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“人工智能与脑科学的对比与融合”
A01：感知与预测 深度学习如今在模式识别中已经取得了很高的性能。我们将利用信息论来阐明它为什么以及在什么条件下起作用，并且利用深度学习得到的各层中的信息表示来理解大脑各个区域神经元的信息表示。 我们将通过与各种分层贝叶斯推理算法的比较，验证大脑感觉皮层神经回路实现分层贝叶斯推理的假设。 A02：运动与行为 虽然机器人技术已经进步，但如今的人形机器人的运动能力仍然不如三岁儿童。我们将通过与大脑的运动学习机制进行比较来明确其中的不足。具体来说，我们的目标是阐明大脑从多自由度系统中的有限数据中学习充分的内部模型的机制，并在此基础上实现人形机器人的学习控制。 大脑感觉皮层的学习可以理解为依赖外界信息的无监督学习，而运动皮层的学习则需要创建自发运动所必需的信息表征，其背后的原理仍不清楚。此外，基底神经节有直接通路和间接通路两大回路，且有多种控制学习的多巴胺，但这其中的计算意义尚不清楚。我们将寻求通过将学习理论与大脑数据相结合来对这些问题获得新的认识。 A03：认知与社会性 人类的认知功能被认为是通过对模拟感觉运动信息进行分类和分割来实现的。我们着眼于实现这一目标的理论模型——双分割分析，并探索其在大脑中实现的可能性，以及将其应用于人形机器人的模仿学习和意图估计。 “心理模拟”和“心智理论”在人类智力行为，尤其是社会行为中发挥着重要作用，其在脑中的位置正通过fMRI实验等方法阐明。通过阐明神经回路层面的表达和学习原理，我们希望能够理解精神分裂症和自闭症等疾病，并以此设计出更自然的人形机器人和智能代理。 3）研究区域设置期结束后的预期成果。
人工智能作为调解人，防止人们陷入社会孤立
人工智能和机器人技术应该可以防止人们被社会孤立，特别是在单身人口众多的社会中。在这里，我们讨论将这些技术用作人与人之间的调解人。目标是在这种人工智能代理的帮助下维持和促进人与人之间的交流。作为初步尝试，我们针对与家人分开居住的老年用户。然后，我们引入了一个社交调解机器人，它负责处理用户与其家人之间的信息交换。最重要的是，机器人的设计目的是促进双方之间的交流。在本文中，我们将解释我们的研究项目，研究机器人应如何在这一促进过程中发挥作用。我们讨论了口头和非口头干预方法。
分布式人工智能（一）：协作解决问题
(7) Smith, R. G. 和 Davis, R.: 分布式问题解决中的合作框架，IEEE Trans.系统、人与控制论，第11，第1，页61 70 (1981)。(8) Lesser, V. R. 和 Erman, L. D.: 分布式解释：模型与实验，JEF.，'E Trans.on Computers，第 29 卷，第 12 期，第 1144-116 页 (1980) (9) Lesser, V. R. 和 Corkill, D. D.：分布式车辆监控测试平台：研究分布式问题解决网络的工具，AI 杂志，第15-33 页 (1983)。(10) Davis, R. 和 Smith, R. G.：谈判作为分布式问题解决的隐喻，A rtzf Intel!.，第 29 卷，第 12 期，第 1144-116 页 (1980)。20，No.1，页。63 109 (1983) (11) Smith, R. G.: 契约网协议：分布式问题求解器中的高级通信和控制，IEEE Trans.on Computers，Vol.29，No.12，页 1104-1113 (1980)
规划问题与人工智能：概述
(1) Shigenobu Kobayashi 和 Takao Terano (编)：《知识系统手册》，Ohmsha (1990)。(2) J. Hopfield 和 P. Tank：《优化问题中的决策神经计算》，《生物控制论》，第 81 卷，第 141-152 页 (1985)。(3) S. Kirkpatricks 等人：《通过模拟退火实现优化》，《科学》，第 220 卷，第 671-680 页 (1983)。
印度的人工智能
作为秘书处负责人，我负责管理发展计划（MDP）的日常管理以及场地租金、会员资格、赞助商等创收活动，以确保组织每月盈利。活动全年开展。 贵组织的回应。政府机构的回应。与培训师、会员、供应商、合作伙伴和赞助商联络。所有活动的规划和实施（出版物、讲座、研讨会、研讨会、培训计划、供应商、培训师、赞助商和捐助者的数据库、账户、报告和战略规划）。各项组织政策的合理化。涉及HR/IR的所有领域。促进与教育和培训、员工招聘、保留和激励相关的人力资源职能。网络建设。在巴罗达及其周边地区召开投资者关系会议。 GEO 计划将此打造成一年一度的活动。回应用户询问/与专家组协调。第九届年度人力资源大会举行——这是 GEO 的旗舰活动。
