Oct, 2022

面向语言驱动的科学人工智能

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TL;DR基于 AI 在自然语言理解和生成方面的革命性进展，我们设计了能够解决复杂科学任务的 AI 系统，并将自然语言作为 AI 与人类科学家之间的核心表示、推理和交换格式。本文旨在探讨实现这一愿景所面临的主要研究挑战。
发现论文，激发创造
  • 视觉与语言研究中的挑战与前景

    本文对语言图像理解中人工智能评估的进展和局限进行了综述，并提出了解决方案。

    Apr, 2019

  • 大型语言模型的紧急自主科研能力

    本论文展示了一个结合多个大型语言模型的智能代理系统，可自主设计、规划和执行科学实验，并通过三个不同的实例展示代理的科学研究能力，最为复杂的是成功执行加催化交叉偶联反应。最后，讨论了这种系统的安全影响，并提出了防止滥用的措施。

    Apr, 2023

  • 不欺骗图灵测试：朝向人工智能的基于实证的语言学习

    研究自然语言理解在人工智能领域的挑战，结合认知科学、 心理学、思维哲学和认知语言学的见解，评估目前的方法和挑战。

    Jun, 2022

  • 构建类人交际智能：一个基于现实经验的视角

    该论文旨在提出一种 “基础” 的视角，启发人工智能的进步，包括 “基于感知 - 动作循环的体现、嵌入、延伸和实践认知” 的研究方向，以及运用逐步发展的技能促进逐步的语言发展、逐渐适应物理和社会环境的智能代理等几个具体的组成部分，以建立人类一样的语言能力。

    Jan, 2022

  • 教授计算机自然语言

    本文探讨了计算机与程序员所涉及的类似语言应用程序所涉及的模式，并旨在调整我们的问题以更好地说明上下文、自我意识和具体化。

    Apr, 2016

  • 自然语言理解系统的理解和评估

    本文通过对最新的自然语言理解系统的语言能力进行批判性分析，认为这些系统具备人类语言学习和处理的重要方面，但同时缺乏关键的解释和推论技能，除非它们被结构化知识和利用语言使用能力所整合，否则难以实现这些技能。

    Mar, 2023

  • 由生成式闭环人工智能主导的基础科学的未来

    探索和研究 AI 驱动的自动闭环科学发现方法，包括自我驱动的假设生成和假设空间的无限自主探索。将自动化纳入科学实践将缓解当前问题，包括发现的复制、数据的系统化生产以及最终的科学过程民主化，具有开创性的视野将释放 AI 在我们的世界基本结构搜索和发现方面的潜力，好过自动化当前工作流程，并打开技术创新的大门，解决人类面临的最大挑战之一。

    Jul, 2023

  • 关于人工智能在科学认知中的应用

    本文探讨了人工智能在科学理解方面的贡献，阐述了其作为计算显微镜、灵感资源和未来的理解者三个维度，提出了新的推进人工智能在科学理解中的应用的途径。

    Apr, 2022

  • 运用知识和推理实现类人自然语言生成：简要回顾

    本文探讨以知识为指导的自然语言生成技术，旨在产生具有人类思维方式的文本内容。作者提出了十个目标来指导智能化自然语言生成系统的发展，同时简要回顾了以知识和推理为指导的自然语言生成技术的成就。最后，作者展望了未来的发展方向和挑战。

    Dec, 2022

  • 科学中的人工智能：一个新兴议程

    本报告总结了 Dagstuhl Seminar 22382“科学中的机器学习：桥接数据驱动和机理建模” 的讨论并提出了如何协作来推动人工智能和科学发现的新一波进展的路线图。

    Mar, 2023