颁奖典礼 2023年度研究组优秀奖将颁发给2023年4月至2024年3月期间举行的日本人工智能学会年会上发表的特别优秀的研究论文。 住电株式会社通过其特殊子公司住电Friend株式会社(以下简称“Friend”),主要推进残疾人士的就业。 在本文中,我们报告了与 Friend 合作应用“残疾人参与式主动学习”的案例研究。我们已通知弗兰德的员工,他们的工作迄今为止主要集中在办公室支持任务上,他们将能够通过创建评估我们主要产品(如电线和电缆)的人工智能直接参与设计和质量评估过程。 颁发此奖是为了认可该项目在考虑“未来社会的人工智能”方面的重要性,将其作为创造一个让更多残障人士能够在公司各种任务中发挥积极作用的环境以及有效利用深度学习技术的一项新举措。欲了解更多详细信息,请参阅以下论文。 ■ 使用残疾人参与式主动学习方案对电线电缆产品进行线路追踪和详细质量评估 https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsaisigtwo/2023/SAI-048/2023_01/_pdf/- char/ja
本次演讲的目的有两个。1) 通过介绍社会接受度和类似概念的概念分析和分类,促进人工智能技术等需要跨学科和跨学科研究的领域的合作与交流。2) 引入这种分类将澄清在 ELSI 和社会接受度讨论中可能没有被忽视的道德问题。为此,我们介绍了 Benham Taebi 对社会接受度和道德可接受度概念的区分,并开发了该区分的修改版本。通过在可接受度概念中引入经济和技术层面以及道德领域,可以澄清可接受度领域之间的冲突。这种澄清使人们能够更详细地讨论人工智能的道德问题。
截止日期前 4 天 - 成功的竞标者将是团队设定的估计价格范围内提供最低出价的竞标者。但是,如果投标价格在预算、结算和会计命令(1949 年帝国法令第 165 号)第 85 条范围内...
随机性的功能理论是在Vovk [2020]中以非算力的随机性理论的名义提出的。Ran-Domness的算法理论是由Kolmogorov于1960年代启动的[Kolmogorov,1968年],并已在许多论文和书籍中开发(例如,参见Shen等人。2017)。它一直是直觉的强大来源,但其弱点是对特定通用部分可计算函数的选择的依赖性,这导致其数学结果中存在未指定的加性(有时是乘法)常数。Kolmogorov [1965,Sect。 3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value). 与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。 它将在教派中引入。 2。 在本文中,我们将这种方法称为随机性的功能理论。 虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失,但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。 读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。 在本文中,我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。 3。Kolmogorov [1965,Sect。3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value).与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。它将在教派中引入。2。在本文中,我们将这种方法称为随机性的功能理论。虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失,但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。在本文中,我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。3。机器学习中最标准的假设是随机性:我们假设观察值是以IID方式生成的(独立且分布相同)。先验弱的假设是交换性的假设,尽管对于无限的数据序列而言,随机性和交换性证明与著名的de Finetti代表定理本质上是等效的。对于有限序列,差异是重要的,这将是我们教派的主题。我们开始讨论在教派中预测的随机性功能理论的应用。2。在其中介绍了置信度预言的概念(稍微修改和推广Vovk等人的术语。2022,Sect。2.1.6)。然后,我们根据三个二分法确定八种置信预测因素: