XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可控性
关于人工智能的可控性
摘要 预计通用人工智能的发明将导致人类文明轨迹的转变。为了获得这种强大技术的好处并避免陷阱，能够控制它是很重要的。然而，控制通用人工智能及其更高级版本超级智能的可能性尚未正式确定。在本文中，我们提出了来自多个领域的论据和支持证据，表明高级人工智能无法完全控制。从人类未来和人工智能研究以及人工智能安全和保障的角度讨论了人工智能不可控性的影响。本文可以作为不可控性主题的全面参考。关键词：人工智能安全和保障、控制问题、更安全的人工智能、不可控性、不可验证性、X-Risk。
论人工智能的可控性
假设如果被证明确实不可能使一个人工智能变得安全，那么就不需要分析更复杂的多 ASI 世界的情况了。超级智能的潜在控制方法被分为两大类，即基于能力控制和动机控制的方法 [59]。能力控制方法试图通过将 ASI 系统置于受限环境中 [38, 60–62]、添加关闭机制 [63, 64] 或绊线 [38] 来限制 ASI 系统能够造成的任何伤害。动机控制方法试图将 ASI 设计为即使在没有能力控制器的情况下也不会造成伤害。人们普遍认为，能力控制方法充其量只是临时的安全措施，并不是 ASI 控制问题的长期解决方案 [59]。也可能需要在设计/实施阶段添加动机控制，而不是在部署之后。
对粒子系统和神经网络应用的一般可控性
摘要。存在许多具有对称性的系统的示例，并且可以通过具有对称性的控件进行监视。由于沿进化保留了对称性，因此不可能完全可控，并且必须将可控性视为具有相同对称性的状态的内部。我们证明，具有对称性的通用系统在这个意义上是可以控制的。该结果具有多种应用，例如：（i）当粒子之间相互作用的内核扮演均值场控制的作用时，粒子系统的一般可控性； （ii）在具有边界的歧管上对向量场的家庭的一般可控性； （iii）具有“通用”自发型层的神经网络体系结构的通用介绍 - 在最近的神经网络体系结构中，例如在变形金刚体系结构中的一种无处不在的层。我们开发的工具可以帮助解决模棱两可系统控制的其他各种问题。
飞机可控性和主飞行显示
摘要 LOC-I 事故每年都在发生，而事故调查报告中的建议似乎没有效果。到目前为止，事故报告似乎并没有解决飞行员失去控制的原因，只是关注需要更好或更多的飞行员培训。很少或根本没有关注飞行员失去控制的原因。在去年奥格斯堡举行的 ISASI 会议上，发表了一篇论文，讨论了“分析前庭错觉潜在影响的新工具” 1 ，如躯体重力错觉和躯体旋转错觉导致飞行员空间迷失方向。人类大脑在零重力或偏移重力环境中依赖强烈的视觉提示来保持方向和平衡的知识已得到充分证明。然而，在大多数 LOC-I 事故报告中似乎都缺乏这方面的知识。在黑暗或仪表条件下的飞行条件下，飞行员可能会受到躯体重力、躯体旋转和 G 过量效应错觉的影响，导致飞行员空间定向障碍（“飞行员眩晕”）。对抗这些感官错觉的唯一有效线索是强烈的视觉线索。在这方面的一个说明点是未经训练的私人飞行员进入云层的例子。他很快就会失去控制，但当飞机离开云层并且飞行员在白天视觉条件下观察到自然地平线时，他很可能会恢复控制。在这种情况下，未经训练的飞行员从充满挡风玻璃的自然地平线接收视觉提示，并通过使用他的周边视力，他接收重新
量子距离到不可控性和量子速度......
就像我们日常使用的计算机一样，普适性——原则上运行任何算法的能力——是量子计算的核心概念。在当前证明普适性的竞赛中，以及在更大的系统中首次成功报告普适性[1]，这一点比以往任何时候都更加真实。人们经常争论[2]，普适性本身就是普遍的，例如几乎所有系统都是普适的，如果不是，稍微改变一下参数就会变成普适的。即使在嘈杂的系统中也是如此，在这种系统中，普适性需要与错误校正相结合。然而，我们认为，这还有另一面：如果任何非普适系统接近普适系统，那么许多普适系统也危险地接近非普适系统。那么普适性可能是不稳定的或低效的。事实上，大自然似乎不愿探索高维动力学[3]，而简单的非普适系统往往是很好的近似值。致力于设计量子光学中的弱非线性、超导系统中的弱非谐性或避免固态系统中的光谱拥挤的实验物理学家非常清楚这些限制。在这里，我们将这种直觉放在一个精确的框架中，我们称之为可控性的量子距离，并展示它与一个众所周知的难以计算但独立有趣的量的关系：量子速度极限 [4–6]。值得指出的是，有许多不同的速度极限，一些用于状态变换，一些用于幺正变换；一些用于不受控动力学，一些用于受控动力学，请参阅 [4] 中的综述。我们在这里关注的是系统的受控演化。
最小成本下复杂网络的可控性
控制论中的可控性概念是指通过选择合适的输入将系统引导至期望状态的能力。复杂网络（如交通网络、基因调控网络、电网等）的可控性可以实现高效运行或全新的应用可能性。然而，当控制理论应用于此类复杂网络时，会出现一些挑战。本论文考虑了其中一些挑战，特别是我们研究如何通过放置控制输入或通过在节点之间增加边来扩展网络，以最低成本使给定网络可控。作为成本函数，我们采用所需的控制输入数量或它们必须施加的能量。如果控制输入可以取正值或负值，但不能同时取正值或负值，则称为单侧控制。受许多单侧控制常见的应用的启发，我们将这种特殊情况下的经典可控性结果重新表述为更高效的形式，以便进行大规模分析。假设每个控制输入只针对一个节点（称为驱动节点），我们表明单边可控性问题在很大程度上是结构性的：根据网络的拓扑特性，我们推导出单边控制输入最小数量的理论下限，这些界限与已经为无约束控制输入最小数量建立的界限类似（例如，可以假设正值和负值）。通过单边控制输入放置的建设性算法，我们还表明理论界限通常可以实现。如果需要不合理的控制能量来将其引导到某个方向，网络可能在理论上可控，但在实践中不可控。对于无约束控制输入的情况，我们表明控制能量取决于网络模式的时间常数，它们越长，控制所需的能量越少。我们还提出了不同的驱动节点放置问题策略，以降低控制能量要求（假设理论可控性不是问题）。对于我们考虑的最一般的网络类别，即具有任意特征值（因而具有任意时间常数）的有向网络，我们建议基于网络非正态性的新特征（即网络能量分布不平衡）的策略。我们的公式允许将节点级别的网络非正态性量化为两个不同中心性指标的组合。第一个度量量化每个节点对网络其余部分的影响，而第二个度量则描述从其他节点间接控制节点的能力。选择最大化网络非正态性的节点作为驱动节点可显著减少控制所需的能量。扩大网络，即为其添加更多边，是一种有希望减少控制网络所需能量的替代方法。我们通过推导敏感度函数来实现这一点，该函数能够用 H 2 和 H ∞ 范数量化边修改的影响，进而可用于设计边添加，以改进常用的控制能量指标。
HHMR：通过增强图扩散模型的多模式可控性
近年来见证了一代和重建范式深入融合的趋势。在本文中，我们扩展了可控制的生成模块的能力，以实现更全面的手网恢复任务：在单个框架中，手工网格的生成，内部网状，重建，重建和拟合，我们将其命名为H olistic H和MESH R Ecovery（HHMR）。我们的主要观察结果是，具有强大多模式可偿还性的单个生成模型可以实现不同类型的手网恢复任务，并且在这样的框架中，实现不同的任务只需要给出不同的信号作为条件。为了实现这一目标，我们提出了基于图形卷积和整体手工网状恢复的注意力卷积和注意力机制的多合一扩散框架。为了实现强大的控制能力，同时确保多模式控制信号的解耦，我们将不同的模态映射到共享特征空间并应用跨尺度随机
纳米管中栅极静电可控性的增强
近年来，随着半导体技术进入10nm以下技术节点，短沟道效应（SCE）和功耗耗散问题成为场效应晶体管进一步小型化面临的巨大挑战，需要采取强制性措施予以解决。从3nm技术节点开始，环绕栅极结构提高的SCE抑制能力使环绕栅极场效应晶体管登上了历史舞台。本文展示了双栅极纳米管环绕栅极场效应晶体管（DG NT GAAFET）的超强静电控制能力，并与具有相同器件参数设计的纳米管（NT GAAFET）和纳米线环绕栅极场效应晶体管（NW GAAFET）进行了比较。与NT GAAFET和NW GAAFET相比，DG NT GAAFET的I on 分别提升了62％和57％。此外，由于静电控制的增强，DG NT GAAFET 中的 SCE 得到了明显抑制，这可以通过改善 I off 、SS 和 I on /I off 比来证明。另一方面，NT GAAFET 的 I on 与 NW GAA-FET 相当，而与 NW GAA-FET 相比，它的 I off 小 1 个数量级，SS 小近 2 倍，体现了纳米管通道结构的优越性。最后，通过 TCAD 模拟研究验证了纳米管通道结构，特别是双栅极纳米管结构对 L g 缩放的稳健性。关键词：双栅极，纳米管，纳米线，短沟道效应，功耗耗散。
衰老对人脑网络目标可控性的影响
我们如何判断另一个人的感受？使用一类对社会交流至关重要的刺激进行了详细研究，这些刺激对我们对他人的代表性显着贡献：人的面部表情（Darwin，1872; Ekman，1973; Ekman，1973; Fridlund，1994; 1994; Russell和Russell and Fernandez-Dols，1997; Cole，1997; Cole，1998;已经证明对面部表情的认识涉及诸如杏仁核等亚科结构（Adolphs等，1994; Morris等，1996; Young等，1995），以及右半球的新皮层以及右半球（Bowers et al。 Al。，1998）。脑损伤可能会损害面部信号的情绪的认可，同时保留识别其他类型信息的能力，例如人的身份或性别（Adolphs等，1994），而VICE FERA（Tranel等，1988）。这些发现的主张是存在相对专业的神经系统的存在，以检索面部情感意义的知识，从演变的角度来看，这一想法也表现出了友善。然而，尽管杏仁核在处理情感显着刺激中的功能作用已引起了很大的关注，但右半球内皮质区域所做的贡献只是在解剖部位和所涉及的认知过程方面都隐约地指定了。先前的研究发现了重要性的证据
总体网络可控性分析发现可解释的 Covid-19 治疗药物
比控制细胞更有效。从方法论上讲，通过将结构可控性扩展到完全可控性，我们引入了控制中心来识别细胞中对细胞可控性很重要的关键点。我们使用靶向药物作为外部影响，使细胞无法被任何病毒感染控制。因此，控制中心是药物重新利用的有效载体，正如本研究所证明的那样。许多控制中心也是现有药物的靶标，这并非巧合，如我们的药物靶标富集分析所示（图 2D）。相反，结果表明，具有生物学重要性的蛋白质，特别是与免疫相关的蛋白质，位于人类 PPI 网络中的关键位置。