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在快速发展的时代管理人工智能风险 - CIVIC Ai
他们正在迅速部署更多资源并开发新技术来提高人工智能能力。人工智能的进步也促进了更快的进步：人工智能助手越来越多地用于自动编程 4 、数据收集 5,6 和芯片设计 7 ，以进一步改进人工智能系统 8 。当人工智能达到人类水平的能力时，没有根本原因导致人工智能进步会减慢或停止。事实上，人工智能已经在蛋白质折叠和战略游戏等狭窄领域超越了人类的能力 9–11 。与人类相比，人工智能系统可以行动更快，吸收更多知识，并以更高的带宽进行通信。此外，它们可以扩展以使用巨大的计算资源，并且可以复制数百万个。改进的速度已经令人震惊，科技公司拥有将最新训练运行规模扩大 100 到 1000 12 倍所需的现金储备。结合人工智能研发的持续增长和自动化，我们必须认真考虑通用人工智能系统在当前或未来十年内在许多关键领域超越人类能力的可能性。然后会发生什么？如果管理得当并公平分配，先进的人工智能系统可以帮助人类治愈疾病、提高生活水平和保护我们的生态系统。人工智能提供的机会是巨大的。但先进的人工智能能力伴随着大规模风险，我们还没有走上妥善处理的轨道。人类正在投入大量资源使人工智能系统更加强大，但在安全和减轻危害方面的投入却少之又少。我们这次调整已经落后于计划了。为了让人工智能成为一种福音，我们必须重新定位；单靠推动人工智能能力是不够的。我们必须预见到持续危害和新风险的扩大，并在最大风险成为现实之前做好准备。气候变化花了几十年的时间才被承认和应对；对于人工智能来说，几十年可能太长了。
在教学学生中使用人工智能...
摘要。新技术越来越多地成为一个人生活的一部分，尤其是在教育阶段。教育是综合性格发展的主要组成部分，并影响了人类生活的所有领域。因此，人工智能（AI）的出现被引入了所有生活领域，因此无法被高等教育机构（HEI）所忽视。搜索对高等教育机构中的学生的教育过程的组织表现出积极影响。在现代世界中，策略正在成为许多专业的基本技能，并且需要对HEIS学生进行教学编程语言的现代方法，因为传统的教学方法不能总是在快速技术发展条件下提供必要的学生培训水平。这就是为什么在教授编程语言中使用AI的原因有几个原因：提高学生在现代劳动力市场中的竞争力；将创新引入教育系统，这使学习过程更加令人兴奋和激励；提高教授编程语言的有效性。它确定AI为教师在教育任务发展中提供了新的机会，并提供了可以使用AI执行的30个任务的列表。在HEI的1 - 4年学习的学生中进行了一项调查，这表明大多数受访者都知道AI并在其教育活动中积极使用。本研究介绍了对AI平台的分析结果，该结果可以在向学生教授编程语言的过程中使用，根据以下标准：智能教育系统；自动评估；互动教育平台；辅导系统；教育数据分析；移动学习应用程序；虚拟la-boratories和AI用于创建教育材料。AI中最活跃的用户原来是一年级的学生，也就是说，那些刚刚开始编程并准备就绪的人
实时数字双胞胎具有用于工业操纵器应用的加固学习：在NVIDIA ISAAC健身房的ABB Yumi机器人数字双胞胎设计和建筑RL应用程序
工业部门正在经历一个变革阶段，随着先进的机器人技术和人工智能（AI）技术的整合。本论文，探讨了数字双技术的协同应用以及增强学习在增强工业环境中机器人操纵器的效率和适应能力方面的应用。这项研究的核心前提重点是解决动态和复杂工业环境中手动程序方法的局限性。手动编程通常缺乏在各种且无法预测的环境中有效操作所需的适应性和学习能力。加固学习的合并使机器人操纵者能够通过与环境的互动来学习和调整，从而提高了运营效率，并最大程度地减少了对广泛编程工作的需求。数字双胞胎是物理环境的数字虚拟复制品。这允许在受控的，无风险的设置中对机器人操纵器行为进行模拟，分析和优化。将数字双胞胎与增强学习的集成能够对机器人系统进行有效的培训，从而使他们能够学习复杂的任务并适应新场景，而无需与现实培训相关的身体磨损和风险，并设置了环境。研究方法涉及开发数字双胞胎模拟环境，强化学习算法在此环境中的机器人操作器中的应用，并引起了学习任务转移能力对现实应用程序的重要性。该研究还研究了与数字双胞胎和加强学习技术相关的挑战。预期的结果包括提高机器人操纵器在工业应用中的适应性和效率，从而减少了为特定任务提供机器人所需的时间，成本和资源。此外，预计自动驾驶机器人操作的安全性和可靠性增强。这项研究旨在证明强化学习和数字双技术在转变工业机器人技术方面的潜力，从而为机器人应用提供了更具灵活，高效和智能的开发过程。本文对工业自动化的未来具有重要意义，为更适应性，高效和智能机器人系统提供了一种途径。通过利用AI和模拟技术的最新进步，它旨在为工业机器人技术的发展做出贡献，为更先进的工业解决方案铺平道路。
功绩单位嘉奖。根据陆军部长的指示，根据 AR 220-315，功绩单位嘉奖授予美国陆军以下单位，以表彰他们在指定期间表现突出、功绩卓著。嘉奖内容如下：1. 韩国通信区总部因在 1952 年 8 月 1 日至 1954 年 1 月 31 日期间在支持韩国作战行动中表现出的突出功绩而被表彰。通过为第八集团军和所有其他驻韩联合国部队的当前和预期后勤需求进行广泛而必要的规划和编程，总部（V）Ui
功绩单位嘉奖。~根据陆军部长的指示，依据 AR 220-315，功绩单位嘉奖授予美国陆军下列单位，以表彰其在指定期间内表现突出、功绩卓著的部队。表彰内容如下：1.朝鲜通信区司令部司令、第 8 集团军司令、第 9 集团军司令因在 1952 年 8 月 1 日至 1954 年 1 月 31 日期间在朝鲜作战行动中表现突出、功绩卓著而被表彰。通过为第八集团军和所有其他驻韩联合国部队的当前和预期后勤需求进行广泛的必要规划和编程，第 8 集团军司令部（第 9 集团军司令、第 9 集团军司令、第 9 集团军司令）成功应对了任何战术紧急情况。连队成员决心坚决不让任何障碍影响连队的效率，无论障碍多么巨大，连队通过迅速处理和分配物资取得了优异的战绩，为单个战斗士兵的战备、健康、福利和士气做出了巨大贡献。此外，连队还关押了所有中国和朝鲜战俘，并帮助韩国重建饱受战争蹂躏和经济枯竭的国家。连队如此有效地规划、监督和管理整个指挥部的职能，以至于这些重大任务的完成提高了联合国在世界眼中的地位，并在物质上帮助加强了联合国对抗共产主义势力的立场。同样，在公司监督下，策划和协调了具有高度敏感性的国际重大行动，如交换和处置战俘的“小交换”、“大交换”和“回收”行动，并取得了巨大成功。领导、指挥和指挥“朝鲜通信区”行动始终如一。在执行极其困难的任务时表现出模范的忠诚，为联合国首次武装争取世界和平作出了实质性贡献。该公司成员表现出的忠诚、主动性和团队精神为他们自己和美国军队赢得了巨大的荣誉。
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作家，标题，出版会议论文集Ildi Alla，HervéB。Olou，ValeriaLoscrì，Marco Levorato：从声音到视觉：视听融合和无人机检测深度学习。WISEC 2024：123-133，5月27日至29日，2024年，韩国共和国，朝鲜共和国，杨杨，洪郭朱，Yuwei yin，Jiaqi bai，Bing Wang，Jiaheng Liu，jiaheng liu，xinnian liang，linzheng Chai，liqun yang yang liqun yang liqun liem to Multim to Multim to Multim to Multim to Multim to Multim to Multim to Multim to Multim to Multimed：Myod：Myod：m3P。LREC/COLING 2024：10858- 10871，5月20日至25日，2024年，Torino，Italy Shun Zhang，Jian Yang，Jian Yang，Jiaqi Bai，Chaoran Yan，Chaoran Yan，Tongliang Li，Zhao Yan，Zhao Yan，Zhoujun li：与吸引吸引和分散类型的新的Intent Discovies。LREC/COLING 2024: 12193-12206, May 20-25, 2024, Torino, Italy Kun Wu, Mert Hidayetoglu, Xiang Song, Sitao Huang, Da Zheng, Israt Nisa, Wen-Mei Hwu: Hector: An Efficient Pro- gramming and Compilation Framework for Implementing Relational Graph Neural Networks in GPU Architec- tures。Asplos（3）2024：528-544，4月27日至5月1日，2024年，加利福尼亚州La Jolla，美国加利福尼亚州Juan-David Guerrero-Balaguera，Josie E. Rodriguez Condia，Marco Levorato，Marco Levorato，Matteo Sonza Reorda：评估对拆分计算的重新责任的责任。vts 2024：1-6，4月22日至24日，2024年，坦佩，亚利桑那州，美国汉宁·陈，Yang ni，Yang ni，Wenjun Huang，Mohsen Imani：可通过硬件软件套件来签名。CICC 2024: 1-8, April 21-24, 2024, Denver, CO, USA Mohamad Fakih, Rahul Dharmaji, Yasamin Moghaddas, Gustavo Quiros, Oluwatosin Ogundare, Mohammad Abdullah Al Faruque: LLM4PLC: Harnessing Large Language Models for Verifiable Programming of PLCs in Industrial Control Systems .ICSE-SEIP 2024：192-203，4月14日至204日，2024年，里斯本，葡萄牙Giuseppe Esposito，Juan-David Guerrero-Balaguera，Josie E. Rodriguez Condia，Marco Levorato，Marco Levorato，Matteo Sonza Reor-da：评估不同的拆分Never Internal Internal Internal Internal Internal Neyural网络。LATS 2024: 1-6, April 9-12, 2024, Maceio, Brazil Mahyar Abbasian, Taha Rajabzadeh, Ahmadreza Moradipari, Seyed Amir Hossein Aqajari, Hongsheng Lu, Amir M. Rah- mani: Controlling the Latent Space of GANs through Reinforcement Learning: A Case Study on Task-based Image-to- Image 翻译 。SAC 2024: 1061-1063, April 8-12, 2024, Avila, Spain Matteo Mendula, Paolo Bellavista, Marco Levorato, Sharon Ladron de Guevara Contreras: Furcifer: a Context Adaptive Middleware for Real-world Object Detection Exploiting Local, Edge, and Split Computing in the Cloud Continu- um .PerCom 2024: 47-56, March 11-15, 2024, Biarritz, France Xiaoyu Niu, Yanjun Zhang, Yifan Zhang, Hongzheng Tian, Bo Yu, Shaoshan Liu, Sitao Huang: Accelerating Autonomous Path Planning on FPGAs with Sparsity-Aware HW/SW Co-Optimizations .FPGA 2024：42，3月3日至5日，2024年，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州蒙特雷，洪郭AAAI 2024：135-143，2月20日至27日，2024年，加拿大温哥华
确定解决马尔可夫决策过程的有效方法
我们在这里考虑马尔可夫决策过程（MDPS），总体知识是已知的过渡和奖励功能。主要有两种有效的方法，可以使用基于模型的方法来精确求解MDP：动态编程或线性程序，如[11]中所述。确定解决MDP问题的最有效方法一直是文献研究的主题。有关全面的审查，请参阅[1]以及[11，9]。根据[11]，有人认为，基于价值的算法（例如价值迭代（VI）及其变体）并不像基于政策的方法那样实用，因此建议避免使用。另一方面，对基于策略的方法进行了比较下注政策迭代（PI）和政策迭代（PIM）尚不清楚，尽管后者似乎更有效[11]。早期的发现表明，线性编程方法不适合解决此类问题，这主要是由于求解器的速度慢[9]。尽管如此，文献中的比较研究有限，截至2007年，这个问题仍未解决[10]。随着线性编程求解器（例如Gurobi或cplex）的性能不断提高，以及并行化可能性的进步，对求解方法的定期重新评估变得相关。因此，在[1]的研究中，对线性编程和政策迭代的性能进行了比较分析，是对特定的马尔可夫决策过程（MDP）模型进行的，重点介绍了预期的总奖励标准。非零条目的1％。所考虑的MDP的特征是较大的状态空间（基数至少为2000），并且表现出各种动作选择（范围为2至500）。值得注意的是，所有过渡矩阵都高度稀疏，仅包含1％和0。先前的研究采用内点方法来解决线性程序。他们认为线性编程（LP）优于策略迭代（PI），并且对于特定模型而言，这显着。必须注意，[1]检查的模型类别在文献中很普遍，尤其是在给定状态下可能的转移数量的网络问题中。尽管如此，该研究仍具有一定的局限性。首先，即使这些方法可能会超过速度上的标准PI，但它并未考虑修改策略迭代及其变体。其次，研究中采用的LP解决方法仅提供政策而不是政策和价值观，就像动态编程一样。最后，其结论对更稀疏或其他操作标准的更广泛案例的概括性仍然不确定。这项工作的目的是找出线性编程在更一般的情况下是否仍然是一种有效的工具，并且在哪些条件（状态空间和行动空间维度，稀疏性）下找到使用动态编程仍然有效。