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人工智能和自主的观点...
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技术前景和能力路线图...
引言 引言 引言 引言 “我们的国防部队需要及时且经济高效地采购国防装备，以使他们能够应对国家安全面临的任何挑战。如果他们必须有效地应对这些挑战，我们必须采取整体方法来采购国防装备，从武器系统的规划到最终处置，而不损害任何层面的透明度、公平性和正直性。” Shri AK Antony，尊敬的 Raksha Mantri 1。印度武装部队准备在未来十五年内进行大规模现代化。这一过程将涉及硬件和系统的升级以及购买新的先进设备，以使他们能够应对未来几十年的安全挑战；数量很大，财务支出也很大。印度工业在这个过程中有很大空间利用这个市场（约 1000 亿美元）来发展本土能力；特别是在高科技领域。2.武装部队的能力建设过程沿着精心设计的道路进行。远景计划确定武装部队所寻求的能力，进而推动平台和设备的采购以及实现这种能力所需的技术。这些计划侧重于弥合能力差距和建设部队水平，以确保武装部队的结构、装备和武器达到最佳状态，以在整个冲突范围内实现所需的战斗潜力。3.武装部队长期综合远景计划 (LTIPP) 涵盖 15 年。它根据可预见的战略趋势确定指定时间段内的部队形态和规模。从这份文件中得出了五年计划，将长期战略伙伴关系计划转化为一项承诺资金的行动计划。这些五年计划与国家五年计划同时进行。年度收购计划 (AAP) 中包含了更多直接承诺和资本收购，以便有效监督承诺资金与进展情况。在日益“平坦”的世界中，全球事件的不可预测性需要定期审查长期远景计划，这是一项持续的活动。它有助于根据可辨别的新兴趋势和适应新技术的需要进行中期修正。但是，15 年计划中列举的基本能力基本保持不变。4.未来的战场将由技术塑造，技术优势将决定未来战争的结果。因此，技术自力更生仍然是未来的口号，必须发起全国性的集体努力，以最快的时间实现这一目标，确保技术发展与我们期望的军事能力相称。
AI维护：稳健性视角
摘要 — 随着机器学习 (ML) 方法和计算资源的进步，人工智能 (AI) 赋能系统正在成为一种主流技术。然而，当前的人工智能技术（例如深度学习）并非完美无缺。当缺乏可信度和透明度时，模型复杂性和数据规模的显着增加会带来更大的挑战，这可能会产生新的风险和负面影响。在本文中，我们从稳健性的角度出发，对人工智能维护进行了阐述。我们首先介绍人工智能生命周期中一些突出的稳健性挑战，并通过类比汽车维护来激励人工智能维护。然后，我们提出了一个人工智能模型检查框架来检测和减轻稳健性风险。我们还从车辆自动驾驶中汲取灵感，以定义人工智能稳健性自动化的水平。我们的 AI 维护建议有助于在整个 AI 生命周期中进行稳健性评估、状态跟踪、风险扫描、模型强化和监管，这是构建可持续和值得信赖的 AI 生态系统的重要里程碑。
2040 年全面繁荣前景
• 通过数字化、机器人化、人工智能和社会创新提高劳动生产率。社会创新是工作组织的革新和能力的最大利用，旨在提高公司绩效和培养人才。• 让每个想（更多）工作的人都有机会参与或工作更多时间。• 通过就业条件、更简单的收入支持系统和税收，为更多工作（或更多工作时间）提供更好的奖励。• 促进安全健康的工作，从而实现可持续的就业能力。• 通过创新、减轻监管负担和更好地支持非正式护理，减少医疗保健人员短缺。• 促进儿童保育作为劳动力市场工具和促进平等机会的手段。• 通过提供高质量的劳动力市场服务、再培训和进一步培训以及为所有人提供终身发展（LLO）的系统来改善供需之间的匹配。• 重点关注对广泛繁荣作出重大贡献且长期空缺的行业，进行有针对性的临时劳动力迁移。
可解释人工智能的神经符号视角
摘要。我们讨论了在可解释人工智能 (XAI) 研究领域中使黑盒模型更易于解释的观点。我们认为，用于训练深度学习 (DL) 模型的传统端到端学习方法不符合 XAI 的宗旨和目标。回到手工特征工程的想法，我们建议对 XAI 采用混合 DL 方法：我们建议使用 DL 自动检测有意义的、手工设计的高级符号特征，而不是采用端到端学习，然后由标准且更易于解释的学习模型使用这些特征。我们在概念验证中举例说明了这种混合学习模型，该模型基于最近提出的 Kandinsky 模式基准，重点关注管道的符号学习部分，同时使用逻辑张量网络和可解释规则集合。在证明所提出的方法能够提供高度准确且可解释的模型之后，我们将讨论潜在的实施问题和可以探索的未来方向。
人工智能与精神病学：ChatGPT 视角
最近，ChatGPT 迅速流行起来，并在短时间内吸引了大量用户，进入了我们的生活。OpenAI 开发的最先进的语言模型 ChatGPT 利用先进的深度学习技术模拟人类语音并回答文本输入。凭借全面的文本数据库，ChatGPT 能够就广泛的主题提供准确的信息和响应。它的多功能性使其成为各种应用的宝贵资产，包括对话式人工智能和聊天机器人，通过类似人类的交互和自动文本生成改善用户体验，以及问答和语言翻译等自然语言处理任务。这种语言模型有可能彻底改变人工智能领域以及人与技术互动的方式。
IEEE 视角下的哈瓦那综合症
Kenneth R. Foster（IEEE 终身院士）是宾夕法尼亚大学生物工程名誉教授。他拥有印第安纳大学物理学博士学位（1971 年），并于 1971 年至 1976 年在美国海军医学研究所工作。1976 年，他加入宾夕法尼亚大学生物工程系，目前是该系的名誉教授。他参与了非电离辐射与生物系统相互作用的研究，并撰写了大量与电磁场可能对健康产生的影响有关的科学问题。他撰写了 180 多篇同行评审期刊上的技术文章，以及两本与技术风险和法律相关的书籍。Foster 博士是 IEEE 国际电磁安全委员会 TC95 的长期成员，也是美国工业卫生学家会议物理代理委员会的成员。多年来，他一直活跃于 IEEE EMBS 人与辐射委员会和 IEEE 技术社会影响协会。 2016 年，他因在生物电磁学方面的贡献获得生物电磁学学会颁发的 d'Arsonval 奖。