Jun, 2022

在人工智能代理中评估科学思维

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TL;DR孩子们表现出惊人的学习和思考能力，与形式化的研究中的科学推理方法非常相似。本研究利用 Blicket 检测建立了交互式 EST 环境，旨在评估人工智能的科学思维能力，研究发现今天的学习方法在科学思考中具有低效性，需要未来的研究来构建人类类似的智能。
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发现论文，激发创造
  • ScienceWorld：您的智能代理比五年级的学生更聪明吗？

    我们介绍了 ScienceWorld，这是一个新的交互式文本环境下测试代理进行科学推理能力的基准，并发现交互式环境对于代理实现理解科学问题和推理能力非常重要。实验表明交互模式下 1.5 百万参数的模型能够优于静态模型中训练了上百万个示例的 11 亿参数模型。

    Mar, 2022

  • 思维克隆：通过模仿人类思维学习同时行动

    我们引入了一种新颖的模仿学习框架，Thought Cloning，训练人工智能代理程序像人类思考一样思考，结果表明 Thought Cloning 学习速度更快，表现优异，更易于调试和提高 AI 安全性和可解释性。

    Jun, 2023

  • AI - 机器人系统在科学发现中的应用

    自动化整个科学方法论需要数据归纳的自动化以及实验从设计到实施的自动化，机器人科学家是将人工智能和实验室机器人相结合，具备进行真实世界实验检验假设的能力。本章探讨了机器人科学家在科学哲学中的基本原理，并将其活动与机器学习范式相对应，认为科学方法与主动学习有类似之处。我们使用以往机器人科学家的案例以及 Genesis 的案例进行实证，Genesis 是一种面向系统生物学研究的下一代机器人科学家，具备 1000 个计算机控制的微生物反应器的微流控系统和基于可控词汇和逻辑的可解释模型。

    Jun, 2024

  • AGENT：核心心理推理基准

    通过使用过程生成的三维动画构建了一个基准测试，并通过人类评分验证了该基准测试，结果表明，要在人类水平上通过基础直觉心理学的设计测试，模型必须获得或具有代理计划的内置表示，该测试结构围绕四个场景，并比较了两个强大的基线建立在贝叶斯逆规划和心灵理论神经网络上。

    Feb, 2021

  • 面向可指导认知机器人的基于证据的推理的计算理论

    本文介绍了关于证据推理认知代理的计算理论，并将其应用于政府和公共部门的关键领域。该理论通过开发四种不同类型的认知代理来验证其可行性，并探讨未来研究的方向。

    Oct, 2019

  • AI 科学家的 “图灵测试

    通过提出一个 “AI 科学家的图灵测试” 来评估 AI 代理能否独立地进行科学研究，这篇论文在提供特定问题的交互式库或数据集的前提下，提出了七个评估 AI 代理在各个科学领域中进行突破性发现能力的基准测试。这些基准测试旨在建立 AI 在科学研究中的能力标准，并激发对这个激动人心领域的进一步研究。

    May, 2024

  • 模仿交互智能

    通过虚拟环境中的交互式训练、行为测试和逆强化学习技术，实现了大规模人类行为模仿，提高了人工智能代理的交互能力，并成功解决了代理评估方面的挑战。

    Dec, 2020

  • 教学生成智能体的认知评估：需要更好的心灵理论能力

    本研究通过数学方式刻画了人类引导他人通过自然语言有效沟通所需的认知能力，并展示了基于神经网络的指导生成代理具有类似的认知能力，通过提升这些代理与听众之间的心理模型可显著提升指导质量，但是在与人类引导者的对比中还存在相当的差距，因此需构建更好的人类行为模型以更好地协同 AI 代理人。

    Dec, 2022

  • 以心理理论为基础的多智能体强化学习的内在动机理论

    该论文介绍了利用深度网络来模拟人类心智状态，并在多智能体环境中进行信念预测和强化学习的初步实验结果。

    Jul, 2023

  • 认知心理学启发下的人工智能自主探索

    该研究旨在探讨人类探索行为与人工智能自主性和适应性的联系，并将认知心理学范例应用于机器学习方法中。研究表明，与人类对应的人工智能代理可以通过内部状态与探索行为之间的因果关系来学习并自我发展，这对于人类认知研究和人工智能的发展都具有重大意义。

    Feb, 2023