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罗素的工作旨在确保人类和越来越有能力的AI系统的安全和有益共存。罗素（Russell）创造的核心问题是图灵，维纳（Wiener），明斯基（Minsky）和博斯特罗姆（Bostrom）等：一种功能强大的优化器，其目标与“人类的最大利益”不一致可能导致不可逆转的局势，在这种情况下，这些利益不再持续下去。Russell的解决方案是从他先前引入反向加固学习中借用的，它是自1950年代以来绝大多数AI研究的核心假设：假设AI系统具有固定的优化目标。这个假设是为解决问题，计划，MDP，强化学习等所有工作的基础，因为AI进入了真实的开放式世界。Russell提出，AI应作为“援助游戏”，其中AI系统的唯一目标是进一步的人类利益，但明确不确定这些利益是什么。关键结果是援助游戏求解器对人类非常有益。通过他的书《人类兼容》，《 BBC Reith讲座》和许多其他出版物，罗素一直是建立AI安全领域的领先人物。
人工智能的道德治理
一切始于英国数学家阿兰·图灵提出的问题——“机器能思考吗？”科学家们试图回答这个问题，这催生了人工智能。顾名思义，“人工智能”是机器表现出的非自然智能，与人类和其他动物的自然智能不同。人工智能基于这样的信念：人类智能可以被模仿和计算机生成。自 20 世纪 50 年代以来，人工智能研究发展迅速。图灵关于思考机器的想法得到了麻省理工学院 (MIT) 的美国联合创始人马文·明斯基的进一步发展，他证明了人工神经网络可以自动生成。这反过来又导致了 20 世纪 80 年代个人电脑的兴起，现在又导致了埃隆·马斯克以成功的特斯拉品牌推出自动驾驶汽车。2014 年，日本任命了第一位 AI 董事会成员 VITAL，3 因 AI 能够比人类更快地预测市场趋势而拯救了投资公司 Deep Knowledge Ventures，使其免于破产。围绕 AI 的研究、开发和创新仍在继续，包括预测、图像分析、语音识别、机器学习等，影响着人们、利润和地球。
人工智能在当代教育中的发生率
摘要 “人工智能”一词于 1956 年在达特茅斯学院的一次会议上被提出，从那时起，它经历了不断发展和彻底的演变。该术语的杰出先驱包括约翰·麦卡锡、马文·明斯基、艾伦·纽厄尔和赫伯特·A·西蒙。人工智能在世界范围内教育中的应用急剧增加，其重要性也日益增加。本研究的目的是通过文献计量学分析人工智能在当代教育中的应用。该方法包括三个基本数据库的文章的 Prisma：Scopus（n=390）、Mendeley（n=113）和 Science Direct（n=3,594）。共分析了 n=4,097 篇英文和西班牙文文章。对近期研究的系统文献综述采用了定量和定性方法的混合方法。作者推断，人工智能通过提供个性化和有效的解决方案来提高学生的学习能力，从而彻底改变教育。这项研究的主要结论之一是，在当代教育中，学生是受人工智能影响最大的群体之一。此外，教师的人类智慧起着根本性的作用，因为他们调整自己的方法来利用新技术。最后，值得注意的是，学校和大学做出的决定支持基于技术的新教育模式。
人工智能与自我意识
“人工智能”或 AI，是明斯基和麦卡锡在 1956 年创造的一个术语，已经演变成一个名副其实的全球愿景和梦想，不仅引起了研究人员的兴趣，也引起了从业者、艺术家、作家、政策制定者和普通公众的兴趣。与大多数研究领域一样，人工智能经历了几波浪潮，其间穿插着相对不重要的时期，即所谓的“人工智能寒冬”。人工智能的每次复兴浪潮都有特定形式的概念进步，如形式逻辑、人工神经网络、智能代理、包容架构等。目前人们对人工智能兴趣的复苏或许是独一无二的，因为可以说，这波新浪潮的主要催化剂来自硬件的进步，尤其是图形处理单元 (GPU)，它被重新用于人工神经网络的大规模并行处理。因此，这波浪潮更多地是由人工智能应用和部署推动的，而不是概念上的突破。尽管在过去十年中，深度学习架构、自主代理和机器人交互模型取得了一些新进展，但可以说，它们都没有构成对早期模型的典型背离。这也意味着，人工智能早期提出的许多未解决的问题和挑战仍未得到解答。
将大脑发育侵入感官编码的测试模型
抽象动物可以区分无数的感觉刺激，但也可以从学习的经验中概括。您可能可以区分同事的最喜欢的茶，同时仍然认识到与咖啡相比，所有茶都显得苍白。在检测，歧视和概括之间的权衡是感觉处理的每一层固有的。在开发过程中，特定的定量参数被连接到感知电路，并设置了可塑性机制播放的竞争环境。系统神经科学的主要目标是了解电路的材料特性如何定义逻辑操作（计算）以及这些计算对生存的好处。生物学的基本方法以及进化的机制 - 是在系统内更改单元或变量的方法，并询问这如何影响有机功能。在这里，我们利用我们对发育接线机制的了解来修改果蝇中的硬性电路参数，并评估功能和行为后果。通过改变膨胀层神经元（Kenyon细胞）的数量及其树突复杂性，我们发现输入数量（但不是单元格数）可以选择气味的选择性。当Kenyon细胞扩张减少和增强Kenyon细胞数时，保持简单的气味歧视性能。引入了不同的双遗嘱人，通过支持先天与学习解释的平行电路来处理化学感觉信息（Ghosh等，2011; Marin等，2002; Miyyamichi等，2011; Sosulski等，2011; Sosulski等，2011; Tanaka等，Tanaka等，2004; Wong et al。天生处理的电路依赖于不同细胞类型的发展规格，这些细胞类型以刻板的观念连接在一起，以将感觉输入与进化选择的行为反应联系起来（Chin等，2018; Clowney等，2015;Fişek和Wilson，2014;fişek和Wilson，2014; jefferis et al; 2014; Troemel等人，1997年；相比之下，专门用于学习解释的地区似乎更像是在计算机计算机中，相同的电路图案重复了数千或数百万次（Albus，1971; Ito，1972; Marr，1969; Marr，1969; Minsky; Minsky，1952年，n.d.）。这样的重复组织允许电路以学习解释的电路，以便像开关板一样运行，并有可能将任何可能的感觉表示（呼叫者）连接到任何可能的行为输出（接收器）。学习区域的开发涉及与能够接收广泛感觉输入并与驱动多个潜在行为输出的神经元联系的大量神经元的规范（Luo，2021）。有生物体识别刺激和了解其含义的潜力的定量接线参数取决于构成学习电路的神经元的发育认同。神经元从输入到输出的转换取决于其电路中的接线结构及其电生理特性。动物甚至可以感觉到什么？它可以互相区分哪种刺激？它可以从不同上下文中提取一般功能吗？感觉之间的比率动物如何感知任意刺激 - 那些未刻在基因组中的含义的刺激 - 它可以学到的东西取决于其关联学习回路的建筑和生理细节。“膨胀层”是在关联学习回路中观察到的一个常见基序，其中神经元接收有关一组感觉通道的信息将组合连接到更大的突触后细胞集（Albus，1971; Ito，1972; Marr，1969）。这些层都在具有集中大脑的每个主要动物中都发现，其中包括脊柱，小脑和海马；节肢动物蘑菇体；以及头足动物并行叶系统。从1970年代小脑的Marr-Albus理论开始，已经假设扩展编码以执行模式分离。
PDP-A 研究中人工智能 (AI) 应用的使用
人工智能是一场革命。它在各个领域的发展被视为一种优势，即机器或技术可以像人类思维一样行事。在教学（PdP）领域，基于人工智能（AI）的系统已被广泛应用，以提高教育质量。本文旨在从文献综述的角度评估人工智能应用在教育领域的使用情况。我们还希望通过了解 PdP 对使用该应用程序的教师和学生的有效性和益处来提高 PdP 的质量。还谈到了教师在教学方面和学生在学习方面面临的挑战，包括政府对实施人工智能技术的支持。这篇概念性论文将全面概述与 PdP 中使用的人工智能应用相关的现有研究论文。对未来的影响以及对未来详细研究的建议。人工智能 人工智能（Artificial Intelligence）的历史始于20世纪40年代。Warren McCulloch 和 Walter Pitts (1943) 建立了人工神经元模型来研究大脑神经元的心理基础和功能。20 世纪 50 年代初，Clude Shannon (1950) 和 Alan Turing (1953) 制作了国际象棋游戏程序。普林斯顿大学数学系毕业生 Marvin Minsky 和 Dean Edmonds (1951) 建造了第一台网络计算机，称为 SNARC。由此可见，自动机理论、神经网络和智力研究是普林斯顿大学毕业生约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 研究的领域，他在达特茅斯学院继续深造。“人工智能”一词源于约翰·麦卡锡的思想，于1956年的一次学术会议上诞生，并沿用至今。[1] “人工智能”有多种解释或定义。Stuart J. Russell 将其定义为一个寻求构建智力实体并同时理解它的系统。人工智能的基础由哲学、数学、心理学、计算机工程甚至语言组成[1]。Ronal Chandra 的著作《人工智能定义：回顾》总结称，人工智能可以定义为机器像人类一样思考的能力 [2]。Stefan A. D. Popenici 和 Sharon Kerr 将人工智能定义为模仿人类特征的系统，例如学习、适应情况、综合、纠正错误以及使用数据处理复杂任务 [3]。
企业人工智能指南
法国哲学家和数学家勒内·笛卡尔，以及 18 世纪牧师和数学家托马斯·贝叶斯。 • 现代计算机的兴起通常可以追溯到 1836 年，当时查尔斯·巴贝奇和洛夫莱斯伯爵夫人奥古斯塔·艾达·拜伦发明了第一种可编程机器的设计。一个世纪后，在 20 世纪 40 年代，普林斯顿大学数学家约翰·冯·诺依曼构思了存储程序计算机的架构：这个想法是计算机的程序及其处理的数据可以保存在计算机的内存中。 • 第一个神经网络数学模型，可以说是当今人工智能最大进步的基础，由计算神经科学家沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨于 1943 年在他们的里程碑式论文“神经活动中内在思想的逻辑演算”中发表。 • 著名的图灵测试由阿兰·图灵于 1950 年开发，该测试主要测试计算机是否能够欺骗询问者，让询问者相信计算机对他们问题的回答是人类做出的。 • 1956 年夏季达特茅斯会议由美国国防高级研究计划局 (DARPA) 赞助，人工智能先驱马文·明斯基、奥利弗·塞尔弗里奇和约翰·麦卡锡参加了会议，后者被认为是“人工智能”一词的创造者。计算机科学家艾伦·纽厄尔和经济学家、政治学家兼认知心理学家赫伯特·A·西蒙也出席了会议，他们展示了开创性的逻辑理论家——一个能够证明某些数学定理的计算机程序，被称为第一个人工智能程序。 • 达特茅斯会议结束后，领导者预测，能够像人类一样学习和理解的思考机器即将问世，并吸引了政府和工业界的大力支持。近 20 年的资金充足的基础研究在人工智能方面取得了重大进展。示例包括通用问题求解器 (GPS) 算法
![arxiv：2403.00833v1 [CS.AI] 2024年2月28日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\32a6d89d770124b5904ef1a2c3da7802f0999e78.webp)
arxiv：2403.00833v1 [CS.AI] 2024年2月28日
人工智能（AI）在1956年的达特茅斯会议上被罚款，因为它可以从其环境中收集信息并在其中采取有效的行动。Minsky在MIT的小组在1970年开发了一个机器人系统，称为“复制演示”，观察到了“阻止世界”场景，并成功地重建了观察到的Polyhe-dral块结构（Winston，1972）。由观察，计划和操纵模块组成的系统表明，这些子问题中的每一个都是高度挑战性的，需要进一步研究。因此，AI领域碎片分为专门的子场。尽管这些子领域在依赖方面取得了重大进展，但这种过度还原主义模糊了AI研究的总体目标。要超越当前状态朝着更复杂的AI迈进，我们强调了拥抱Aris-Totle的整体哲学的重要性，这强调了综合量超过其各个部分的总和。大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的最新进展在识别开放世界上下文中识别语言和图像的潜力很大（OpenAI，2023年）。为止，LLM的先进语义处理已被用来将人类的指导分解为机器人的高级任务（Wake等人，2023c，d）。但是，即使对于GPT-4V（ISION），这些现有的多模式基础模型仍然面临着需要采取行动预测的细粒度操作方面的挑战。此外，因此，提出了一种新的体现的代理基础模型（Durante等人，2024b），它可以使语言水平，视觉认知，文本记忆，直觉推理，并可以预测具有适应性的体现动作。这是第一项通过从机器人技术，游戏和医疗保健任务中收集的全体数据来验证开发通用AI代理的基础模型的第一项研究。一种体现的代理被概念化为一种与人类通信并通过其感知能力与环境交互的媒介系统，采用与人类意图保持一致的行动。这就是为什么我们将大型体现基础模型的进步作为对代理AI的重要贡献的原因，使系统能够从各种域信息，动作，自然语言指令和多模式环境中解析和推断人的意图。
“会说话的大脑”关于人工智能、神经回路的集体论文......
前言 在 1995 年出版的《说话的头脑》一书中，编辑 Peter Baumgartner 和 Sabine Payr 整理了一系列精彩的访谈，采访对象是 20 世纪最杰出的 20 位认知科学家。从这些访谈中，我们了解到其中一些伟大人物之间存在着多么根深蒂固且明显具有争议性的敌意，并展示了人工智能的两个阵营最终分裂是不可避免的。就像两只从未实现的承诺的认知灰烬中重生的凤凰一样，这个两面怪兽将呈现出近乎宗教狂热的色彩和对彼此的蔑视，因为双方都试图为对方在当时被认为是一个新兴领域的不足之处辩解，而这个领域对未来的人工智能大有裨益。尽管以今天的标准来看，1995 年的采访似乎新颖且细致入微，但辩论本身却有着更早的先例，可以追溯到唐纳德·赫布 (Donald Hebb) 等先驱（“一起放电的神经元连接在一起”），以及战前才华横溢的博学者，如冯·诺依曼和图灵本人（图灵测试）——他们都促成了战后马文·明斯基 (Marvin Minsky) 和弗兰克·罗森布拉特 (Frank Rosenblatt)（同一所布朗克斯科学高中的同学）之间著名的辩论。这些争论可以一口气概括为以下几个方面：（i）人工智能和认知科学（将导致深度学习和我们当前的 Chat-GPT）是否应该尝试模拟人类大脑实际的内部神经结构，即“人类学习”源自单一的神经元二元/数字活动模式（其性质严重依赖于强力概念，如局部性、频率和加权强度）；或（ii）大脑结构——当时和现在仍然无法被我们完全理解——是否应该基于其知之甚少的神经元结构进行建模，而是基于其计算性能和逻辑、推理、因果关系等能力的结果进行建模。后者这些过程是人类独有的，并且本质上似乎相当类似，因为它们产生了基于符号规则的语言和“人类理解”程序。目前，该领域正在进行单一机制模型与双重机制模型的争论。这些论文概括了我对这个主题的一些想法。以下链接摘自非正式工作论文和短文，代表了我对潜在 AI 到自然语言界面现状的一些想法。最后三篇论文（第三部分），特别是“为什么要移动？”，试图捕捉这个 AI 到自然语言界面关于儿童语法发展阶段的内容。这本非正式电子书分为三部分：第一部分“语言的神经基础”，第二部分“递归语法”，第三部分“儿童语言习得”。*关于这个主题的论文、短文和文章都可以在我的学术网站上找到：https://csun。academia.edu/josephgalasso