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人工智能和推理研究助理职位概要
研究助理将参与一个项目，旨在开发一个新平台来评估最终用户的技能/能力，然后推荐自我发展和就业机会。推荐算法将使用基于案例的推理技术（CloodCBR - http://cloodcbr.com）。一项关键创新是设计匹配算法，帮助在寻求建议的最终用户和可以提供建议的专家之间建立网络。该项目将需要使用知识结构（例如知识图、行为树或状态转换图）来根据状态和操作对数据和控制的逻辑转换进行建模。因此，使用 JSON（或 XML）构造以编程方式实现此类结构的能力对于项目的成功至关重要。
对话式人工智能的增量式基于图的语义和推理
下一代对话式 AI 系统需要：（1）逐步处理语言，逐个标记，以提高响应速度，并能够处理对话现象，例如暂停、重新开始和自我更正；（2）逐步推理，允许建立超出所说内容的意义；（3）透明且可控，允许设计人员和系统本身轻松确定特定行为的原因并针对特定用户组或领域进行定制。在这篇短文中，我们介绍了正在进行的初步工作，将动态语法（DS） - 一种增量语义语法框架 - 与资源描述框架（RDF）相结合。这为创建增量语义解析器铺平了道路，该解析器在话语展开时逐步输出语义 RDF 图。我们还概述了如何通过 RDF 将解析器与增量推理引擎集成。我们认为，这种 DS - RDF 混合体满足了上面列出的要求，产生了可用于构建响应式、实时、可解释的会话式 AI 的语义基础设施，可以针对特定用户群体（例如痴呆症患者）快速定制。
数学推理的神经相关性：一项 fMRI 研究
我们通过功能性磁共振成像测量了六名年轻健康参与者在解决数学问题时的大脑激活情况。参与者解决了从必要算术运算测试 (NAOT) 中选出的问题，已知该测试与流畅推理任务相关。在三种情况下，参与者解决需要 (1) 一次操作（简单问题）、(2) 两次操作（困难问题）或 (3) 简单阅读和匹配单词（匹配问题）的问题，以控制 N A O T 问题的感知、运动和文本阅读需求。与匹配问题相比，受试者解决简单问题时观察到主要双侧额叶激活和最小后部激活。与简单问题相比，困难问题中观察到左顶叶区域的较小双侧额叶、颞叶和侧向激活。所有这些区域在困难问题中比在匹配问题中激活得更多。这些激活中的许多发生在与工作记忆相关的区域。这些结果表明，流畅推理是由工作记忆系统的复合体介导的，其中包括中央执行和领域特定数字和言语工作记忆。简介 数学问题解决是一项多组分认知任务，需要工作记忆、从属系统和中央执行的所有方面。算术运算的执行是数学问题解决中一个研究得很好的组成部分。许多病变和脑成像研究已经将对算术运算至关重要的大脑区域定位到与工作记忆相关的区域。在执行基本算术运算时，工作记忆被查询为中间产品，这些产品对于后续操作是必需的，必须积极维护，直到当前处理完成。数学问题解决中另一个尚未受到太多关注的组成部分是算术推理。在更复杂的问题中需要算术推理来确定解决给定问题需要哪些算术运算。在执行算术推理的过程中，需要进行目标管理、策略转变和规划作为评估
单幅图像结构恢复的几何推理
我们研究了从一组自动提取自单幅室内图像的线段中生成场景的合理解释的问题。我们表明，即使存在遮挡物体，我们也可以识别建筑物内部的三维结构。通过几何推理提出了几种物理上有效的结构假设，并进行了验证，以找到最适合线段的模型，然后将其转换为完整的 3D 模型。我们的实验表明，我们从线段恢复的结构与使用完整图像外观的方法相当。我们的方法展示了如何使用一组描述线段组之间几何约束的规则来修剪场景解释假设并生成最合理的解释。
学生对现代生物技术的道德推理研究
现代生物技术的应用引发了许多道德困境，因为它们既提高了我们的生活质量，又威胁着我们的社会结构。例如，基因诊断技术可以让父母在婴儿出生前选择基因健康的胚胎，从而挽救生命并避免流产。DNA指纹识别可能有助于抓捕罪犯；然而，保存所有公民的DNA记录的需要引发了人们对这些信息如何被滥用的严重担忧。医生现在可以编辑患者的基因来治疗遗传疾病，从而改善他们的生活质量；然而，它也会威胁到个人的人寿保险和职业前景（Nuffield Council in Bioethics，1993）。科学家还可以修改动物或植物的基因以产生理想的特性。例如，含有土壤细菌苏云金芽孢杆菌（Bt）特定基因的棉花，称为BT棉花，是一种转基因作物，可减少对杀虫剂的使用，但可能对生态系统产生长期影响。其他
R2D3：通过重建3D ...
认知科学家先驱3D空间推理是所有智力过程的基础。多模式大型语言模型（MLMS）由于对2D图像的印象令人印象深刻而被广泛采用，已被证明缺乏3D空间推理。对这些模型赋予的精确3D空间功能的评估有限。现有的基准用于探测MLMS中空间理解的基准主要集中于粗级空间意识（例如在左侧的左侧），或在预测给定对象查询的边界框时。相反，我们希望对模型对整个场景的语义和空间理解进行更全面的评估。因此，我们提出了一个基准R2D3，其中MLM的任务是将2D图像表示为具有精确3D位置和姿势的一组语义资产，该姿势可以准确地重建图形引擎中的3D场景。“通过综合分析”的这一任务要求该模型对组成场景及其精确3D相对位置的元素有全面的了解。我们的基准包括AI2THOR环境中的12K室内场景，并且与几个下游应用程序（例如体现的AI，空间推理和导航任务）兼容。使用我们的基准测试，我们探索了鼓励精确空间推理的MLM的调整技术。出乎意料的是，我们发现在基准的训练集上进行的常规微调虽然足以理解语义，但不足以了解场景中对象的精确3D位置和姿势。包括深度或通过标记图像中的点以及在训练期间包括其3D坐标（包括其3D坐标）的深度或传达精确的摄像机场取向，使该模型可以在测试时改进3D空间估计。我们希望R2D3基准测试将有助于探索探索设计选择的进步，从而改善对MLMS的精确3D空间理解。
fairadapt：公平数据预处理的因果推理
机器学习算法对于各种预测任务很有用，但它们也可以学习如何根据性别，种族或其他敏感属性来区分。这种实现产生了公平的机器学习领域，该领域旨在识别，量化和最终减轻这种算法偏见。此手稿描述了R软件包Fairadapt，该软件包实现了因果推理预处理方法。通过使用因果图形模型以及观察到的数据，该方法可用于解决“我的薪水是什么，如果我的性别/种族不同？”的假设问题。这种个人级别的反事实推理可以帮助消除歧视并有助于证明公正的决定。我们还讨论了适当的放松，假设某些因果关系从敏感属性到结果没有歧视性。
临床推理蓝图案例申请模板
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