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与人类共同进化的下一代人工智能技术开发项目 项目介绍
人工智能技术赋予计算机智能能力，正在彻底改变传统的信息处理框架，给医疗保健、护理、健康、制造、药物研发、金融等各个领域的行业、科技研究和社会运作方式带来重大变化。 AI技术正在成为DX超越单纯数字化、引发社会重大变革的必备技术。 另一方面，在人工智能应用于社会的过程中，人们越来越认识到人工智能与人类智能存在很大差异。人工智能并非取代人类，相反，将两种互补的智能结合起来解决问题正变得越来越重要。 共同进化项目的目的是创造一个“两种智能协同工作”的合作框架，并更进一步，创造一个“以螺旋式的方式相互增强彼此智能”的框架。 在团队合作框架中，挑战在于两个智能实体之间的相互理解和沟通。这将把可解释人工智能（XAI）、白盒人工智能和人机交互（HCI）的研究纳入更广泛的技术框架中。 到目前为止，专家（人类）在特定领域的知识和经验都是通过一个狭窄的渠道传达给人工智能的：训练数据的构建。共同进化人工智能的另一个挑战是扩展这一渠道，并开发将人类知识财富系统地嵌入人工智能系统的方法。 同时，协同进化人工智能还旨在通过人工智能将人类专家和技术工人所掌握的隐性知识显化，从而发现新知识并将其反映在教育中，从而增强人类的智力能力。 当然，人类与人工智能的共同进化是一个开放而又雄心勃勃的挑战，不可能一蹴而就。随着我们不断进行各种尝试，这个概念的本质变得越来越清晰。我们希望本小册子中提出的研究将成为实现这一目标的第一步。
“与人类一起进化的下一代人工智能相关的技术开发项目”...
・Osaka University ・University of Electro-Communications ・ChiCaRo Inc. ■Development of an online language-learning support AI system that grows with people ・Waseda University ■White-boxing deep learning using a modular model ・Tokyo Institute of Technology ・GE Healthcare Japan, Inc. ①-3 Development of fundamental technologies for AI that learns by understanding human intentions and knowledge ■Development of a platform to support the creation of interactive story-type content ・Keio University ・Future University Hakodate ・Tezuka Productions Co., Ltd. ・University of Electro-Communications ・University of Tokyo ・Historia Inc. ・Rikkyo Gakuin ・Ales Inc. ■Research and development of human-centered artificial intelligence technology embedded in the real world ・National Institute of Advanced Industrial Science and Technology ■Development of fundamental technologies for human-collaborative AI that supports the actualization and transfer of experts' tacit knowledge ・Kyoto University ・National Institute of Advanced Industrial Science and Technology ・Mitsubishi Electric Corporation ■Research and development of explainable autonomous interaction AI and its application to childcare and developmental support (※Spanning ①-2 themes) ・Osaka University ・University of Electro-Communications ・ChiCaRo Inc. ■AI that evolves with people・株式会社英语：在线教育平台的开发・认知研究实验室，・京都大学■开发语义创作平台，以提高人类与AI o oki oki oki oki oki oki oki oki oki oki oki oki tohoku tohoku tohoku University ・ nagoya nagoya技术Tokai国家高等教育和研究系统・那高雅大学，Tokai国家高等教育和研究系统■使用AI和VR ・ Kansai大学的分子机器人共同创造环境的研究和开发・分子机器人Institute Co.，Ltd.建立产品信息数据库的研究和开发■建立产品信息数据库的研究和开发・ Arthur D. Little Japan Inc. ・软银公司・软银银行公司，Panasonic Connect Co.工业科学技术
“与人类共同进化的下一代人工智能技术开发项目”……
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文化和进化的BDI代理社会模型
摘要 - 代理人之间的代理交换过程通常被理解为代理之间的服务交换过程，然后由所涉及的代理人评估这些服务，从而产生社会交换价值。对于代理商社会的社会平衡，这些价值观应该具有足够的平衡，可以通过代理人本身对社会交流过程进行调节。提出了Netlogo中社会交流过程的自我调节的混合进化模型。但是，社会交流涉及的某些特征与BDI代理更适当地处理。本文提议使用Jacamo框架来开发由文化进化论的代理人组成的代理社会模型，用于文化进化的代理，以自我调节社会交流过程。
欧洲最终的旧石器时代/最早的中石器时代文化分类学和进化的定量分析
1 Department of Archaeology and Heritage Studies, Aarhus University, H Ø Jbjerg, Denmark, 2 INRAP, INRAP Center i ˆ Le-de-France National Institute for Pre-Aventive Archeological Research 18 Rue Chapelle, Technology and Ethnology of the Pre-Historical Worlds, University of Paris-Nanterre, Nanterre, France, 3 Department of Archaeology, Ghent University, Ghent,比利时，4 I.U.of investigacio´n in arqueologı´a y patrimonio historico, University of Alicante, Alicante, Spain, 5 Departimento di Studi Umanistici-Sezione dire Preistoriche e Antropologiche, University of Ferrara, Ferrara, Italy, 6 Museum Lolland-Falster, Nyk Ø Bing F, CNRS UMR 5199 PACEA, University of Bordeaux, France & Serp University of Barcelona, Barcelona, Spain, 8 CNRS UMR 7 8068 Technology and Ethnology of the Pre-Historic Worlds, University of Paris-Nanterre, Nanterre, France, 9 Zentrum Fu¨r Skandinavische und Baltische Archaology, Schloß Gottorf, Schleswig, Germany, 10 Department of Geology, Faculty of科学，帕利基大学Olomouc，Olomouc，捷克共和国，11 CNRS-CEPAM，COQUE D'AZUR大学，法国尼斯，尼斯，12个自然历史博物馆，维也纳，奥地利，奥地利，波罗的海地区历史和考古学研究所13波兰，15史前考古研究所，科隆大学，德国科隆
“多代理”筛选提高了定向酶进化的效率
酶的进化使生物技术方面的进步得以巨大进步。但是，定向的进化程序仍然需要许多迭代的筛选以识别最佳的突变序列。这是由于健身景观的稀疏性，这又是由于“隐藏”突变仅与其他突变相结合的“隐藏”突变所致。这些“隐藏”突变仅通过评估突变组合，需要大型组合文库或迭代筛选。在这里，我们报告了一种多代理的定向进化方法，该方法在筛选过程中融合了各种底物类似物。具有多种底物，像多个辅助健身景观一样，我们能够识别“隐藏”突变残基，这些突变型残基无需测试众多组合。我们最初在工程中验证了这种方法，以改善各种非天然底物的活性。我们发现“隐藏”突变通常与活动站点相距甚远，因此很难使用基于结构的方法进行预测。有趣的是，预计在这种情况下确定的许多“隐藏”突变会破坏三级结构元素之间的相互作用，从而可能影响蛋白质的柔韧性。这种方法可能广泛适用于加速酶工程。最后，多机构系统启发的方法可能在解决生物学中其他复杂的组合搜索问题方面更为广泛。
基因研究揭示影响人类大脑进化的变化
许多 HAR 基因靶标在发育中的人类大脑中活跃，与神经元形成和维持神经元间通信等过程有关。有些还与自闭症和精神分裂症等疾病有关，这凸显了 HAR 在塑造正常大脑功能以及神经系统疾病方面的潜在作用。
合作育种可能是人类进化的早期催化剂
3家族拉尔森·罗森奎斯奎斯特（Larsson-Rosenquist）的神经发育，成长和营养中心，新生儿，苏黎世大学新生儿学系，苏黎世大学和瑞士苏黎世大学医院，瑞士苏黎世苏黎世，与其他任何大猿不同，人类都会出现大型的，第二个非凡的婴儿，表现出更大的社会发展，需要更大的社会发展，并需要更大的社会发展。这些特征是人类自适应复合物的特征是复杂的联系，并且必须在进化时间内相互加强。在这里，我们使用了古生物学，发育心理学和儿科的最新证据，并进行了比较分析的补充，以询问可能触发这种协同进化的反馈回路的是什么：双皮亚，直接选择对利润，高质量饮食或合作育种。在人类进化期间，早期通过广泛的同类护理，即CB-First型号最能适应可用的数据。尤其是CB是一种催化剂，可以进一步增加大脑的大小，因为即使大脑降低了生活史病史和神经发育，因此导致了人口统计困境，CB也能够增加出生率。Key words: Secondary altriciality, bipedality, brain size evolution, cooperative breeding, altercentrism, neurodevelopment Funding statement This project has received funding from the European Research Council (ERC) under the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme grant agreement No 101001295 (JB), and the NCCR Evolving Language, Swiss National Science Foundation Agreement no.51NF40_180888（JB和CVS）和苏黎世大学（PC）的Forschungskredit。
在热带气候变化下的冰川进化的物理建模
摘要。近年来，由于观察和/或计算机约束，由于全球冰川进化模型代码以及空间广泛的地理验证数据的可用性，因此，由于观察和/或计算的约束，在预先明显不可行的地区开发和验证冰川模型。热带安第斯山脉中的冰川代表了世界上观察到的一些最少和建模的冰川，使其在气候变化下的轨迹不确定。迄今为止的研究通常采用了表面能量平衡和冰流的经验模型，以模拟气候变化下的冰川进化，但是这些可能会错过未来冰川质量变化的重要非线性。我们结合了两种具有全球能力的建模代码，可提供这些过程的物理表现：（i）英国联合土地环境模拟器（Jules）解决了雪和冰的全部能量平衡，以及（ii）开放的全球冰川模型（OGGM），该模型（OGGM）解决了划定层次繁殖的shllow-ice-ice ecementing of the Hallow-ice-ace-ice equalitation equiplation equiplation cool coply cop＆repl＆repl＆repl。Jules – Oggm适用于秘鲁Vilcanota-urubamba盆地的500多个热带冰川，这是80万人的所在地，这些人主要居住在社会经济发展较低的农村社区，并且易于气候变化。该模型是针对可用的冰川和大地质量平衡观测值评估的，以实现使用建模工作流的潜力，以模拟十年时间表上的热带冰川进化。我们表明Jules -OGGM模型可以参数化