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从机器人教授那里惊讶地学习
摘要 - 在接下来的几年中，社交机器人将在教学领域中广泛使用。因此，确定这些机器人如何与学生进行最佳互动非常重要。本文专门研究了社会机器人的表现，代替了大学教授，在工程领域，测量了三个结果，享受（问卷），知识的获取（课程后的学术考试和期末考试成绩）和惊喜水平（由摄影机监控）。受到以前的认知研究的启发，这些研究证明了惊喜和熟悉的感觉会影响学习过程，因此这项研究的假设是机器人培训者将增加学生的享受。领导研究质疑较高水平的享受是否通过一系列三个实验与更高的知识获得相关。使用相同的主题材料，测试了三个变量：1。一个机器人讲座，2。一个人讲座，3。两个机器人讲座。初步发现表明，与曾经由机器人教师讲授的学生相比，由人类教师讲授的学生曾经获得了更高水平的知识。但是，机器人讲座中的人具有更高的享受水平，并增加了惊喜的表情。第二次由机器人讲课时，结果既表现出更高水平的知识和享受，又表现出了表达的惊喜，与一位人类导师的讲座和一位机器人讲座或一个机器人讲座相比。我们得出的结论是，高水平的惊喜最初使学生分心，但一旦克服，就可以作为学习动机。
学习学习而不会忘记使用
持续学习（CL）是指通过在保留先前学习的经验的同时容纳新知识来不断学习的能力。虽然这个概念是人类学习固有的，但当前的机器学习方法很容易覆盖以前学习的作品，因此忘记了过去的经验。相反，应选择性地和仔细地更新模型参数，以避免不必要的遗忘，同时最佳利用先前学习的模式以加速未来的学习。由于很难手工制作有效的更新机制，因此我们提出了元学习基于变压器的优化器来增强CL。此元学习优化器使用ATTENITION来学习跨任务流的模型参数之间的复杂关系，并旨在为当前任务生成有效的重量更新，同时防止对先前遇到的任务的灾难性遗忘。在基准数据集上进行评估，例如SplitMnist，RotatedMnist和SplitCifar-100，即使在较小的标记数据集中，也肯定了所提出的方法的疗效，即使在连续学习框架内集成了元学习优化器的优势。
了解有关以人为本计划的更多信息
以人为本的实践与以代理机构为中心或以系统为中心的思维方式和行动方式形成鲜明对比，在这些思维方式和行动中，人们只有系统选择或基于代理的角色以及影响其生活选择和经验的基于代理的角色和实践。这些类型的设置中系统变化的目标是通过摆脱一个人的观点来改变员工和照顾者的价值观和行动，即一个人必须解决一个错误的事情，以建立一个人，以建立每个人的独特优势，并为他们创造机会与社区和社区中的其他人以有意义的方式分享这些优势。传统的计划方法通常集中于将个人纳入现有的服务和支持。以人为本的实践，重点是确定所需的内容，然后量身定制支持和服务，以满足每个人的偏好，欲望和有意义的未来。
课程目标 了解太空，...
学习目的 国家科学课程旨在确保所有学生： 通过生物学、化学和物理学等专门学科发展科学知识和概念理解， 通过不同类型的科学探究发展对科学的性质、过程和方法的理解，从而帮助他们回答有关周围世界的科学问题， 掌握理解科学的用途和影响所需的科学知识，无论是在现在还是在将来。 目标（第 3 页）。 植物 确定大多数生物都生活在适合它们的栖息地，并描述不同的栖息地如何满足不同种类的动物和植物的基本需求，以及它们如何相互依赖。 第 2 年学习计划（第 10 页） 动物和人类 他们可能会研究不同的食物种类以及它们如何让我们保持健康，并根据他们的发现设计膳食。 第 3 年学习计划（第 17 页）。
甲型肝炎、乙型肝炎和丙型肝炎：了解其中的区别
无论您患的是哪种类型的肝炎，病毒性肝炎的症状都是相似的。如果出现症状，您可能会出现以下任何或所有症状：黄疸（皮肤和眼白发黄）、发烧、食欲不振、疲劳、尿液呈深色、关节痛、腹痛、腹泻、恶心和呕吐。极少数情况下，新近感染的病毒性肝炎会导致肝功能衰竭和死亡。注意：对于所有类型的病毒性肝炎，儿童的症状都比成人少见。HCV 感染者出现症状的可能性最小。
学习多
许多认知问题可以分解为一系列由大脑依次解决的子问题。解决子问题时，需要神经元存储相关的中间结果并传播到下一个子问题，直到完成总体目标为止。我们将在这里考虑视觉任务，可以将其分解为元素视觉操作序列。实验证据表明，元素操作的中间结果存储在工作记忆中，以增强视觉皮层的神经活动。然后可以使用增强活动的重点，以使其可供行动采取行动。危险的主要问题是，在增强学习环境中，元素操作及其测序如何在仅经过奖励训练的神经网络中出现。我们在这里提出了一种新的经常性神经网络体系结构，该架构可以学习需要应用连续的Elemental操作的复合视觉任务。具体来说，我们选择了三个任务，这些任务可用于猴子视觉皮层的电生理记录。为了训练网络，我们使用了重新学习，这是一种具有生物学上合理的四因素HEBBIAN学习规则，该规则在时空上都是本地的。我们报告说，网络学习元素操作，例如轮廓组和视觉搜索，并执行操作序列，仅基于视觉刺激的字符和任务的奖励结构。在子例程之间需要交换所需的相关信息是增强活动的重点，并传递到了随后的子例程。完成训练后，与无关的图像项目引起的神经网络单位的活性要强，就像在猴子的视觉皮层中所观察到的那样，猴子求解相同的任务。我们的结果表明，生物学上的学习规则如何在多步视觉任务上训练复发性神经网络。
机器可以学习弱信号吗？
在回归分析中，具有非零系数的协变量被认为是真实信号，而系数为零的协变量被认为是错误信号。在人口模型中，这种区别是明确的，类似于“黑白”场景。然而，在有限样本中，微小的非零系数的存在引入了“灰色”区域，模糊了真和假信号之间的界线。1这个灰色区域代表弱信号，可以对结果变量产生可忽略的影响。对弱信号的调查对经济和财务决策具有切实的影响。通常，这些弱信号的集体影响推动了这些领域的结果。支持这一点，图1提供了一种经验的观点，展示了R 2值，从经济学和金融杂志汇编中收集了2022年发表的文章。这些R 2值的25％分位数的经济学为9.7％，金融为5.8％，这表明这些学科的模型经常依赖于具有适度解释力的协变量。此外，图1仅着眼于已发表的论文，这些论文可能偏向于由于选择偏差而引起的R 2值的研究。这表明弱信号的存在可能比这里指出的数据更为广泛。将弱信号纳入回归模型中的决定充满了过度拟合的危险，这会破坏预测性能。当与估计这些弱信号的系数相关的错误大于减少其包容性偏见的好处时，就会出现此问题。包括这些变量，或者不从而取决于偏见和差异之间的权衡。加剧了这一挑战是在数据丰富的环境中经常遇到的高维协变量的越来越多的流行率，这是由于样本量相对于协方差的维度而言，这种情况可能会进一步加剧预测错误。机器学习方法以强调可变选择和降低尺寸而闻名，已被证明有效地减轻了过度拟合和检测错误信号的真实信号，尤其是当真实信号很强时。这些方法采用正则化技术，例如惩罚模型参数的ℓ1或ℓ2规范，以实现这一目标。出现一个关键的问题：机器可以学习弱信号，换句话说，它们是否可以超过天真的零估计器？零估计器旨在忽略所有协变量，在弱信号的背景下用作被动基线。如果估算器设法超过了这一基线，则意味着它有效地学习了有价值的信号。相反，未能
智能建筑物互动，学习和适应
它将从现场建筑系统，尤其是控制建筑环境的HVAC工厂收集数据。有关植物性能，环境条件和能源使用情况的数据将被带到云托管平台进行分析和处理。然后，系统将以图形格式在本地工作站或关联的移动设备上以图形格式显示。
2022年度报告了解更多
2022年在中心为定义我们的研究优先事项以及短期和长期研究目标的努力方面一直是转变的。我们已经制定了我们的第一个愿景，价值观和任务陈述，这些愿景将指导我们的研究努力。这项集体练习已经澄清并确认了Arieal对语言科学的全循环相互方法的中心地位，作为该中心的指导原则。这些陈述在制定我们的第一个战略研究计划方面也已成为关键，该计划将在未来五年（2023-2028）引导该中心的研究活动。此外，我们的计划还指导成立我们的新科学咨询委员会的过程（预计将于2023年秋季宣布），围绕着卓越的研究与平等，多样性和包容性的价值交织在一起。这些成就受益于外部审查委员会委员会提供的广泛反馈，该委员会强调了我们的成功，并提供了有用的建议，以进一步完善我们的培训和研究实践，并为更可持续的未来提供了指导。
建造与人学习和思考的机器
我们想要什么机器智能？我们设想的机器不仅是思想的工具，而且是思想中的合作伙伴：合理，有见地，知识渊博，可靠和可信赖的系统与我们一起思考。当前的人工智能（AI）系统在某些时候满足了其中一些标准。从这个角度来看，我们展示了如何将协作认知科学用于工程师系统，这些系统确实称为“思想合作伙伴”，旨在满足我们的期望并补充我们的局限性。我们制定了几种协作思想模式，其中人类和人工智能认为合作伙伴可以参与并提出Desiderata作为与人类兼容的思想伙伴关系。借鉴了计算认知科学的图案，我们激发了通过贝叶斯镜头围绕其使用的思想伙伴和生态系统设计的替代缩放路径，从而通过贝叶斯镜头来实现我们的合作伙伴，从而积极地建立和理性，而不是人类和世界的模型。