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World File Search SystemSutskever
律师事务所内的 ChatGPT 和生成式 AI
1 通过生成式预训练提高语言理解能力，OpenAI（Alec Radford、Karthik Narasimhan、Tim Salimans 和 Ilya Sutskever）；2018 年出版；网址：https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf。
基于图像的可解释人工智能准确识别1
13 Krizhevsky A，Sutskever I，Hinton GE。具有深卷积280神经网络的Imagenet分类。在：第281届神经281信息处理系统国际会议论文集 - 第1卷。Curran Associates Inc。：Red Hook，NY，282 USA，2012年，第1097–1105页。283
Econ 295/CS323 2023 年春季课程大纲 5-21
3. Manning, Christopher D. “人类语言理解与推理。” Daedalus (2022) 151, no. 2: 127-138。4. Srivastava, Aarohi, Abhinav Rastogi, Abhishek Rao, Abu Awal Md Shoeb, Abubakar Abid, Adam Fisch, Adam R. Brown 等人。“超越模仿游戏：量化和推断语言模型的能力。” arXiv preprint arXiv:2206.04615 (2022)。5. Devlin, Jacob, Ming-Wei Chang, Kenton Lee 和 Kristina Toutanova。“ Bert：用于语言理解的深度双向转换器的预训练。” arXiv preprint arXiv:1810.04805 (2018)。 6. Radford, Alec、Karthik Narasimhan、Tim Salimans 和 Ilya Sutskever。“通过生成式预训练提高语言理解能力。”（2018 年）。7. Chen, Mark、Alec Radford、Rewon Child、Jeffrey Wu、Heewoo Jun、David Luan 和 Ilya Sutskever。“从像素生成预训练。”国际机器学习会议，第 1691-1703 页。PMLR，2020 年。
用于文本分类的量子循环架构
循环神经网络 (RNN) 在神经 NLP 的早期阶段具有变革性（Sutskever 等人，2014 年），并且与 Transformers 等较新的架构相比仍具有竞争力（Orvieto 等人，2024 年）。如今，量子计算也正在成为一种潜在的变革性技术（Preskill，2018 年），我们很自然地会考虑 NLP 模型的量子版本，比如 RNN，并问它们是否比经典模型具有任何优势。在这里，我们开发了基于参数化量子电路 (PQC) 的单元量子 RNN。PQC 可用于提供一种混合量子经典计算形式，其中输入和输出采用经典数据的形式，而控制 PQC 计算的一组参数是经过经典优化的（Benedetti 等人，2019 年）。量子计算之所以令人兴奋，是因为它能让我们高效地解决问题或运行模型，而这些在传统计算机上无法高效运行（Nielsen and Chuang，2000）。量子硬件的快速发展意味着
深度学习与人工智能
不受位置变化的影响。生物控制论，36（4），193-202。 https://doi.org/10.1007/BF 00344251 Goodfellow, I.、Bengio, Y. 和 Courville, A. (2016)。深度学习。麻省理工学院出版社。 （Schmidt、I. Schiffman、Y. Schaefer、A. 化学工程师和仪器仪表（2018）Graves、A.、Wayne、G. 和 Danihelka、I.（2014）。神经图灵机。 arXiv。 Ha, D. 和 Schmidhuber, J. (2018)。世界模特。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/1803.10122 Han, K., Wang, Y., Chen, H., Chen, X., Guo, J., Liu, Z., Tang, Y., Xiao, A., Xu, C., Xu, Y., Yang, Z., Zhang, Y., & Tao, D. (2020 年)。关于视觉变压器的调查。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2012.12556 Higgins, I., Amos, D., Pfau, D., Racaniere, S., Matthey, L., Rezende, D., 和 Lerchner, A. (2018)。迈向解开表征的定义。 arXiv。 https://archiv. org/abs/1812.02230 美国国立卫生研究院（AI）（2020 年）。 2020 年人工智能市场：5 年历史的人工智能创新和 5 年历史的临床试验 LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015 年)。深度学习。自然，521，436-444。 http://dx.doi.org/10.1038/nature 14539 Mansimov, E., Parisotto, E., Ba, JL 和 Salakhutdinov, R. (2015)。利用注意力机制根据标题生成图像。 arXiv。 https://archiv.org/abs/1511.02793 纽约（2015 年）。 我的一位朋友是角川家族的成员（2016年）（2016年）。 http://dx.doi.org/10.1037/0033-295X.101.1.13 McCulloch, WS 和 Pitts, W. (1943)。神经活动中蕴含的观念的逻辑演算。数学生物物理公报，5（4），115-133。 https://doi.org/10.1007/BF02478259 Nakkiran, P.、Kaplun, G.、Bansal, Y.、Yang, T.、Barak, B. 和 Sutskever, I. (2019)。深度双重下降：更大的模型和更多的数据会带来危害。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1912.02292 Perez, J.、Marinkovic, J. 和 Barcelo, P.（2019 年 5 月 6-9 日）。论现代神经网络架构的图灵完备性。 ICLR 2019：第七届学习表征国际会议。路易斯安那州新奥尔良。美国。 Radford , A.、Kim , JW、Hallacy , C.、Ramesh , A.、Goh , G.、Agarwal , S.、Sastry , G.、Askell , A.、Mishkin , P.、Clark , J.、Krueger , G. 和 Sutskever , I. (2021)。从自然语言监督中学习可转移的视觉模型。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2103.00020 Ramachandran, P., Zoph, B., 和 Le, QV (2017)。寻找激活函数。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1710.05941 Razavi, A., van the Word, A. 和 Vinyals, O. (2019)。使用 VQ-VAE-2 生成各种高保真图像arXiv。 https://arxiv.org/abs/1906.00446 Reed, S.、Akata, Z.、Yan, X.、Logeswaran, L.、Schiele, B. 和。
更安全的学习自主系统的正式验证
R. S. Boyer和J. S. Moore。Boyer-Moore定理卖者。https://www.cs.utexas.edu/users/moore/best- indeas/nqthm/index.html。D. Cofer，R。Sattigeri，I。Amundson，J。Babar，S。Hasan，E。W。Smith，K。Nukala，D。Osipychev，M。A。Moser，J。L。Paunicka，D。D。D. D. Margineantu，L。Timmerman，L。Timmerman，and J. Q. Q. Q. stringfield。具有运行时保证的碰撞避免神经网络的飞行测试。2022年IEEE/AIAA 41st Digital Avionics Systems会议（DASC），第1-10页，2022年9月。R. Desmartin，G。O。Passmore，E。Komendantskaya和M. Daggit。 CheckInn：Imandra中的范围范围神经网络验证。 在第2022页中：第24届国际宣言节目原则和实践研讨会，佐治亚州第比利斯，9月20日至2022年，第3：1-3：14页。 ACM，2022。 S. Grigorescu，B。Trasnea，T。Cocias和G. Macesanu。 对自动驾驶的深度学习技术的调查。 Field Robotics Journal，37（3）：362–386，2020。 ISSN 1556-4967。 W. A. Hunt，M。Kaufmann，J。S。Moore和A. Slobodova。 使用ACL2进行工业硬件和软件验证。 皇家学会的哲学交易A：数学，物理和工程科学，375（2104）：20150399，2017年9月。 O. Isac，C。W。Barrett，M。Zhang和G. Katz。 通过证明生产的神经网络验证。 2022计算机辅助设计（FMCAD）中的形式方法，第38-48页，2022年。 K. D. Julian，J。Lopez，J。S. Brush，M。P. Owen和M. J. Kochenderfer。 飞机避免碰撞系统的政策压缩。R. Desmartin，G。O。Passmore，E。Komendantskaya和M. Daggit。CheckInn：Imandra中的范围范围神经网络验证。在第2022页中：第24届国际宣言节目原则和实践研讨会，佐治亚州第比利斯，9月20日至2022年，第3：1-3：14页。ACM，2022。S. Grigorescu，B。Trasnea，T。Cocias和G. Macesanu。对自动驾驶的深度学习技术的调查。Field Robotics Journal，37（3）：362–386，2020。ISSN 1556-4967。W. A.Hunt，M。Kaufmann，J。S。Moore和A. Slobodova。 使用ACL2进行工业硬件和软件验证。 皇家学会的哲学交易A：数学，物理和工程科学，375（2104）：20150399，2017年9月。 O. Isac，C。W。Barrett，M。Zhang和G. Katz。 通过证明生产的神经网络验证。 2022计算机辅助设计（FMCAD）中的形式方法，第38-48页，2022年。 K. D. Julian，J。Lopez，J。S. Brush，M。P. Owen和M. J. Kochenderfer。 飞机避免碰撞系统的政策压缩。Hunt，M。Kaufmann，J。S。Moore和A. Slobodova。使用ACL2进行工业硬件和软件验证。皇家学会的哲学交易A：数学，物理和工程科学，375（2104）：20150399，2017年9月。O. Isac，C。W。Barrett，M。Zhang和G. Katz。通过证明生产的神经网络验证。2022计算机辅助设计（FMCAD）中的形式方法，第38-48页，2022年。K. D. Julian，J。Lopez，J。S. Brush，M。P. Owen和M. J. Kochenderfer。 飞机避免碰撞系统的政策压缩。K. D. Julian，J。Lopez，J。S. Brush，M。P. Owen和M. J. Kochenderfer。飞机避免碰撞系统的政策压缩。2016 IEEE/AIAA 35届数字航空电子系统会议（DASC），第1-10页，2016年9月。K. Kanishev。 imandra界面到机器人OS：第一部分I. https：//medium.com/imandra/imandra-intra-intra-intra-intra-intra-intra-intra-intra-os-part-os-part-i-9f388888888888888888c5c3a1。 G. Katz，C。W。Barrett，D。L。Dill，K。Julian和M. J. Kochenderfer。 Reluplex：用于验证深神经网络的有效SMT求解器。 在R. Majumdar和V. Kuncak中，编辑，计算机辅助验证-29届国际会议，2017年，德国海德堡，2017年7月24日至28日，会议记录，第一部分，计算机科学讲义的第10426卷，第97-117页。 Springer，2017年。 G. O. Passmore。 在金融算法的形式方法的工业化中学到的一些经验教训。 在M. Huisman，C.Păsăreanu和N. Zhan中 Springer International Publishing。 ISBN 978-3-030-90870-6。 C. Szegedy，W。Zaremba，I。Sutskever，J。Bruna，D。Erhan，I。J。Goodfellow和R. Fergus。 神经网络的有趣特性。 Corr，2013年12月。K. Kanishev。imandra界面到机器人OS：第一部分I. https：//medium.com/imandra/imandra-intra-intra-intra-intra-intra-intra-intra-intra-os-part-os-part-i-9f388888888888888888c5c3a1。G. Katz，C。W。Barrett，D。L。Dill，K。Julian和M. J. Kochenderfer。 Reluplex：用于验证深神经网络的有效SMT求解器。 在R. Majumdar和V. Kuncak中，编辑，计算机辅助验证-29届国际会议，2017年，德国海德堡，2017年7月24日至28日，会议记录，第一部分，计算机科学讲义的第10426卷，第97-117页。 Springer，2017年。 G. O. Passmore。 在金融算法的形式方法的工业化中学到的一些经验教训。 在M. Huisman，C.Păsăreanu和N. Zhan中 Springer International Publishing。 ISBN 978-3-030-90870-6。 C. Szegedy，W。Zaremba，I。Sutskever，J。Bruna，D。Erhan，I。J。Goodfellow和R. Fergus。 神经网络的有趣特性。 Corr，2013年12月。G. Katz，C。W。Barrett，D。L。Dill，K。Julian和M. J. Kochenderfer。Reluplex：用于验证深神经网络的有效SMT求解器。在R. Majumdar和V. Kuncak中，编辑，计算机辅助验证-29届国际会议，2017年，德国海德堡，2017年7月24日至28日，会议记录，第一部分，计算机科学讲义的第10426卷，第97-117页。Springer，2017年。G. O. Passmore。在金融算法的形式方法的工业化中学到的一些经验教训。在M. Huisman，C.Păsăreanu和N. Zhan中Springer International Publishing。ISBN 978-3-030-90870-6。 C. Szegedy，W。Zaremba，I。Sutskever，J。Bruna，D。Erhan，I。J。Goodfellow和R. Fergus。 神经网络的有趣特性。 Corr，2013年12月。ISBN 978-3-030-90870-6。C. Szegedy，W。Zaremba，I。Sutskever，J。Bruna，D。Erhan，I。J。Goodfellow和R. Fergus。神经网络的有趣特性。Corr，2013年12月。
使用自动编码器的无监督表示形式通过...
I would like to thank all the past and present members of the PSI lab and the Machine Learning group at U of T, especially Babak Alipanahi, Andrew Delong, Christopher Srinivasa, Jimmy Ba, Hannes Bretschneider, Alice Gao, Hui Xiong, Leo Lee, Michael Leung, and Oren Kraus for sharing ideas and collaborating with me.在我的博士学位期间，我在Google上做了两次Intenrship，这对我来说都是一次很棒的学习经历。我要感谢Google Brain Team和Google DeepMind团队的所有成员，尤其是Oriol Vinyals，Jon Shlens，Navdeep Jaitly，Ian Goodfellow，Ilya Sutskever，Timothy Lillicrap，Ali Eslicrap，Ali Eslami，Sam Bowman，Sam Sam Bowman和Jon Gauthier。我特别要感谢Alireza Moghaddamjoo和Hamid Sheikhzadeh Nadjar启发我在伊朗阿米尔卡比尔技术大学的本科生期间从事学术研究并与我合作。我很高兴与许多好朋友一起度过博士学位。尤其要感谢Sadegh Jalali，Aynaz Vatankhah，Masoud Barekatain，Amin Heidari，Weria Havary-Nassab，David Jorjani，Parisa Zareapour，Ehsan Shojaei，Siavash Fazeli和Mohammad norououzi。我借此机会特别感谢Nasrin Tehrani和Hamid Emami。，由于过去几年的持续支持，我在加拿大感到家。当然，我最深切的感激和爱属于我的父母，纳斯林和哈桑，
民用人工智能的国际治理
5 Jonas Schuett，“定义人工智能监管范围”，法律优先项目工作文件第 9 号 (2021 年)，https://papers.ssrn.com/abstract=3453632。6 白宫，“白宫与首席执行官就推进负责任的人工智能创新举行会议的宣读”，2023 年 5 月 4 日，https://www.whitehouse.gov/briefing-room/statements-releases/2023/05/04/readout-of-white-house-meeting-with-ceos-on-advancing-responsible-artificial-int elligence-innovation/。 7 “人工智能监督：人工智能规则”，2023 年 5 月 16 日，https://www.judiciary.senate.gov/committee-activity/hearings/oversight-of-ai-rules-for-artificial-intelligence。8 António Guterres，“秘书长在安全理事会关于人工智能的讲话”(联合国安全理事会，2023 年 7 月 18 日)，https://www.un.org/sg/en/content/sg/speeches/2023-07-18/se cretary-generals-remarks-the-security-council-artificial-intelligence。 9 ABP News Bureau，“金砖国家呼吁建立有效的全球人工智能框架，强调道德发展”，ABP News Live，2023 年 6 月 2 日，https://news.abplive.com/technology/ai-brics-nations-cal-for-effective-global-framework-on-artificial-intelligence-emphasise-on-ethical-development-1606406。10 Sam Altman、Greg Brockman 和 Ilya Sutskever，“超级智能治理”，OpenAI，2023 年 5 月 22 日，https://openai.com/blog/governance-of-superintelligence。11 谷歌首席执行官呼吁制定全球人工智能监管规则（60 分钟，2023 年 4 月 16 日），https://www.youtube.com/watch?v=aNsmr-tvQhA。 12 Brad Smith，“治理人工智能：未来蓝图”（微软，2023 年 5 月 25 日）。 13 “苏纳克称英美将在人工智能安全方面展开合作”，路透社，2023 年 6 月 8 日，https://www.reuters.co m/technology/britain-us-work-together-ai-safety-says-sunak-2023-06-08/。 14 “英国将主办首届全球人工智能峰会”，GOV.UK，2023 年 6 月 7 日，https://www.gov.uk/g overnment/news/uk-to-host-first-global-summit-on-artificial-intelligence。 15 我们将“民用”人工智能定义为除由国家直接授权为军事或情报部门等敏感目的而开发的人工智能以外的所有人工智能。 16 Bommasani 等人，“论基础模型的机遇和风险”； Anderljung 等人，“前沿人工智能监管”。
人工智能与人类交互舒适度研究
[1] Michael Ahn、Anthony Brohan、Noah Brown、Yevgen Chebotar、Omar Cortes、Byron David、Chelsea Finn、Keerthana Gopalakrishnan、Karol Hausman、Alex Herzog 等人。2022 年。尽我所能，不要照我说的做：为机器人可供性奠定语言基础。arXiv 预印本 arXiv:2204.01691 (2022)。[2] Chris Baker、Rebecca Saxe 和 Joshua Tenenbaum。2011 年。贝叶斯心智理论：建模联合信念-愿望归因。在认知科学学会年会论文集，第 33 卷。[3] Chris L Baker、Noah D Goodman 和 Joshua B Tenenbaum。2008 年。基于理论的社会目标推理。在认知科学学会第三十届年会论文集。 Citeseer，1447–1452。[4] Chris L Baker 和 Joshua B Tenenbaum。2014 年。使用贝叶斯心理理论对人类计划识别进行建模。计划、活动和意图识别：理论与实践 7 (2014)，177–204。[5] Andreea Bobu、Marius Wiggert、Claire Tomlin 和 Anca D Dragan。2021 年。特征扩展奖励学习：重新思考人类输入。在 2021 年 ACM/IEEE 人机交互国际会议论文集上。216–224。[6] Andreea Bobu、Marius Wiggert、Claire Tomlin 和 Anca D Dragan。2022 年。通过学习特征在奖励学习中诱导结构。国际机器人研究杂志 (2022)，02783649221078031。[7] Mustafa Mert Çelikok、Tomi Peltola、Pedram Daee 和 Samuel Kaski。2019 年。具有心智理论的交互式人工智能。arXiv 预印本 arXiv:1912.05284 (2019)。[8] Aakanksha Chowdhery、Sharan Narang、Jacob Devlin、Maarten Bosma、Gaurav Mishra、Adam Roberts、Paul Barham、Hyung Won Chung、Charles Sutton、Sebastian Gehrmann 等人。2022 年。Palm：使用路径扩展语言建模。arXiv 预印本 arXiv:2204.02311 (2022)。[9] Harmen De Weerd、Rineke Verbrugge 和 Bart Verheij。 2013. 了解她知道你知道的事情有多大帮助？一项基于代理的模拟研究。人工智能 199 (2013)，67–92。[10] Jacob Devlin、Ming-Wei Chang、Kenton Lee 和 Kristina Toutanova。2018. Bert：用于语言理解的深度双向变压器的预训练。arXiv 预印本 arXiv:1810.04805 (2018)。[11] Prafulla Dhariwal 和 Alexander Nichol。2021. 扩散模型在图像合成方面击败了 gans。神经信息处理系统进展 34 (2021)，8780–8794。[12] Prashant Doshi、Xia Qu、Adam Goodie 和 Diana Young。2010. 使用经验主义交互式 POMDP 对人类的递归推理进行建模。在第九届自主智能体和多智能体系统国际会议论文集：第 1 卷-第 1 卷。1223–1230。[13] 段佳飞、余志强、谭辉、朱宏远和陈志东。2022 年。具身人工智能调查：从模拟器到研究任务。IEEE 计算智能新兴主题汇刊 (2022 年)。[14] 段佳飞、余志强、谭辉、易立和陈志东。2022 年。BOSS：对象上下文场景中人类信念预测的基准。arXiv 预印本 arXiv:2206.10665 (2022 年)。[15] David Engel、Anita Woolley、Lisa Jing、Christopher Chabris 和 Thomas Malone。2014 年。从眼睛读懂心思还是从字里行间读懂心思？心智理论在线上和面对面时同样能预测集体智慧。PloS one 9 (12 2014)，e115212。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0115212 [16] Dylan Hadfield-Menell、Stuart J Russell、Pieter Abbeel 和 Anca Dragan。2016 年。合作逆强化学习。神经信息处理系统的进展 29 (2016)。[17] Yanlin Han 和 Piotr Gmytrasiewicz。2018 年。使用交互式 POMDP 在多智能体环境中学习他人的意向模型。神经信息处理系统的进展 31 (2018)。 [18] 何开明、张翔宇、任少卿和孙健。2016 年。深度残差学习在图像识别中的应用。IEEE 计算机视觉与模式识别会议论文集。770–778。[19] Jonathan Ho、Ajay Jain 和 Pieter Abbeel。2020 年。去噪扩散概率模型。神经信息处理系统进展 33（2020 年），6840–6851。[20] Kyriaki Kalimeri 和 Ingvar Tjostheim。2020 年。人工智能与对未来的担忧：挪威案例研究。在《分布式、环境和普适交互》中，Norbert Streitz 和 Shin'ichi Konomi（编辑）。Springer International Publishing，Cham，273–284。 [21] Max Kleiman-Weiner、Mark K Ho、Joseph L Austerweil、Michael L Littman 和 Joshua B Tenenbaum。2016 年。协调合作或竞争：社交互动中的抽象目标和共同意图。《认知科学》。[22] Yann LeCun、Yoshua Bengio 和 Geoffrey Hinton。2015 年。深度学习。《自然》521，7553（2015 年），436–444。[23] Maria D. Molina 和 S. 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