人工智能与自我意识
这篇论文提出了一种基于大脑和自我概念的人工智能 (BriSe AI) 范式，强调自我在塑造未来人工智能中的关键作用，通过自我感知、自体建模、自主交互、社交互动和概念理解等多层次的自我层次框架，增强了 BriSe AI 对信息的有意识理解和对复杂环境的灵活适应，使其向着真正的人工通用智能迈进。
Feb, 2024
本研究提出借鉴认知理论以推进 AI 的研究方向，通过嵌入因果组件来获得适应性、推理能力、常识理解等人类决策能力，以期激发 AI 技术研究，进而更好地理解人类和机器智能。
Oct, 2020
通过证据的汇集，展示了自然智能是通过不同尺度的互动网络中的智能集体、社会关系和主要进化转变而产生的，这些过程通过种群压力、军备竞赛、马基雅维利选择、社会学习和积累文化等机制促进了新数据的产生，将这些机制整合到智能代理的视角中，表明通过持续的新数据生成实现类人复合创新的可能路径。
May, 2024
构建社交智能 AI 代理（Social-AI）是一个跨学科、多模态的研究目标，涉及创建能够感知、理解、推理、学习并回应其他代理（人类或人工）的情感、行为和认知的代理。过去十年，在自然语言处理、机器学习、机器人技术、人机交互、计算机视觉和语音等几个计算社区中，社交智能 AI 取得了进展。这篇立场论文中，我们确定了一组潜在的技术挑战和开放性问题，以促进社交智能 AI 的研究，并结合社交智能概念和以往的研究进展进行讨论。
Apr, 2024
利用大型基础模型提高我们对开放环境中感知信息的理解，在 AI 研究中强调发展集成大型基础模型的代理人 AI，这一新兴领域涉及机器人技术、游戏和医疗等多种具身和基于代理的多模态交互，并讨论了代理人 AI 在各个领域和任务中展现出的能力，挑战我们对学习和认知的理解，通过跨学科视角探讨了代理人 AI 的潜力，并强调将其纳入科学讨论中，为未来的研究方向提供基础并促进更广泛的社会参与。
Feb, 2024