人工智能的基本模型分析说明作者:D.V.萨纳托夫,M.A. Kharitonov 专家讨论和咨询的参与者:Nikonorov A.V.、Chukanov V.S.、Pchitskaya E.I.、Minaev E.Yu.、Astakhov S.V.、Mukharyamov M.Kh.、Babenko K.E.、Vybornova Yu.D.分析报告《人工智能的基本模型》由“西北企业社会责任基金会”根据在闭门和公开研讨会及磋商框架内进行的分析工作和专家讨论的结果编写。基础行业模型是一个有前景的方向,可以提高为工业和科学开发人工智能解决方案的效率。未来几年,我们预计基础工业模型的实施将大大加速,其开发成本将降低,并部署新的政府支持计划,旨在创建此类模型和基于这些模型的解决方案。
2019年12月1日收到的手稿;修订了2020年2月26日和2020年4月19日; 2020年6月8日接受。出版日期,2020年6月30日;当前版本的日期,2021年3月19日。根据Grant TZ-94,国家研究大学高等教育学院的基础研究计划为这项工作提供了支持;俄罗斯基础研究基金会的一部分是赠款18-07-00898;部分由RFBR和NSFC在项目20-57-53004下。本文由副编辑N. Wong推荐。(通讯作者:Konstantin O.石化。)Konstantin O. Petrosyants and Lev M. Sambursky are with the National Research University “Higher School of Economics,” Moscow Institute of Electronics and Mathematics, Moscow 101000, Russia, and also with the Institute for Design Problems in Microelectronics, Russian Academy of Sciences, Moscow 124365, Russia (e-mail: kpetrosyants@hse.ru).Maxim V. Kozhukhov,Mamed R. Ismail-Zade和Igor A. Kharitonov在莫斯科电子和数学研究所,莫斯科101000,俄罗斯,莫斯科电子和数学研究所。bo li是在中国科学院的微电子学研究所,中国北京100029。数字对象标识10.1109/tcad.2020.3006044
由于石墨烯中的近似自旋谷对称性,在电荷中立时石墨烯中的元素的基态是特定的su(4)量子 - 量子 - 量子 - 尺寸 - 量子 - 量子 - 量子 - 量子 - 量子 - 量子 - 量子 - 量子 - 量子 - 量子 - 量子 - 量子 - 量子 - 量子 - 量子 - 量子量。如果仅考虑库仑相互作用,则该铁磁铁可以提高自由度的自由度或等效到山谷伪旋转自由度。因此,选择的自由会受到明确打破SU(4)对称性的转基准能量尺度的限制,最简单的对称性是由zeeman效应给出的,该效应表达了磁场方向的旋转。此外,还可能由短距离相互作用或电子音波耦合引起谷对称性破坏术语。在这里,我们建立在相图上,该相图已由Kharitonov [Phys。修订版b 85,155439(2012)],以识别与这些类型的量子霍尔铁磁体兼容的不同天空。与铁磁体类似,电荷中立性的天空被中心的GR(2,4)Grassmannian描述,这使我们能够构造Skyrmion Spinors。然后,通过将其在变异方法中最小化的能量最小化,就其剩余的自由参数而言,这些不同的自由参数必须与距其中心较大距离的距离必须与屈光度的背景相兼容。我们表明,不同的天际象征类型在局部,sublattice分辨的,自旋磁化强度中具有明显的特征,在扫描键盘显微镜和光谱上原则上可以访问。
[4] Abeba Birhane、William Isaac、Vinodkumar Prabhakaran、Mark Diaz、Madeleine Clare Elish、Iason Gabriel 和 Shakir Mohammed。 2022.权力归人民?参与式人工智能的机遇与挑战。算法、机制和优化中的公平与访问(美国弗吉尼亚州阿灵顿)(EAAMO '22)。美国计算机协会,纽约,纽约州,美国,第 6 篇文章,8 页。 https://doi.org/10.1145/3551624.3555290 [5] Rishi Bommasani、Drew A. Hudson、Ehsan Adeli、Russ Altman、Simran Arora、Sydney von Arx、Michael S. Bernstein、Jeannette Bohg、Anthony Bosselut 等人。 2021. 论基础模式的机遇与风险。 arXiv 预印本 arXiv:2108.07258(2021)。 https://crfm.stanford.edu/assets/report.pdf [6] Zalan Borsos、Raphael Marinier、Damien Vincent、Eugene Kharitonov、Oliver Pietquin、Matt Sharifi、Oliver Teboul、David Grangier、Marco Tagliasacchi 和 Neil Zeghidour。 2022.AudioLM:一种用于音频生成的语言建模方法。 arXiv:2209.03143 [cs.SD] [7] 马修·伯特尔 (Matthew Burtell) 和托马斯·伍德赛德 (Thomas Woodside)。 2023.人工智能影响力:人工智能驱动的说服分析。 http://arxiv.org/abs/2303.08721 arXiv:2303.08721 [cs]。 [8] C2PA。 2024. 引入官方内容凭证图标 - C2PA — c2pa.org。 https://c2pa.org/post/contentcredentials/。 [访问日期:2024 年 1 月 17 日]。 [9] 维多利亚·克拉克、弗吉尼亚·布劳恩和尼基·海菲尔德。 2015.主题分析。定性心理学:研究方法实用指南 222,2015 (2015),248。[10] Joshua Cloudy、Jaime Banks、Nicholas David Bowman。 2023. The Str(AI)ght Scoop:人工智能线索减少对敌对媒体偏见的看法。数字新闻 11,9(2023 年 10 月),1577–1596。 https://doi.org/10.1080/21670811.2021.1969974 [11] 谷歌DeepMind。 2024.合成器ID。 https://deepmind.google/technologies/synthid/。访问日期:2024-1-1 [12] Upol Ehsan 和 Mark O. Riedl。 2020.以人为本的可解释人工智能:走向反思性社会技术方法。在 HCI International 2020 - 最新论文:多模态性和智能中,Constantine Stephanidis、Masaaki Kurosu、Helmut Degen 和 Lauren Reinerman-Jones(编辑)。 Springer International Publishing,Cham,449-466。 [13] Passant Elagroudy、Jie Li、Kaisa Vanänen、Paul Lukowicz、Hiroshi Ishii、Wendy Mackay、Elizabeth Churchill、Anicia Peters、Antti Oulasvirta、Rui Prada、Alexandra Diening、Giulia Barbareschi、Agnes Gruenerbl、Midori Kawaguchi、Abdallah El Ali、Fiona Draxler、Robin Welsch 和 Albrecht dt。 2024 年 CHI 计算机系统人为因素会议(美国夏威夷檀香山)(CHI '24 EA)的扩展摘要 https://doi.org/10.31234/osf.io/v4mfz [14] Ziv Epstein、Mengying C Fang、Antonio A Arechar 和 David G Rand。1996。价值敏感设计。互动 3、6(1996 年 12 月)、16–23。 https://doi.org/10.1145/242485.242493 [16] Ozlem Ozmen Garibay、Brent Winslow、Salvatore Andolina、Margherita Antona、Anja Bodenschatz、Constantinos Coursaris、Gregory Falco、Stephen M. Fiore、Ivan Garibay、Keri Grieman、John C. Havens、Marina Jirotka、 Hernisa Kacorri、Waldemar Karwowski、Joe Kider、Joseph Konstan、Sean Koon、Monica Lopez-Gonzalez、Iliana Maifeld-Carucci、Sean McGregor、Gavriel Salvendy、Ben Shneiderman、Constantine Stephanidis、Christina Strobel、Carolyn Ten Holter 和 Wei Xu。 2023. 以人为本的六大人工智能挑战。国际人机交互杂志 39,3 (2023),391–437。https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2153320 arXiv:https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2153320 [17] Colin M. Gray、Cristiana Santos、Nataliia Bielova、Michael Toth 和 Damian Clifford。2021. 黑暗模式和同意横幅的法律要求:互动批评视角。在 Proc. CHI '21 中。ACM,日本横滨,1-18。 https://doi.org/10.1145/3411764.3445779 [18] Matthew Groh、Aruna Sankaranarayanan、Nikhil Singh、Dong Young Kim、Andrew Lippman 和 Rosalind Picard。2023 年。人类对文字记录、音频和视频中的政治言论 Deepfakes 的检测。arXiv:2202.12883 [cs.HC] [19] Philipp Hacker、Andreas Engel 和 Marco Mauer。2023 年。监管 ChatGPT 和其他大型生成式 AI 模型。在 2023 年 ACM 公平、问责和透明度会议论文集(美国伊利诺伊州芝加哥)(FAccT '23)中。计算机协会,美国纽约州纽约,1112-1123。 https://doi.org/10.1145/3593013.3594067 [20] Geoff Hart。1996 年。“五个 W”:受众分析新任务的旧工具。技术交流 43,2(1996 年),139-145。http://www.jstor.org/stable/43088033 [21] Natali Helberger 和 Nicholas Diakopoulos。2023 年。ChatGPT 和 AI 法案。Internet Pol. Rev. 12,1(2023 年 2 月)。[22] Jonathan Ho、William Chan、Chitwan Saharia、Jay Whang、Ruiqi Gao、Alexey Gritsenko、Diederik P Kingma、Ben Poole、Mohammad Norouzi、David J Fleet 等人。2022 年。Imagen 视频:使用扩散模型生成高清视频。 arXiv:2210.02303 [cs.CV] [23] Mohammad Hosseini、David B Resnik 和 Kristi Holmes。2023 年。在撰写学术手稿时披露使用人工智能工具的伦理问题。研究伦理 19,4 (2023),449–465。https://doi.org/10.1177/17470161231180449 arXiv:https://doi.org/10.1177/17470161231180449 [24] Nanna Inie、Jeanette Falk 和 Steve Tanimoto。2023 年。设计参与式人工智能:创意专业人士对生成式人工智能的担忧和期望。在 2023 年 CHI 计算系统人为因素会议的扩展摘要中。1–8。 [25] Chenyan Jia、Alexander Boltz、Angie Zhang、Anqing Chen 和 Min Kyung Lee。2022 年。理解算法标签与社区标签对超党派错误信息感知准确性的影响。Proc. ACM Hum.-Comput. Interact。6,CSCW2,第 371 条(2022 年 11 月),27 页。https://doi.org/10.1145/3555096 [26] 贾长江、蔡岩、余元德和谢天浩。2016 年。5W+1H 模式:系统映射研究视角及云软件测试案例研究。系统与软件杂志 116(2016 年),206-219。https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.01.058 [27] Michael H. Kernis 和 Brian M. Goldman。2006 年。真实性的多组分概念化:理论与研究。实验社会心理学进展。第 38 卷。爱思唯尔,283-357。 https://doi.org/10.1016/S0065-2601(06)38006-9