XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemhassabis
他们通过计算和人工智能揭示了蛋白质的秘密
当 Demis Hassabis 和 John Jumper 确认 AlphaFold2 确实有效后，他们计算了所有人类蛋白质的结构。然后他们预测了研究人员在绘制地球生物图谱时迄今为止发现的几乎所有 2 亿种蛋白质的结构。Google DeepMind 还将 AlphaFold2 的代码公开，任何人都可以访问它。这个人工智能模型已经成为研究人员的金矿。到 2024 年 10 月，来自 190 个国家的 200 多万人使用了 AlphaFold2。以前，获得蛋白质结构通常需要数年时间，甚至可能根本无法获得。现在只需几分钟即可完成。这个人工智能模型并不完美，但它可以估计它所产生的结构的正确性，因此研究人员知道预测的可靠性。图 5 展示了 AlphaFold2 如何帮助研究人员的众多示例中的几个。
超级大脑，而非替代品：设计人机协作，打造更美好的未来工作
由该领域的创始人在 20 世纪 50 年代提出，以机器形式实现人类认知。12 从那时起，人工智能的重大里程碑通常被定义为机器智能在实现完全人类智能的道路上又迈出了一步。例如，国际象棋大师加里卡斯帕罗夫输给 IBM 的深蓝计算机被广泛讨论为“大脑的最后一战”。13 在输给 IBM Watson 的过程中，Jeopardy 智力竞赛节目冠军肯詹宁斯开玩笑说：“我个人欢迎我的新计算机霸主。”14 最近，在 AlphaGo 击败围棋冠军李世石后不久，英国《金融时报》发表了一篇关于 DeepMind 首席执行官德米斯哈萨比斯的个人简介，其中指出：“在 DeepMind，工程师们已经创建了基于神经网络的程序，以人脑为模型......智能是通用的，而不是特定的。这种人工智能像人类一样‘思考’。”15
Mar.2024 / vol.185 < / div>
在2022年，日本铁路系统成立150周年，我有机会聆听许多专家的技术观点，并表达我的观点。我发现的是与可靠的公共交通，对数字社会响应以及如何改善信息社会中的运输技术的普遍意识。这是关于流动性应如何在老龄化和迅速缩小的人群中为可持续社会做出贡献的讨论的基础。在成立150周年之后计划的有关运输技术的特刊也是一系列文章，这些文章专门描述了Mitsubishi Electric Corporation在运输系统上的技术研究，以应对重要的开发问题，例如可持续管理，节能技术，这些技术考虑了碳中性，自动化，自动化，自动化和维护，维护和维护，无线技术和自动培训的运营以及Post-Cornoation Corna erarona的应用。这些是当前技术的最新摘要。在150周年的一系列讨论中，我介绍了“ SF原型”的想法，并提出了一个相当奇怪的建议，即值得关注未来30年中如何在科幻小说中描绘出在未来30年中消灭铁路系统的技术，以讨论铁路的可持续发展问题。当时不太明显，但是由于大流行的影响，生成的AI目前正在吸引更多的关注。如何改变未来是作为实际问题，而不是科幻小说。在反乌托邦科幻电影中看到的如《终结者》和《前机械师》，西方社会似乎非常关注和警惕AI以及我们生活空间中机器人的扩散。实际上，人工智能社区的代表，例如OpenAI的首席执行官Sam Altman，Google DeepMind的首席执行官Demis Hassabis以及其他科学家Demis Hassabis博士对公众对他们促进的高级AI的使用表示了强烈的关注，并且令人惊讶地暗示了某些限制对发展的速度。相比之下，日本很少工程师似乎在上面表达出严重的关注，因为他们着重于使用该技术来提高生产力和满足个人客户需求的积极方面，并看到毫不犹豫地推动其进步的重要性。电台上的一位评论员说，这可能是因为我们的先进技术形象是基于Astro Boy和Doraemon，这是最著名的日本动画片，它描绘了技术社会的光明未来。尽管这不是基于可靠证据的论点，但我认为这是一种直观正确的观点。
检查针对AI存在风险的流行论点
对人工智能（AI）及其潜在存在风险的关注引起了极大的关注，诸如Geoffrey Hinton和Dennis Hassabis之类的数字提倡对灾难性结果进行强大的保障措施。尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）和麦克斯·蒂格马克（Max Tegmark）等知名学者通过探索超智能AI的长期影响进一步推动了话语。然而，这种存在的风险叙事面临批评，特别是在流行媒体中，诸如Timnit Gebru，Melanie Mitchell和Nick Clegg之类的学者认为，除其他外，它分散了当前问题的注意力。尽管媒体报道广泛，但对存在风险话语的怀疑却在学术文献中受到了严格的治疗有限。解决这种不平衡，本文重建并评估了三个反对存在风险观点的共同参数：分心论点，人类脆弱的论点以及干预论点的检查点。通过系统地重建和评估这些论点，本文旨在为更平衡的学术话语和对AI的进一步研究提供基础。
人工智能与认知科学
Harnad，S。（1990） Kodansha。 3。Matsubara，J。和Kawamura，H。（2019年）。 , 240–246。 McCarthy, J., & Hayes, P. (1969). 从人工智能的角度看一些哲学问题。收录于 B. Meltzer 和 D. Michie (编)，机器智能，4 (第 463–502 页)。英国爱丁堡：爱丁堡大学出版社。 （McCarthy, J. Hayes, P. Miura (译) (1990). 人工智能为什么需要哲学？框架问题的起源和发展。哲学书房） Searle, J. (1980). 思想、大脑和程序。行为与脑科学，3，417–457。 Shanahan, M. (1997). 解决框架问题。马萨诸塞州剑桥：麻省理工学院出版社。 Silver, D., Huang, A., Maddison, CJ、Guez、A.、Sifre、L.、van den Driessche、G.、...... Hassabis、D. (2016)。利用深度神经网络和树搜索掌握围棋游戏。《自然》，529，445–446。Watanabe、A. 和 Yasuki、K. (2007)。Bonanza 与游戏大脑：最强的将棋软件会超越人类吗？角川书店 Yamamoto、K. (2017)。人工智能是如何超越大师的？ ─最强将棋AI开发者Ponanza教授
新闻摘要中的持续学习-Jiliang（Eric）li
Web服务1，David Lopez-Paz和Marc'aurelio Ranzato（2017）。连续学习的梯度情节记忆。corr，ABS/1706.08840。2，Hanul Shin，Jung Kwon Lee，Jaehong Kim和Jiwon Kim（2017）。 持续学习，并具有深刻的生成重播。 corr，ABS/1705.08690。 3，詹姆斯·柯克帕特里克（James Kirkpatrick），拉兹万·帕斯卡努（Razvan Pascanu），尼尔·C·拉比诺维茨（Neil C. Hadsell（2016）。 克服神经网络中的灾难性遗忘。 Corr，ABS/1612.00796。 4，TimothéeLesort，Hugo Caselles-Dupre，MichaëlGarciaOrtiz，Andrei Stoian和David Filliat（2018）。 从持续学习的角度来看生成模型。 corr，ABS/1812.09111。 5，Antonio Carta，Lorenzo Pellegrini，Andrea Cossu，Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco，“ Avalanche：Pytorch的深度持续学习图书馆”，《机器学习研究杂志》，第1卷。 24，否。 363，pp。 1-6，2023。 6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。2，Hanul Shin，Jung Kwon Lee，Jaehong Kim和Jiwon Kim（2017）。持续学习，并具有深刻的生成重播。corr，ABS/1705.08690。3，詹姆斯·柯克帕特里克（James Kirkpatrick），拉兹万·帕斯卡努（Razvan Pascanu），尼尔·C·拉比诺维茨（Neil C. Hadsell（2016）。克服神经网络中的灾难性遗忘。Corr，ABS/1612.00796。4，TimothéeLesort，Hugo Caselles-Dupre，MichaëlGarciaOrtiz，Andrei Stoian和David Filliat（2018）。 从持续学习的角度来看生成模型。 corr，ABS/1812.09111。 5，Antonio Carta，Lorenzo Pellegrini，Andrea Cossu，Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco，“ Avalanche：Pytorch的深度持续学习图书馆”，《机器学习研究杂志》，第1卷。 24，否。 363，pp。 1-6，2023。 6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。4，TimothéeLesort，Hugo Caselles-Dupre，MichaëlGarciaOrtiz，Andrei Stoian和David Filliat（2018）。从持续学习的角度来看生成模型。corr，ABS/1812.09111。5，Antonio Carta，Lorenzo Pellegrini，Andrea Cossu，Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco，“ Avalanche：Pytorch的深度持续学习图书馆”，《机器学习研究杂志》，第1卷。24，否。363，pp。1-6，2023。6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。
高等教育中的生成AI当前实践和...
大学面临着一种新兴技术，在发展，标准化，监管和可用性方面仍然显示许多不确定性。斯坦福大学人工智能指数报告2024 1的主要要点清楚地证明了这一点：AI在某些领域超过了人类绩效，但仍落后于许多更复杂的任务。行业主导着Frontier人工智能研究，超级学术界和行业 - 学术合作；在这里，美国超过了中国，欧盟和英国，是顶级AI模型的主要来源。Frontier AI模型的培训成本越来越高，而生成AI的资金每年飙升至252亿美元。比较顶级AI模型的风险和局限性很难是由于缺乏负责任的AI基准标准化。同时，AI法规显着增加。AI可能会提高工作生产力并加速科学发现 - 一个观点的例子是Demis Hassabis和John Jumper的突破性AI模型Alphafold，该模型允许预测研究人员几乎所有的2亿蛋白质结构，这些蛋白质已识别为2024年化学中的贵族奖。同时，越来越多的世界人口认识到AI对他们的生活的不断上升，并关心了它。许多研究考虑了社会的社会利益和风险3。
实施和扩展人工智能
ChatGPT 和其他生成式人工智能 (AI) 系统的发布改变了企业的游戏规则 (Edelman 和 Abraham，2023 年；OpenAI，2022a)。多年来，专家们一直预计人工智能将对几乎所有行业产生深远影响 (Berg 等人，2018 年；Chui 等人，2018 年)。然而，这种新型人工智能——生成式人工智能——正在增强这些预测 (Chui 等人，2022 年)。生成式 AI 包括大型语言模型（例如 LLaMA，参见 Meta AI，2023 年；GPT-3，参见 OpenAI 和 Pilipiszyn，2021 年；Bard，参见 Pichai，2023 年）、基于图像的系统（例如 Midjourney，参见 Midjourney，2022 年；DALL-E，参见 OpenAI，2022b 年；Stable Diffusion，参见 Stability AI，2022 年）和结合不同类型输入的多模态系统（例如 GPT-4，参见 OpenAI，2023 年）以及特定于应用的系统，例如用于蛋白质结构预测的 AlphaFold（Hassabis，2022 年）。任何尝试过这些系统的人都可以很快发现，它们不仅可以为企业提高效率和效能；它们将为企业创造强大的新能力的基础（Chui 等人，2022 年）。推动这些基础模型发展的最大科技公司（《经济学人》，2022 年）已经将这项技术融入其价值主张的核心（Iansiti 和 Lakhani，2020 年）。
采用闭环方法实现实时 EEG–TMS 脑状态调节
人工智能 (AI) 被定义为使机器学习、推理和解决问题的理论和算法，就像人类一样。神经科学一直与人工智能领域存在着相互的信息流。一方面，大多数人工智能算法都受到人脑的启发。神经科学领域不仅为人工智能算法提供了灵感来源，而且如果发现某些算法可用于大脑，它还提供了验证这些算法的可能性。另一方面，人工智能算法在神经科学领域带来了革命性的转变。一个重要的例子是对神经图像数据集的高效和精确分析。然而，人工智能在神经科学方面的巨大贡献在于强化学习 (RL) 领域。该领域的灵感来自动物学习，顾名思义，该领域涉及通过强化导致更高奖励的行为（作为来自周围环境的反馈）来学习实现所需奖励的最佳行为（Hassabis 等人，2017 年）。虽然 RL 已广泛用于研究目的，以增进我们在神经科学领域的理解，但它在医学神经科学和计算神经病学领域有许多潜在应用（Maia 和 Frank，2011 年）。经过数十年的传统治疗，科学家们已经意识到应该研究环境、生物和社会心理因素方面的个体差异，这一概念被称为“精准医疗”。此外，在计划新的治疗方法时应该考虑到这些差异，以便根据接受治疗的患者的具体特征进行量身定制，这一方向称为“个性化
通用人工智能实现的未来社会及对硬件的期待
1. J. Evol。 A，R。ICHISE：日本人工智能学会的第28届年度会议，2C4-OS-22A-1（2014年）。心灵：秘密人类思维的揭秘 (Viking Adult, 2012)。9) Adams, S., Aler, I., Bach, J., Kupro, R., Goetzelben, H., Hall, J., Stores, S., Samsonovich, A., Schoitz, M., Schlesinger, M., Shapiro, Stuart, and Seo, W.；由 Shinoda, K., Ichise, R., Jepkarafau, A., Terao, A., Funakoshi, K., Matsushima, H., and Yamakawa, H. 翻译：人工智能 29, 241 (2014)。10) R. O'Reilly 和 Y. Munakata：认知神经科学的计算探索 (Bradford, 2000)。11) N. Kriegeskorte 和 PK Douglas：自然神经科学 21, 1148 （2018 年）。12）D. Hassabis、D. Kumaran、C. Summerfield 和 M. Botvinick：Neuron 95，245（2017 年）。13）https://www.kindaikagaku.co.jp/information/kd0604.htm 14）H. Yamakawa、Y. Matsuo、K. Takahashi 和 N. Arakawa：JNNS-2018，S2-1（2018 年）。15）M. Osawa、K. Mizuta、H. Yamakawa、Y. Hayashi 和 M. Imai：JNNS-2018，S2-3（2018 年）。16）R. Scott 和 N. De Freitas：arXiv:1511.06279（2015 年）。17）J. Von Neumann：自再生自动机理论（北卡罗莱纳大学伊利诺伊出版社，1967 年）。（2019 年 11 月 5 日接受）