May, 2023

一种伦理分析脑启发式人工智能的方法

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TL;DR本文介绍了基于大脑启发的 AI 技术的概念、技术和伦理问题，并提出了一种启发式方法以识别和解决由大脑启发的 AI 产生的伦理问题。结果显示，相对于传统的 AI，大脑启发的 AI 提出了新的基础性和实际的伦理问题，加剧了传统 AI 提出的某些问题。
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发现论文，激发创造
  • 当脑部启发式人工智能遇上人工通用智能

    该篇文章从 AGI 的角度提供了大脑启发型人工智能的综合概述，包括当前大脑启发型 AI 的进展和其与 AGI 的广泛联系、人类智能和 AGI 的重要特征、实现 AGI 的重要技术以及 AGI 系统的演进，同时探讨了 AGI 的局限性和未来。

    Mar, 2023

  • 脑科学和认知心理学发现综述作为通往人工智能广泛智能的灵感可能性

    该综述旨在通过研究神经科学和认知心理学的方法，为人工通用智能的追求做出贡献。尽管深度学习模型在各个领域取得了令人印象深刻的进展，但它们在抽象推理和因果理解方面仍然存在缺点。这些能力应该最终整合到人工智能系统中，以克服数据驱动的限制，并以更加接近人类智能的方式支持决策。本工作是一项纵向综述，试图广泛探索大脑功能的范围，包括从低层生物神经元、尖峰神经网络和神经元集合到更高层的概念，如脑解剖学、向量符号体系结构、认知和分类模型以及认知体系结构。希望这些概念能为人工通用智能的解决方案提供启示。

    Jan, 2024

  • 建设具有道德约束的人工智能

    本文提出伦理约束 AI 的概念，探讨在 AI 普及的情况下如何确保 AI 代理具备合适的伦理品质与决策技能，涉及决策制定中的模块化和组合方法。

    Dec, 2018

  • 基于机器学习和深度学习的脑神经计算：综述

    人工智能对生物医学研究和其他领域有着深远的影响。大脑启发式计算是多模态技术和生物医学领域的重要交叉点。该论文全面回顾了大脑启发式计算中机器学习（ML）和深度学习（DL）模型的演变、应用价值、挑战和潜在研究轨迹。

    Dec, 2023

  • 脑启发和自我基础的人工智能

    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

  • 为何需要有偏倚的人工智能 —— 如何通过引入认知和伦理机器偏差来增强人工智能系统

    本文阐述了人类认知偏差在人工智能领域中的重要性，并提出了在学习算法中结构上实施认知偏差以及为选择具有道德价值的社会或行为特征的偏向训练刺激应用过滤机制，结合七个具体的偏见实现情景案例，将来自认知科学和伦理学的启示应用于人工智能领域，是对重新评估机器偏见道德意义的探索和实施认知偏差到机器中的首次尝试。

    Mar, 2022

  • 人工神经网络中基于大脑启发的学习策略综述

    本篇论文全面综述了现今人工神经网络中基于仿生学学习机制的表示，研究了加入更多仿生意义机制如突触可塑性以加强网络能力的可能性和挑战，并找到未来的研究方向，以更深入理解智能的本质。

    May, 2023

  • 脑智能：超越人工智能

    该研究论文提出了一种名为 “超越人工智能” 的普适性认知技术，旨在解决当前人工智能技术的局限性，该技术使用人工生命带有想象力的能力，新颖地发掘事件的思想，并将其应用于自动驾驶、医疗护理和工业机器人等方面。

    Jun, 2017

  • 人工智能中的抽象与类比推理

    本文综述了人类学习、推理和适应新领域的关键能力 —— 概念抽象和类比制定，以及通过符号方法、深度学习和概率编程归纳等多种途径构建具有这些能力的 AI 系统的优势和局限性，最后提出了设计挑战任务和评估指标的几点建议，以在此领域取得量化和可推广的进展。

    Feb, 2021

  • 通过道德和哲学原则确保可信赖的医疗人工智能

    本文讨论了人工智能在医疗领域中的应用，特别是在医学图像分析中的最新进展、现有标准以及应用人工智能所需考虑的伦理问题和最佳实践。我们探讨了人工智能的技术挑战和伦理挑战，以及在医院和公共组织中部署人工智能的影响和关键技术措施。最后，我们提出了未来解决人工智能在医疗应用中的伦理挑战的建议和方向。

    Apr, 2023