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人类与机器：用于情境感知、决策的数据...
• 认知引导决策——人们以模式库的形式运用他们的经验。他们迅速将情况与他们学到的模式相匹配。因此，人们可以成功地做出非常快速的决策（见下一张幻灯片中的图表）
AI 解决方案的特点及其在 AI 情境建模中的应用
摘要：尽管每年都有许多新的基于人工智能 (AI) 的解决方案在研究和实践中实施，但企业在引入 AI 解决方案时仍会遇到问题。从我们自己的经验来看，其中一个原因是理解 AI 概念存在重大问题。为了解决这个问题，我们旨在开发一个用于 AI 解决方案的形态框。开发的形态框、其特征及其值基于四个涵盖不同应用领域的 AI 解决方案的工业案例。我们之前提出了一个基于企业架构的 AI 上下文模型，以帮助更好地理解公司中 AI 解决方案的上下文，从而最大限度地降低实施风险。我们还分析了形态框通过改进和增强 AI 上下文模型的三个步骤来支持 AI 引入过程，从而对 AI 解决方案提出了更完整的要求。
LAB_077 啮齿动物的情境和提示恐惧条件作用
• 行为评估最好在专门的行为套件中进行。 • 环境应远离可能影响动物行为的不受控制的外部刺激，例如人流、不必要的噪音和强光。 • 应分别测试雄性和雌性啮齿动物，每次只测试一种性别的啮齿动物。如果可能，应先测试雄性，最好在不同的日子进行，但至少要彻底清洁两性之间的啮齿动物。除非啮齿动物已经关在铁丝笼或类似笼子中，并且两性啮齿动物都在同一个房间。 • 实验者不能使用气味强烈的除臭剂或香水，并且必须有处理啮齿动物的经验，并接受过行为范式和所用设备的培训。 • SOP 的变化。如果您正在进行消退或回忆测试，恐惧条件化可能会随着提示刺激类型、给予的电击量和强度、试验间隔时间的变化而变化。任何超出本 SOP 详细说明的内容都必须向 AEC 说明，以获得他们的批准。 • 如果想要使用新气味，您必须在开始实验之前与行为设施经理讨论此事。• 16000Hz 音调已经过测试并被证明是有效的；此音调有经过验证的放大器设置。如果使用不同的声音提示，用户有责任使用分贝计确定合适的放大器设置。每个盒子中的声音不应比约 75-80dB 安静得多（因为动物可能难以区分背景噪音）或大声得多（因为震耳欲聋的声音本身可能令人厌恶）。
实现人类、动物和机器的认知行为：情境模型框架
参考文献 Akkaya, I., Andrychowicz, M., Chociej, M., Litwin, M., McGrew, B., Petron, A., Paino, A., Plappert, M., Powell, G., Ribas, R., Schneider, J., Tezak, N., Tworek, J., Welinder, P., Weng, L., Yuan, Q., Zaremba, W., & Zhang, L. ( 2019 ). Solving Rubik's Cube with a Robot Hand. ArXiv Preprint . arXiv: 1910.07113 . Allport, A. ( 1993 ). Attention and control: Have we been asked the bad questions? A critical review of twenty-fiven years.注意力和表现 XIV：实验心理学、人工智能和认知神经科学中的协同作用，14，183。Aminoff, EM、Kveraga, K. 和 Bar, M。（2013 年）。海马旁皮质在认知中的作用。认知科学趋势，17（8），379 – 390。https://doi.org/10.1016/j.tics。2013.06.009 Baddeley, AD（2012 年）。工作记忆：理论、模型和争议。心理学年鉴，63，1 – 29。 https://doi.org/ 10.1146 /annurev-psych- 120710-100422 Baddeley, AD 和 Della Sala, S. (1996)。工作记忆和执行控制。伦敦皇家学会哲学学报。B 系列，生物科学，351（1346），1397–403；讨论 1403–4。https://doi.org/ 10.1098 /rstb。1996.0123 Baddeley, AD 和 Hitch, G. 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DIA：用于开发情境的人机混合对话助手
社交媒体消息应用程序（例如 WhatsApp 和 Facebook Messanger）在 2019 年已达到 23 亿用户，其中大多数用户来自发展中国家。发展中国家用户的高使用率为设计基于文本的社会变革干预措施提供了可能性。但是，这种干预措施依赖于专家（如医生、教育工作者和主持人）的知识，而这些知识在发展中环境中是稀缺的。可以使用聊天机器人来扩展专家知识，但需要更多的研究来支持需要特定环境支持（例如本地语言干预）或可能没有常规互联网连接的发展中国家用户。因此，为了支持在低资源环境中基于聊天机器人的干预措施的设计，我们构建了 DIA，这是一个适用于低资源环境的聊天机器人架构，以扩展专家知识并支持本地化。DIA 是一个人机聊天机器人（humbot）混合系统，可以从用户交互中有机地学习特定主题的知识和本地语言。我们在 WhatsApp 上构建了 DIA 的初步版本，并将其部署到科特迪瓦农村地区指导 38 名教师。通过初步部署，我们表明 DIA 可以帮助 (1) 构建主题和语言特定对话的数据集 (2) 通过聊天记录了解用户在线智能手机的使用情况，以及 (3) 通过对话互动收集调查数据。
在特定情境中减轻 AI/ML 偏见 - NCCoE
摘要 管理人工智能系统中的偏见对于建立和维持对其运行的信任至关重要。尽管人工智能系统中的偏见非常重要，但它在许多应用领域仍然普遍存在，无论意图如何，都可能导致有害影响。偏见也与环境有关。为了解决这个复杂的问题，我们采用社会技术方法在环境中测试、评估、验证和确认 (TEVV) 人工智能系统。这种方法将技术与社会价值观联系起来，以制定在行业部门部署基于人工智能/机器学习的决策应用程序的推荐指南。该项目还将研究偏见与网络安全之间的相互作用。该项目将利用现有的商业和开源技术以及 NIST Dioptra，这是一个用于机器学习数据集和模型的实验测试平台。该项目的初始阶段将专注于金融服务部门信贷承保决策的概念验证实施。该项目将产生一份免费的 NIST 人工智能/机器学习实践指南。
社会情境人工智能能够从人类互动中学习
无论人工智能代理有多少可用数据，代理在实际部署中都不可避免地会遇到以前从未见过的情况。通过从其他人那里获取新信息来应对新情况（即社交情境学习）是人类发展的核心能力。不幸的是，社交情境学习对人工智能代理来说仍然是一个开放的挑战，因为它们必须学会如何与人互动以寻找它们所缺乏的信息。在本文中，我们将社交情境人工智能的任务（代理通过与人的社交互动寻找新信息）形式化为强化学习问题，代理通过社交互动观察到的奖励来学习识别有意义且信息丰富的问题。我们将我们的框架表现为一个交互式代理，它在大型照片共享社交网络上拓展其视觉智能时，学习如何用自然语言询问有关照片的问题。与主动学习方法不同，主动学习方法隐含地假设人类是愿意回答任何问题的神谕，而我们的代理则根据观察到的规范来调整其行为，即人们有兴趣或不感兴趣回答哪些问题。通过为期 8 个月的部署，我们的代理与 236,000 名社交媒体用户进行了互动，我们的代理在识别新视觉信息方面的表现提高了 112%。受控现场实验证实，我们的代理的表现比主动学习基线高出 25.6%。这项工作为不断改进人工智能 (AI) 代理提供了机会，使其能够更好地遵守开放社交环境中的规范。
预测误差的层次决定了情境相关感觉表征的学习
如何解释感官信息取决于环境。然而，环境如何影响大脑中的感觉处理仍然难以捉摸。为了研究这个问题，我们结合了计算建模和小鼠皮质神经元的体内功能成像，这些神经元在触觉感官辨别任务的逆转学习过程中发挥作用。在学习过程中，第 2/3 层体感神经元增强了对奖励预测刺激的反应，这可以解释为顶端树突的增益放大。奖励预测误差减少，对结果预测的信心增加。在规则逆转后，外侧眶额皮质通过去抑制 VIP 中间神经元编码了一个表示信心丧失的环境预测误差。皮质区域中预测误差的层次结构反映在自上而下的信号中，这些信号调节初级感觉皮质中的顶端活动。我们的模型解释了大脑中如何检测到环境变化，以及不同皮质区域中的错误如何相互作用以重塑和更新感官表征。
情境化增强脆弱性能力开发的设计顾问
1- 平面设计或相关领域的专业资格（证书、文凭、学位）。2- 至少 2 年从事类似工作的经验（必须提供所做工作的推荐信）3- 能够在最低限度的监督下开发高质量的工作（与之前开展的工作相关以确定质量）4- 有能力在紧迫的期限内提供高质量的成果。5- 具有在 MRC 或 NGO 担任类似职位的工作经验者优先。