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问题1.人工智能作为一门科学......
问题 1.人工智能作为一个科学领域 人工智能 (AI) 作为一个与尝试形式化人类思维相关的科学领域有着悠久的历史。柏拉图、亚里士多德、笛卡尔、莱布尼茨和许多其他研究人员试图将思维过程描述为一系列基本运算。 “人工智能”一词首次出现在 1956 年夏天于美国达特茅斯举行的一次科学会议上。一方面，它被认为是创造能够进行与人类智力活动相当的智力活动的软件和硬件的理论。另一方面，既有软件，也有硬件，以及在它们的帮助下所完成的工作。人工智能包括以下技术： 问题解决、专家系统、支持系统和决策； 识别图像、动作等的系统； 文本处理和机器翻译系统； - 游戏程序。例如国际象棋； - 学习和培训系统； - 机器人和自主代理； 以自然语言与用户交互。人工智能系统是一套软件和硬件，其使用应产生与人类智力活动相同的结果。人工智能作为一门科学领域，与哲学、心理学、语言学、人类学等密切相关。
人工智能
课程描述 网络搜索、语音识别、人脸识别、机器翻译、自动驾驶和自动调度有什么共同点？ 这些都是复杂的现实问题，人工智能 (AI) 的目标是用严格的数学工具解决这些问题。 在本课程中，您将学习驱动这些应用程序的基本原理。 具体主题包括问题表述、搜索、游戏、马尔可夫决策过程、逻辑和人工智能在机器人技术中的应用。 教科书： 1. Stuart Russell 和 Peter Norvig。人工智能：一种现代方法。第 4 版。 Prentice Hall。2022 参考书： 1. Tom Mitchell，机器学习。麦格劳希尔。 2. Richard Sutton 和 Andrew Barto，强化学习：导论。麻省理工学院出版社，1998 年 3. http://web.stanford.edu/class/cs221/ 3. http://cs229.stanford.edu 4. http://www.robots.ox.ac.uk/~az/lectures/ml/ 5. https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/demonstrations/ 6. http://web.stanford.edu/class/stats202/content/viewhw.html?hw48. http://www.cs.cmu.edu/~tom/mlbook-chapter-slides.html 先决条件 CS110 编程基础
专家访问4
词典可用，例如古代语言。此能力的骨干是获得大量培训数据。鉴于这一突破，近年来，在应用无监督的机器翻译（UMT）方法的应用中，人们引起了极大的兴趣，以破译潜在智能动物的交流，大多数努力都集中在具有独特通信系统的丝网鲸上。但是，要应对UMT所需的数据量，可以自动检测和注释这些信号的工具是先决条件。在本演讲中，我们将提出一个基于探测器的注释者，用于抹香鲸通信信号。我们将描述主要思想和理论表述。参与者将将注释软件应用于两只鲸鱼之间的简短对话的样本记录。最后，将根据软件提取的功能，将参与者分为组，并给出时间尝试将带注释的信号与相应的扬声器匹配。成功完成此任务的团队将能够揭示晶石的“类似语言”结构。3。基于激光雷达的码头和碰撞避免 - MBZIRC 2023 LIDAR技术已成为自主导航系统的组成部分，尤其是在海上
Jurafsky，马丁。语音和语言...
史丹利·库布里克（Stanley Kubrick）的电影《 2001年》中的推杆：太空漫游是20世纪电影中最知名的角色之一。hal是一种人工，能够像说话和理解英语一样具有良好的语言处理行为，在情节中的关键时刻，甚至阅读嘴唇。现在很明显，Hal的创作者Arthur C. Clarke在预测何时可用的人工药物（例如HAL）上有点乐观。但是他离他有多远？至少创建HAL的语言相关部分需要什么？我们将诸如HAL之类的程序称为与Humans通过自然语言对话代理或对话系统进行交谈。在本文中，我们对话代理对话系统研究了组成现代对话代理的各种组成部分，包括语言输入（自动语音识别和自然语言理解）和语言输出（自然语言和语音综合）。让我们转到另一个有用的语言相关任务，这是为非英语读者提供的，而不是讲英语的读者。或翻译英语的人，以其他语言（如中文）编写的数亿网页。机器翻译的目的是自动加工翻译
通过生成人工智能促进多语言审议
全球抽象的民主国家面临着许多挑战，从选举干预和宣传到民粹主义和威权主义的崛起。因此，必须增加参与并扩大对审议过程的机会，以加强民主制度并满足公众期望。尽管在政治审议，协作和谈判中具有公认的语言意义，但对多语言如何影响政治和治理的知识知之甚少。在这种情况下，本研究提出了一个综合框架，该框架能够基于最先进的生成AI技术进行多语言审议。该框架标识了五个关键产品，即“多语言和多元文化审议设计”，“用于公共事务审议的机器翻译和解释”，“多语言审议理解”，“在线和面对面的多语言审议支持”，以及“透明度，可信度，可信度和公民审议的解释性”。通过利用生成的AI，该框架打算解决与文化多样性和多种语言有关的挑战，这些挑战阻碍了成功的审议民主。最后，提出了一个案例研究，将框架运行到技术解决方案中。
神经符号递归机
当前的学习模型通常难以实现像人类一样的系统泛化，特别是在从有限的数据中学习组合规则并将它们推断为新的组合时。我们引入了神经符号递归机（NSR），其核心是根基符号系统（GSS），允许直接从训练数据中产生组合语法和语义。NSR采用模块化设计，集成了神经感知、句法分析和语义推理。这些组件通过一种新颖的演绎-溯因算法进行协同训练。我们的研究结果表明，NSR的设计充满了等变性和组合性的归纳偏差，使其具有良好的表现力，可以熟练地处理各种序列到序列任务并实现无与伦比的系统泛化。我们在四个旨在探测系统泛化能力的具有挑战性的基准上评估了NSR的有效性：用于语义分析的SCAN、用于字符串操作的PCFG、用于算术推理的HINT和组合机器翻译任务。结果证实了 NSR 在泛化和可转移性方面优于当代神经和混合模型。
通过持续学习实现可持续的人工智能
从原始数据中学习的人工智能系统被广泛应用于大量现实世界的应用中 [1]。它们的性能极大地提高了我们能够解决以前无法完成的任务的程度（例如机器翻译、图像分割、语音转文本等）。幸运的是，围绕人工智能的争论不仅集中在其性能上，而且还越来越多地关注其他非功能性属性，如可解释性、隐私性和可扩展性 [2]。特别是，可持续人工智能框架包含一组原则，这些原则通常被认为过于笼统和抽象，无法带来具体的实施手段 [3]。在本文中，我们重点关注“人工智能的可持续性”，并展示了人工智能中最近兴起的一个主题——持续学习 [4]，它如何成为使当前人工智能伦理原则更具操作性（它们的主要批评之一）以及更具社会、经济和环境可持续性的合适候选者。我们首先回顾可持续人工智能框架，然后介绍持续学习目标的主要特征。最后，我们展示了可持续人工智能与持续学习目标之间的紧密对应关系，并讨论了后者的未来研究如何能够导致系统能够遵守先前描述的可持续人工智能原则。
教育，认证和行业翻译质量的定量评估：概述
在不断增加的全球化和多语言互动的时代，翻译质量评估变得至关重要。然而，在当代研究中持续存在一个显着的差距，尤其是关于标准化和系统的探索，对翻译质量的定量评估，该领域尚未获得大量的学术重点。这项研究提供了用于评估教育，认证和工业领域的翻译质量的方法和标准的彻底阐述。强调翻译质量评估在确保翻译材料的准确性，流利性，连贯性和适当性中的关键作用，本文阐明了在教育和认证环境中普遍存在的评分方法中现有的差异。此外，它还深入研究了行业中采用的评估框架，揭示了它们的复杂性以及针对人类和机器翻译文本的详细评估标准。为提高教学效率和翻译质量，该研究提议整合学术和行业评估标准。此外，它设想了未来翻译质量评估模型的演变，并设想了旨在优化翻译输出的高级功能（例如自动错误检测和瞬时反馈机制）的结合。
第四学期人工智能（AI）学分
第一单元 - 介绍 9 介绍 - 定义 - 人工智能的未来 - 智能代理的特征 - 典型的智能代理 - 典型人工智能问题的解决方法。第二单元 - 问题解决方法 9 问题解决方法 - 搜索策略 - 不知情 - 知情 - 启发式 - 局部搜索算法和优化问题 - 使用部分观察进行搜索 - 约束满足问题 - 约束传播 - 回溯搜索 - 游戏玩法 - 游戏中的最佳决策 - Alpha - Beta 剪枝 - 随机游戏。第三单元 - 知识表示 9 一阶谓词逻辑 – Prolog 编程 – 统一 – 前向链接 – 后向链接 – 解析 – 知识表示 - 本体工程-类别和对象 – 事件 - 心理事件和心理对象 - 类别推理系统 - 使用默认信息进行推理。第四单元 - 软件代理 9 智能代理架构 – 代理通信 – 谈判和讨价还价 – 代理之间的争论 – 多代理系统中的信任和声誉。第五单元 - 应用 9 人工智能应用 – 语言模型 – 信息检索- 信息提取 – 自然语言处理 - 机器翻译 – 语音识别 – 机器人 – 硬件 – 感知 – 规划 – 移动。
ESRL：序列生成的有效采样的增强学习
将增强学习（RL）应用于序列生成模型，可以直接优化长期校正（例如BLEU和人类反馈），但通常会在动作序列的空间序列上进行大规模抽样。这是序列产生问题（例如机器变速器）的实践所带来的计算挑战，在那里我们经常处理较大的动作空间（例如词汇表）和长长的动作序列（例如，翻译）。在这项工作中，我们引入了两阶段的采样和dy-namic抽样方法，以通过RL在训练序列产生模型期间提高采样效率。我们就传统的发电任务进行了尝试，包括机器翻译和抽象性摘要。此外，我们通过使用奖励模型训练大型语言模型来评估人类反馈（RLHF）中的RL的AP。实验结果表明，基于ASRL的有效采样的RL可以在训练效率和记忆消耗方面均超过所有基准。值得注意的是，ESRL在强大的增强，最低风险训练和近端政策优化方法上产生一致的性能。该代码可在https：// github上找到。com/wangclnlp/deepspeed-chat-extension/示例/esrl。