在解决超人工智能(AI)即将面临的挑战方面迈出了重要的一步，OpenAI推出了一项新的研究方向——弱到强的泛化。这一创新性的方法旨在探索较小的AI模型是否能够有效地监督和控制更大、更复杂的模型，这在他们最近的研究论文《从弱到强的泛化》中有所描述。 超对齐问题 随着人工智能的迅速发展，未来十年内开发超级智能系统的前景引起了重要关切。OpenAI的超对齐团队认识到需要解决将超人工智能与人类价值对齐的挑战的紧迫性，这一点在他们全面的研究论文中有所讨论。 目前的对齐方法 现有的对齐方法，如强化学习反馈(RLHF)，严重依赖于人类监督。然而，随着超人工智能模型的出现，“弱监督者”人类的不足变得更加明显。AI系统产生大量新颖而复杂的代码的潜力对传统的对齐方法构成了重大挑战，这在OpenAI的研究中得到了强调。 实证设置 OpenAI提出了一个有说服力的比喻来解决对齐挑战：一个较小、能力较弱的模型是否能够有效地监督一个较大、能力更强的模型？这个目标是要确定一种强大的AI模型是否可以根据弱监督者的意图进行泛化，即使面对不完整或有缺陷的训练标签，这个目标在他们最近的研究论文中有详细描述。 令人印象深刻的结果和局限性 OpenAI在他们的研究论文中概述了实验结果，展示了泛化方面的显著改进。通过使用一种鼓励较大模型更加自信、在必要时与弱监督者存在分歧的方法，OpenAI使用一个GPT-2级模型实现了接近GPT-3.5的性能水平。尽管这只是一个概念验证，但这种方法展示了弱到强的泛化的潜力，这在他们的研究结果中被详细讨论。 我们的观点 OpenAI的这一创新方向为机器学习研究社区打开了解决对齐挑战的大门。尽管所提出的方法存在局限性，但它标志着在将超人工智能系统对齐方面取得实证进展的关键一步，这一点在OpenAI的研究论文中得到了强调。OpenAI致力于开源代码并提供进一步研究的资助，强调了解决对齐问题的紧迫性和重要性，而人工智能的发展不断推进。 解码AI对齐的未来是研究人员为确保先进的人工智能技术安全发展做出贡献的令人兴奋的机会，正如OpenAI在他们最近的研究论文中所探讨的。他们的方法鼓励合作和探索，促进了团体努力，以确保高级AI技术在我们社会中的负责任和有益整合。
Leave a CommentTag: AI Systems
介绍 在人工智能不断发展的领域中，两个关键角色联手合作，打开了新的局面：生成式人工智能和强化学习。这些尖端技术有潜力创造自我改进的人工智能系统，使我们离实现机器自主学习和适应的梦想更近了一步。这些工具为能够改进自己的人工智能系统铺平了道路，使得机器能够自主学习和自适应的想法更加接近。 近年来，人工智能在理解人类语言、帮助计算机观察和解释周围世界方面取得了巨大成就。像GPT-3这样的生成式人工智能模型和Deep Q-Networks这样的强化学习算法站在这一进展的前沿。尽管这些技术在单独使用时已经具有了革命性的影响力，但它们的融合打开了人工智能能力的新维度，并将世界的边界推向了更舒适的境地。 学习目标 获取关于强化学习及其算法、奖励结构、强化学习的一般框架和状态-动作策略的必要和深入的知识，以了解代理机构如何做出决策。 探索这两个领域如何共生地结合在一起，以在决策情景中创建更具适应性和智能性的系统。 研究和分析各种案例研究，展示将生成式人工智能与强化学习在医疗保健、自主车辆和内容创作等领域进行整合的有效性和适应性。 熟悉Python库，如TensorFlow、PyTorch、OpenAI’s Gym和Google’s TF-Agents，以在实施这些技术时获得实际的编程经验。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 生成式人工智能：赋予机器创造力 生成式人工智能模型，如OpenAI的GPT-3，旨在生成内容，无论是自然语言、图像还是音乐。这些模型的工作原理是预测在给定上下文中接下来会发生什么。它们已经被用于自动化内容生成和能够模仿人类对话的聊天机器人等方面。生成式人工智能的特点是能够从学习到的模式中创造出新的东西。 强化学习：教会人工智能做出决策 来源–Analytics Vidhya 强化学习（RL）是另一个开创性的领域。它是让人工智能像人类一样通过试错学习的技术。它已经被用于教授人工智能玩复杂的游戏，如Dota 2和围棋。强化学习代理通过接收行为的奖励或惩罚来学习，并利用这些反馈来不断改进。从某种意义上讲，强化学习使人工智能获得了一种自治形式，使其能够在动态环境中做出决策。 强化学习的框架 在本节中，我们将揭示强化学习的关键框架： 行为实体：代理机构 在人工智能和机器学习领域，术语“代理机构”指的是任务是与指定的外部环境进行交互的计算模型。它的主要角色是做出决策和采取行动，以实现既定目标或在一系列步骤中累积最大奖励。 周围的世界：环境 “环境”指的是代理人操作的外部背景或系统。实质上，它构成了超出代理人控制范围但可以观察到的每一个因素。这可以是虚拟游戏界面，也可以是机器人在迷宫中导航的现实世界环境。环境是评估代理人表现的“真实基准”。…
Leave a Comment介绍 在当今世界中，生成式人工智能推动了创造力的边界，使机器能够创作出类似人类的内容。然而，在这种创新中存在一个挑战——AI生成的输出中存在偏见。本文深入探讨了“生成式人工智能中的偏见缓解”。我们将探讨各种偏见，从文化到性别，了解它们可能产生的现实影响。我们的旅程包括检测和缓解偏见的高级策略，如对抗训练和多样化训练数据。加入我们，揭开生成式人工智能中偏见缓解的复杂性，发现我们如何创建更加公平可靠的人工智能系统。 来源：Lexis 学习目标 理解生成式人工智能中的偏见：我们将探讨偏见在人工智能中的含义，以及为什么它在生成式人工智能中是一个真正的关注点，通过实际例子来说明其影响。 伦理和实际影响：深入研究人工智能偏见的伦理和现实后果，从不平等的医疗保健到对人工智能系统的信任问题。 生成式人工智能中的偏见类型：了解不同形式的偏见，如选择偏见和群体思维偏见，以及它们在人工智能生成内容中的表现方式。 偏见缓解技术：发现对抗训练和数据增强等先进方法，以应对生成式人工智能中的偏见。 案例研究：探索IBM的Project Debater和Google的BERT模型等实际案例，了解偏见缓解技术的有效应用。 挑战和未来方向：了解偏见缓解中的持续挑战，从不断变化的偏见形式到伦理困境，以及解决这些问题的未来方向。 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 理解生成式人工智能中的偏见 偏见，一个我们都熟悉的术语，在生成式人工智能中展现出新的维度。在本质上，人工智能中的偏见指的是AI模型生成的内容中可能出现的不公平或偏斜的观点。 本文将剖析这个概念，探讨它在生成式人工智能中的表现方式以及为什么它是一个如此重要的关注点。我们将避免使用术语，深入研究实际例子，以了解偏见对人工智能生成内容的影响。 代码片段理解生成式人工智能中的偏见 这是一个基本的代码片段，可以帮助理解生成式人工智能中的偏见： # 用于说明生成式人工智能中偏见的示例代码 import random # 定义一个求职者数据集 applicants =…
Leave a Comment在一项令人兴奋的进展中，科技巨头IBM推出了一款“类脑”芯片的原型，这可能彻底改变人工智能（AI）领域。随着对高能耗AI系统环境影响的担忧日益增长，这一创新可能是朝着更节能和可持续的AI技术迈出的重要一步。这款开创性芯片从人脑复杂的连接中汲取灵感，有望重新塑造各种平台上的AI系统。 还阅读：IBM和NASA联手创建地球科学GPT：解码地球的奥秘 更环保的AI即将到来 IBM的原型芯片承诺大幅提高AI的能源效率。随着对高能耗AI基础设施所产生的碳排放的担忧不断升级，这款创新芯片带来了一线希望。该芯片的设计灵感来自人脑在实现高性能时消耗最小功率的卓越效率。这一突破可能为不仅先进而且环保意识到的AI技术铺平道路。 还阅读：人工智能技术如何改变回收行业？ 模拟人类连接 这个原型芯片的核心是一种革命性的方法：使用被称为记忆电阻器的组件，其工作原理类似于人脑内部的连接。与依赖二进制数据存储（0和1）的传统数字芯片不同，基于记忆电阻器的芯片可以存储一系列值，就像我们的大脑处理信息的复杂方式一样。这种“模拟”方法可能导致更好地模拟人类认知的AI系统。 还阅读：人工智能与人类智能：7个主要差异 利用自然启发的计算 来自萨里大学的Ferrante Neri教授解释说，基于记忆电阻器的方法属于自然启发的计算范畴。这个领域旨在模拟人脑的功能。记忆电阻器“记住”电历史的能力类似于生物系统中突触的行为。相互连接的记忆电阻器可能产生与人脑运作方式非常相似的网络。 面临的挑战和机遇 虽然类脑芯片的前景具有巨大潜力，但专家们敦促谨慎行事。Neri教授指出，实现基于记忆电阻器的计算机是复杂的，其中包括材料成本和制造复杂性等挑战。尽管存在困难，他仍持谨慎乐观态度，暗示类脑芯片的出现可能在不久的将来。 还阅读：Nvidia发布了一款改变游戏规则的AI芯片，以提升生成AI应用程序的速度 AI生态系统的绿色化 IBM的芯片提供了高能效和与现有AI系统的兼容性。这种创新可以延长电池寿命，并为智能手机到汽车等新应用提供支持。此外，如果大规模集成，这些芯片可以显著降低数据中心的能耗和冷却所需的水量。 还阅读：NVIDIA的AI将拯救地球免受气候变化的影响 我们的观点 在全球努力迈向更可持续未来的过程中，IBM的原型芯片的潜力闪耀着光芒。尽管在广泛应用之路上仍面临挑战，但这一创新为可持续和更高效的AI技术奠定了基础。随着持续的研究和发展，可能性令人心动，展示了一个AI和可持续发展和谐共存的未来。
Leave a Comment想象一个世界，在这个世界里，机器人和自动驾驶车辆可以毫不费力地在最黑暗的夜晚中穿行，完全依靠先进的人工智能相机来感知热能特征。这个未来洞察力正在逐渐成为现实，归功于一种创新技术，叫做HADAR（热辅助探测与测距）。HADAR由普渡大学和密歇根州立大学的研究团队开发，有潜力彻底改变机器感知周围环境的方式，为各个行业带来令人兴奋的可能性。让我们深入了解HADAR的世界，探索它重塑我们与人工智能系统互动的能力。 还可以阅读：Red Cat和Athena AI用夜视技术制造智能军用无人机 热能视觉的挑战 热能视觉作为科幻电影的必备元素，一直面临着由于热辐射在环境中的扩散而带来的限制。这种现象导致图像模糊、无纹理，被称为“幽灵影像”。然而，研究团队通过采用机器学习算法来解决这个持久的问题，取得了显著的突破。 利用人工智能解码热能特征 利用人工智能的力量，研究人员训练HADAR来解释商用红外摄像头捕捉到的数据。HADAR现在可以准确地确定物体的物理特性和周围环境，穿透雾霾、烟雾和黑暗等视觉障碍。通过识别温度、物质组成和热辐射模式，HADAR可以创建出详细清晰的图像，无论环境条件如何。 填补鸿沟：夜间的白天清晰度 HADAR的独特方法使其与声纳、雷达和激光雷达等主动模态有所不同，这些模态发送信号并检测反射来推测物体的存在和距离。与这些方法不同，HADAR使用不可见的红外辐射来重建夜间场景，具有与白天相同的清晰度。这一突破可能彻底改变各个行业，从自动驾驶车辆到非接触式安全检查。 还可以阅读：Jeep的下一代人工智能和自动越野驾驶技术 前方道路：克服挑战 尽管HADAR具有巨大的潜力，但它并非没有挑战。这项技术昂贵，需要实时校准，仍然容易受到影响其准确性的环境障碍。然而，研究人员对未来充满乐观，相信这些障碍可以在不久的将来克服，使HADAR进入日常使用。 还可以阅读：人工智能如何改变汽车行业？ HADAR带来更美好的未来 HADAR的潜在应用广泛且令人兴奋。随着这项技术的发展，它可能成为自动驾驶汽车、自主机器人和安全检查的人工智能系统中不可或缺的组成部分。通过使机器在最黑暗的夜晚“清晰地”看到，HADAR可以改变行业，提高安全性，为一个更加连接和智能的世界铺平道路。 还可以阅读：滴滴Neuron：未来派无人驾驶机器人出租车 我们的观点 HADAR从科幻世界走向现实，证明了创新和以人工智能为驱动的突破的力量。能够在最黑暗的夜晚看得像白天一样明亮，HADAR已经成为各个领域的改变者。虽然仍然存在挑战，但研究人员对技术的潜力充满决心和信心，为机器能够以无与伦比的准确性感知周围环境的未来铺平了道路，使我们的世界更安全、更高效。随着HADAR朝着广泛应用迈出第一步，我们热切期待夜与日之间的界限变得模糊、人工智能感知无限扩展的那一天到来。
Leave a Comment最近，乌克兰意外地成为了人工智能公司的金矿。全球科技巨头纷纷涌向乌克兰，寻求获取无价的战场数据，这些数据有望彻底改变人工智能和机器学习的发展。乌克兰以其饱受战争摧残的地貌而闻名，已经成为寻求利用这些难以获取的数据开发未来国防技术的尖端公司的热点地区。随着争夺人工智能在战争中的至高无上地位的竞争加剧，让我们深入探讨像Draganfly和Palantir这样的公司如何利用乌克兰独特的资源，并对现代战争的未来产生了什么影响。 另请阅读：前谷歌CEO将为美国军方提供人工智能和虚拟现实技术支持 乌克兰在人工智能和数据方面的日益重要性 乌克兰最初对科技公司持开放态度，现在认识到了其战场数据的重要性。由于人工智能系统严重依赖高质量的训练数据，乌克兰战争产生的信息变得极其珍贵。为了从这些宝贵的数据中获益，本地和全球公司都在关注其提升人工智能技术的潜力。 Draganfly进军乌克兰数据金矿 领先的无人机公司Draganfly一直在人工智能驱动创新的前沿。它进军乌克兰是为了利用该地持续冲突所产生的数据。通过为该国提供用于军事任务的改装无人机，Draganfly获得了无价的数据洞察，这对于开发先进的人工智能系统至关重要。 另请阅读：人工智能在无人机中的力量 Palantir在乌克兰的战略存在 Palantir是一家知名的数据分析公司，它加入了乌克兰的科技巨头行列。在基辅设立办事处，Palantir旨在利用乌克兰的战场数据潜力来增强其服务。这种独特数据的吸引力为Palantir提供了提升其人工智能能力并巩固其在国防领域地位的机会。 另请阅读：Palantir推出军事决策人工智能平台 人工智能在未来战争中的关键作用 从美国国防部为人工智能项目分配大量资金可以看出，全球对人工智能在未来战争中关键作用的认识日益增强。人工智能将赋予决策支持系统以力量，并创建一个跨各个领域无缝信息流的网络化军队。为了实现这一目标，高质量的数据是必不可少的，而乌克兰的冲突则成为了一个理想的测试场地。 另请阅读：改变战场：人工智能驱动军事战术 利用现实场景进行人工智能训练 使用乌克兰的战场数据的一个关键优势是它提供了真实的场景。公司可以在有争议的环境中测试和训练他们的人工智能系统，从而获得对其局限性和能力的宝贵洞察。这些数据比受控环境中的数据更有价值，因为它有助于改进下一代人工智能技术。 另请阅读：由人工智能控制的美国军用无人机的惊人决策：“杀死”操作员 乌克兰：全球科技巨头的试验场 乌克兰已成为各种科技公司的试验场，吸引了Clearview、AeroDrone等公司的兴趣。这个战区为分析部队管理和开发智能自动解决方案提供了独特的机会。在任务中收集的大量数据为将无人机用于各个行业和冲突提供了关键的信息。 另请阅读：Red Cat和Athena AI利用夜视技术制造智能军用无人机 美国与中国：人工智能至高无上之战 随着美国和中国在人工智能至高无上之战中的竞争，五角大楼缓慢的采购流程对于保持技术优势构成了挑战。中国在人工智能和数据方面的大量投资使美国处于不利地位。五角大楼在人工智能采用和数据管理方面的努力对于在人工智能竞赛中保持领先地位至关重要。 另请阅读：人工智能军备竞赛：美国与中国之间的致命竞争 我们的观点…
Leave a Comment介绍 在今天的世界中，您可能已经观察到，即使是孩子们也被Alexa吸引，驱使他们播放自己喜爱的音乐或电视节目。看到这些小人类使用最新技术之一而不知道它的工作原理是令人惊讶的。这就是人工智能的这个子类型的特殊之处——对话型人工智能。对话型人工智能使计算机和软件应用能够像人类一样听取、理解和回应。试试使用Microsoft的Cortana、Apple的Siri和Google的Bard来理解我们的话。或者前往OpenAI的ChatGPT，这是最新的、最轰动人心的对话型人工智能，它知道一切（直到2021年）。 在此之前，让我们先了解一下这些对话型人工智能模型是如何工作的。此外，我们将讨论它们的交流方式以及它们如何理解您的回应。 什么是对话型人工智能？ 基本上，对话型人工智能是一种人工智能（AI）技术，模拟人类对话。它使计算机和软件应用程序能够使用口语/书面语言以类似于人类的方式与人类进行协作。这些系统可以以各种形式实现，例如聊天机器人、虚拟助手、语音激活智能设备和客户支持系统。 对话型人工智能如何工作？ 对话型人工智能工作流程是一系列不同的过程。一个典型的对话型人工智能的工作方式如下。 交互式用户界面：它具有一个界面，用户可以输入文本。或者，ASR（自动语音识别）系统可以记录用户的语音并将其转换为文本。 自然语言处理：然后使用NLP技术从用户输入中提取意图，并将其转换为结构化数据进行分析。 自然语言理解（NLU）：NLU专注于从用户的输入中提取意图和上下文。它涉及分析信息以确定用户的目标或所需操作。 自然语言生成（NLG）：使用自然语言生成（NLG）生成响应进行对话。NLG用于推断上述过程并生成与人类对话的响应。 自然语言理解（NLU） 顾名思义，自然语言理解（NLU）是一种利用计算机软件理解用户输入的人工智能分支。它有助于弥合用户语言和系统处理和适当响应的能力之间的差距。 准确和上下文感知的语言理解的重要性 随着人工智能的进步，越来越多的公司在其运营中采用基于AI的技术。客户服务和管理是AI采用日益增加的领域之一。因此，能够准确分析客户情感和语言的AI正面临上升趋势。这减少了需要人类专业人员与客户互动并花费大量人力小时尝试理解他们的需求。 对话型人工智能系统中的NLU技术 NLU是所有对话型人工智能系统的重要组成部分。为了分类意图、提取实体并理解上下文，NLU技术通常与机器学习一起使用。它使用监督学习、命名实体识别和深度学习。 监督学习：通常使用带标签的训练数据进行NLU模型的训练。训练数据包括用户输入及其相应的意图和实体示例。使用这些数据，NLU模型学会识别输入和所需输出之间的模式和关系。 命名实体识别（NER）：NER是一种特定的NLU技术，用于识别和分类文本中的命名实体。它提取实体，如名称、日期、组织或预定义类别。 深度学习：各种NLU任务利用循环神经网络（RNN）和变压器捕捉输入数据中更复杂的模式。它有助于有效地理解意图并提取实体。 智能虚拟助手（IVAs） 您是否与Siri、Cortana或Alexa互动过？如果是的话，那么您一定熟悉虚拟助手是什么。即使您没有，您至少也听说过它们。它们是高级对话型人工智能系统，可以模拟人类交互，协助用户完成各种任务并提供个性化的帮助。 虚拟助手在提供人类化互动方面的作用 虚拟助手在当今现实世界中有很多用途。以下是其中一些。 上下文感知:…
Leave a Comment