能，从而在其复发性动态中实现了类似贝叶斯推理的21种机制。这些网络开发了灵活的内部代表 - 22个tations，可以实时调整推理模型。我们的发现建立了灵活的23感知推断，作为认知灵活性的核心原理，为在不确定环境中的适应性行为提供了计算和24个机械性见解。25
实施动态的社会认知和主动推论
本文的目的是双重的：它严格分析并拒绝将积极推断为心理理论和实施主义的说明；它推进了与积极推论兼容的社会认知的颁奖典礼。虽然某些社会认知的推断模型似乎对社会认知具有构成的观点，但它们将其解释为通过代表机制将精神状态归因于其他人的归因，这与心理理论一致（Tom）。我们认为，由于两个被纳入主义拒绝的汤姆假设而导致的矛盾和混乱，这是矛盾和混乱：（1）社会认知降低到心理代表性，并且（2）认知必须用社会认知内容的“工具包”或“起步”或“启动”来促进模型般的模型式的（1）。本文提供了一个积极的替代方案，可以避免矛盾或混乱。在阐明了颁布主义下的社会认知概况之后，即没有假设（1）和（2），最后一节将认知的动态模型作为动态，实时，流动，动态，情境社会行动，我们利用动态系统理论的形式主义来解释社会认知的起源在发育变化中的社会认知新颖性来解释发展和积极的工具，以解释一种社交理解的工具，以确定社会化的同步同步。关键词：社会认知，利基结构，主动推断，思想理论，实施主义，动力学系统理论。
第 5 章 推理和人类的推理能力
5.1 推理的特征 5.1.a 推理的普遍性 5.1.b 什么是推理？ 5.1.c 推理的功能是什么？ 5.1.d 推理的目标是什么 5.2 天生的推理能力：起源和要素 5.2.a 人类的起源 5.2.b 推理能力的两个要素：大脑和推理策略 5.2.b.1 大脑：有意识的推理与无意识的推理 5.2.b.2 大多数推理都是无意识的 5.2.b.3 有意识的推理需要工作记忆 5.2.b.3.a 工作记忆相对较小 5.2.b.3.b 工作记忆中信息的数量和复杂性的限制 5.3 推理策略及其典型部署 5.3.a 什么是一般启发式方法？ 5.3.b 系统 1 5.3.c 系统 2 5.3.d 系统 1 和系统 2 之间的关系 5.4 天生的推理能力、缺陷和偏见：两种推理类型 5.4.a 演绎推理 5.4.b 归纳推理 5.5 天生的归纳能力、缺陷和偏见：归纳推理 5.5.a 示例：代表性启发式 5.6 天生的演绎能力、缺陷和偏见：演绎推理 5.6.a 演绎推理的资源难度 5.6.b 演绎推理中的内容和上下文效应 5.7 上下文相关推理策略 4.7.a 示例：条件推理 4.7.b 示例：概率 作业 5.8 章节摘要 5.9 一些关键术语 5.10 参考书目
边缘是AI推理的重心
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对视觉预测的行动推论 - 和...
视觉和语言导航（VLN）engoss从移动性的角度使用语言和视觉输入与自动驾驶汽车相互作用。该领域的大部分工作都集中在空间推理和视觉信息的语义基础上。但是，基于现场行人的行为的推理并不是那么考虑。在这项研究中，我们提供了一个VLN数据集，用于针对目标预测，以研究当前VLN模型执行动作推断的程度。我们介绍了一个众包过程，以两个步骤构建该任务的数据集：（1）考虑行人的下一个行动，考虑行人的下一个行动，考虑了行人的下一个行动，考虑行人的下一个动作。我们对目标预测的模型的基准测试结果使我们相信这些模型可以学会推理动作的效果以及对某个特定目的地的目标的效果。但是，仍然有很大的改进范围。