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CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
注意力门控大脑传播：大脑如何实现基于奖励的错误反向传播
最近的许多研究都集中在生物学上可行的监督学习算法变体上。然而，运动皮层中没有老师来指导运动神经元，大脑中的学习取决于奖励和惩罚。我们展示了一种生物学上可行的强化学习方案，适用于具有任意层数的深度网络。网络通过选择输出层中的单元来选择动作，并使用反馈连接将信用分配给负责此动作的连续较低层中的单元。做出选择后，网络会得到强化，没有老师来纠正错误。我们展示了新的学习方案——注意力门控大脑传播 (BrainProp)——在数学上等同于错误反向传播，每次针对一个输出单元。我们展示了深度全连接、卷积和局部连接网络在经典和硬图像分类基准（MNIST、CIFAR10、CIFAR100 和 Tiny ImageNet）上的成功学习。 BrainProp 的准确度与标准误差反向传播相当，甚至优于最先进的生物启发式学习方案。此外，学习的反复试验性质与有限的额外训练时间有关，因此 BrainProp 的速度要慢 1-3.5 倍。因此，我们的研究结果为如何在大脑中实施深度学习提供了新的见解。
平衡金融科技发展的风险和回报
金融科技的发展可以通过提高社会福利和经济效率为社会带来利益。但是，研究表明，仅现任金融机构对金融科技的采用将无助于实现金融科技的全部潜在利益。Philippon（2017）和Bazot（2013）发现，在过去一个世纪中，金融中介的单位成本相对不变，为2％。2这与期望随着时间的推移在金融中增加技术的使用应提高生产率，从而降低财务成本。一种可能性是，由于金融体系内缺乏竞争，因此尚未将收益转移给消费者。因此，菲利普（Philippon）建议，应鼓励金融科技球员进入金融行业，以提高竞争并提高其效率。
在基底外侧杏仁核中释放，以响应奖励的预测并增强提示奖励意外的学习
1美国纽黑文耶鲁大学精神病学系； 2美国纽黑文市耶鲁大学跨部门神经科学计划； 3美国纽约市纽约市城市大学； 4在美国纽约的Stony Brook University的神经科学计划； 5美国贝塞斯达国家神经系统疾病与中风研究所（NINDS）； 6美国贝塞斯达国家心理健康研究所（NIMH）； 7中国北京的中国大脑研究所（CIBR）； 8中国北京北京大学生命科学学院膜生物学国家主要实验室； 9 PKU-IDG/MCGOVERN脑研究所，中国北京； 10北京北京北京大学高级跨学科研究学院生命科学中心Peking-Tsinghua中心； 11美国纽黑文耶鲁大学医学学院比较医学1美国纽黑文耶鲁大学精神病学系； 2美国纽黑文市耶鲁大学跨部门神经科学计划； 3美国纽约市纽约市城市大学； 4在美国纽约的Stony Brook University的神经科学计划； 5美国贝塞斯达国家神经系统疾病与中风研究所（NINDS）； 6美国贝塞斯达国家心理健康研究所（NIMH）； 7中国北京的中国大脑研究所（CIBR）； 8中国北京北京大学生命科学学院膜生物学国家主要实验室； 9 PKU-IDG/MCGOVERN脑研究所，中国北京； 10北京北京北京大学高级跨学科研究学院生命科学中心Peking-Tsinghua中心； 11美国纽黑文耶鲁大学医学学院比较医学
同时奖励对大脑厌恶信息加工的影响
单独处理食欲和厌恶信息的神经网络已经得到很好的描述。然而，大脑如何整合与同时出现的食欲和厌恶信息相关的竞争信号尚不清楚。特别是，尚不清楚同时出现的奖励如何调节整个大脑对厌恶事件的处理。在这里，我们在 fMRI 研究中利用四臂老虎机任务来测量在同时收到和不同时收到金钱奖励的情况下厌恶电击的表现。使用感兴趣区域 (ROI) 方法，我们首先确定了厌恶电击体验激活的区域，然后使用独立数据测量这种与电击相关的激活如何受到同时出现的奖励的调节。根据先前的文献和我们自己的初步数据，分析集中在背外侧前额叶皮层、前脑岛和后脑岛、前扣带皮层以及丘脑和体感皮层。我们假设这些 ROI 中对惩罚的神经反应会因同时存在的奖励而减弱。然而，我们没有发现任何 ROI 中同时存在的奖励会减弱对惩罚的神经反应的证据，也没有在探索性分析中发现同时存在的惩罚会减弱对奖励的神经反应的证据。总之，我们的发现与以下观点一致：负责处理奖励和惩罚信号的神经网络在很大程度上是彼此独立的，并且整体价值或效用的表示是通过在信息处理的后期阶段整合单独的奖励和惩罚信号而得出的。
自闭症患者的相关社会奖励处理
社会动机假说认为，自闭症谱系障碍 (ASD) 患者发现社交刺激的回报较少，因此与神经发育正常 (TD) 的人相比，他们对社交互动的积极性较低。然而，自闭症患者在社交互动过程中回报较少的社交刺激特征在很大程度上是未知的。与自我行动相关的他人的偶然积极反应激励了社交互动的早期发展，从而代表了一种社会奖励。由于自闭症患者在早年生活中经常对自我相关刺激表现出非典型反应，我们假设他人的自我相关反应对自闭症患者来说回报较少。为了检验这一假设，我们使用社交偶然任务进行了一项功能性磁共振成像研究。在任务期间，参与者试图通过讲有趣的笑话逗观众笑，从而激活 TD 个体的前额叶内侧前额皮质 (arMPFC) (Sumiya 等人，2017)。我们明确预测，arMPFC 的非典型激活与自闭症患者对他人的自我相关反应的奖励价值降低有关。31 名自闭症成年人和 24 名年龄和智商匹配的 TD 成年人参与了这项研究。自闭症患者报告称，在观众对他们自己的行为做出反应后，他们的愉悦感明显低于 TD 组。相应地，与 TD 组相比，ASD 组的 arMPFC 的自我相关激活（由我们之前的研究结果定义）有所减弱。目前的发现表明，自闭症患者的 arMPFC 介导的弱自我相关结果处理会削弱社交互动的奖励性质。
分心会削弱食物奖励的目标导向神经反应
1 拉德堡德大学，唐德斯大脑、认知和行为研究所，邮政信箱 9101，奈梅亨，6500 HB，荷兰 2 瓦赫宁根大学及研究中心人类营养与健康部，邮政信箱 8129，瓦赫宁根，6700 EV，荷兰 3 乌得勒支大学图像科学研究所和乌得勒支大学医学中心脑中心，海德堡大道 100，3584 CX，乌得勒支，荷兰
国防部文职人员薪酬奖励计划
6. 非 NISGS 非工业人员 – 奖项总数 7. 非 NISGS 非工业人员按等级 – 奖项总数 8. 非 NISGS 技能区人员 – 奖项总数 9. 非 NISGS 技能区人员按等级 – 奖项总数。” 2018 年 7 月 20 日，我请求您澄清 NISGS 的含义。您于 7 月 31 日通过电子邮件告知我，该缩写的意思是“北爱尔兰保安服务”。我将您的来信视为根据《2000 年信息自由法》（FOI 法）提出的信息请求。第 40(2) 条已适用于此处提供的信息，以保护《数据保护法》所管辖的个人信息并减少个人身份可能无意中泄露的情况。第 40 条是绝对豁免，
rewards and-cognition-en.pdf
全面健康指数 - 通过四个关键领域的健康状况了解和跟踪您的健康状况 - 通过总健康指数（THI）评估，精神，身体，生活和工作场所。Thi是一种机密的在线自我评估工具，可以通过资源进行个性化报告，以帮助您做出适合您的明智决定。询问专家 - 注册计划的在线网络聊天，以“询问专家”有关您的身体，财务和心理健康有关的主题。员工和家庭援助计划 - 通过员工和家庭援助计划（EFAP）访问专业和机密资源，以帮助您和您的直系亲属解决影响您的个人和工作生活的问题。在线24/7福祉资源 - 访问领先专家24/7的各种福祉文章和视频。
脊椎动物中脑边缘奖励系统和社会行为网络：比较综合
所有动物在其一生中都会不断面临各种情况，这些情况既是挑战（例如攻击、掠食），也是机遇（例如繁殖、觅食、栖息地选择）（详细综述，请参阅 O'Connell 和 Hofmann，2011 年）。在所有情况下，环境线索都会被感觉系统处理成有意义的生物信号，同时内部生理线索（例如条件、成熟度）和先前经验也会被整合在一起。这一过程通常会导致适应性的行为动作，即对动物有益的行为动作。为了实现这一点，动物的神经系统必须评估刺激的显著性并引发适合情境的行为反应。尽管在理解社会行为的生态和进化方面取得了巨大进展（Lorenz，1952；Tinbergen，1963；Lehrman，1965；von Frisch，1967；Krebs and Davies，1993；Stephens，2008），但人们对这些决定（例如关于配偶选择或领土防御）在大脑中的哪个位置做出以及这些大脑回路在脊椎动物进化过程中如何出现还不太了解。最近的研究已经开始揭示社会决策的神经基础。特别是在哺乳动物中，