2021年8月,圣达菲研究所举办了一个关于集体智力的研讨会,是智力项目基础的一部分。该项目旨在通过促进智能性质的跨学科研究来推进人工智能领域。该研讨会汇集了计算机科学家,生物学家,哲学家,社会科学家和其他人,以分享他们对多种代理人之间的互动产生的洞察力的见解 - 是否这些代理商是机器,动物或人类。在本报告中,我们总结了每个会谈和随后的讨论。我们还借出了许多关键主题,并确定未来研究的重要前沿。
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There has been a recent resurgence in the area of explainable artificial intelligence as researchers and practitioners seek to make their algorithms more understandable. Much of this research is focused on explicitly explaining decisions or actions to a human observer, and it should not be controversial to say that looking at how humans explain to each other can serve as a useful starting point for explanation in artificial intelligence. However, it is fair to say that most work in explainable artificial intelligence uses only the researchers' intuition of what constitutes a 'good' explanation. There exists vast and valuable bodies of research in philosophy, psychology, and cognitive science of how people define, generate, select, evaluate, and present explanations, which argues that people employ certain cognitive biases and social expectations towards the explanation process. This paper argues that the field of explainable artificial intelligence should build on this existing research, and reviews relevant papers from philosophy, cognitive psychology/science, and social psychology, which study these topics. It draws out some important findings, and discusses ways that these can be infused with work on explainable artificial intelligence.
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我们将仔细研究道德,并尝试以可能成为工具的抽象属性的形式提取见解。我们想将道德与游戏联系起来,谈论道德的表现,将好奇心引入竞争和协调良好的伦理学之间的相互作用,并提供可能统一实体汇总的可能发展的看法。所有这些都是由计算复杂性造成的长阴影,这对游戏来说是负面的。该分析是寻找建模方面的第一步,这些方面可能在AI伦理中用于将现代AI系统整合到人类社会中。
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This white paper lays out a vision of research and development in the field of artificial intelligence for the next decade (and beyond). Its denouement is a cyber-physical ecosystem of natural and synthetic sense-making, in which humans are integral participants$\unicode{x2014}$what we call ''shared intelligence''. This vision is premised on active inference, a formulation of adaptive behavior that can be read as a physics of intelligence, and which inherits from the physics of self-organization. In this context, we understand intelligence as the capacity to accumulate evidence for a generative model of one's sensed world$\unicode{x2014}$also known as self-evidencing. Formally, this corresponds to maximizing (Bayesian) model evidence, via belief updating over several scales: i.e., inference, learning, and model selection. Operationally, this self-evidencing can be realized via (variational) message passing or belief propagation on a factor graph. Crucially, active inference foregrounds an existential imperative of intelligent systems; namely, curiosity or the resolution of uncertainty. This same imperative underwrites belief sharing in ensembles of agents, in which certain aspects (i.e., factors) of each agent's generative world model provide a common ground or frame of reference. Active inference plays a foundational role in this ecology of belief sharing$\unicode{x2014}$leading to a formal account of collective intelligence that rests on shared narratives and goals. We also consider the kinds of communication protocols that must be developed to enable such an ecosystem of intelligences and motivate the development of a shared hyper-spatial modeling language and transaction protocol, as a first$\unicode{x2014}$and key$\unicode{x2014}$step towards such an ecology.
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We are currently unable to specify human goals and societal values in a way that reliably directs AI behavior. Law-making and legal interpretation form a computational engine that converts opaque human values into legible directives. "Law Informs Code" is the research agenda capturing complex computational legal processes, and embedding them in AI. Similar to how parties to a legal contract cannot foresee every potential contingency of their future relationship, and legislators cannot predict all the circumstances under which their proposed bills will be applied, we cannot ex ante specify rules that provably direct good AI behavior. Legal theory and practice have developed arrays of tools to address these specification problems. For instance, legal standards allow humans to develop shared understandings and adapt them to novel situations. In contrast to more prosaic uses of the law (e.g., as a deterrent of bad behavior through the threat of sanction), leveraged as an expression of how humans communicate their goals, and what society values, Law Informs Code. We describe how data generated by legal processes (methods of law-making, statutory interpretation, contract drafting, applications of legal standards, legal reasoning, etc.) can facilitate the robust specification of inherently vague human goals. This increases human-AI alignment and the local usefulness of AI. Toward society-AI alignment, we present a framework for understanding law as the applied philosophy of multi-agent alignment. Although law is partly a reflection of historically contingent political power - and thus not a perfect aggregation of citizen preferences - if properly parsed, its distillation offers the most legitimate computational comprehension of societal values available. If law eventually informs powerful AI, engaging in the deliberative political process to improve law takes on even more meaning.
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即将开发我们呼叫所体现的系统的新一代越来越自主和自学习系统。在将这些系统部署到真实上下文中,我们面临各种工程挑战,因为它以有益的方式协调所体现的系统的行为至关重要,确保他们与我们以人为本的社会价值观的兼容性,并且设计可验证安全可靠的人类-Machine互动。我们正在争辩说,引发系统工程将来自嵌入到体现系统的温室,并确保动态联合的可信度,这种情况意识到的情境意识,意图,探索,探险,不断发展,主要是不可预测的,越来越自主的体现系统在不确定,复杂和不可预测的现实世界环境中。我们还识别了许多迫切性的系统挑战,包括可信赖的体现系统,包括强大而人为的AI,认知架构,不确定性量化,值得信赖的自融化以及持续的分析和保证。
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在流行媒体中,人造代理商的意识出现与同时实现人类或超人水平智力的那些相同的代理之间通常存在联系。在这项工作中,我们探讨了意识和智力之间这种看似直观的联系的有效性和潜在应用。我们通过研究与三种当代意识功能理论相关的认知能力:全球工作空间理论(GWT),信息生成理论(IGT)和注意力模式理论(AST)。我们发现,这三种理论都将有意识的功能专门与人类领域将军智力的某些方面联系起来。有了这个见解,我们转向人工智能领域(AI),发现尽管远未证明一般智能,但许多最先进的深度学习方法已经开始纳入三个功能的关键方面理论。确定了这一趋势后,我们以人类心理时间旅行的激励例子来提出方式,其中三种理论中每种理论的见解都可以合并为一个单一的统一和可实施的模型。鉴于三种功能理论中的每一种都可以通过认知能力来实现这一可能,因此,具有精神时间旅行的人造代理不仅具有比当前方法更大的一般智力,而且还与我们当前对意识功能作用的理解更加一致在人类中,这使其成为AI研究的有希望的近期目标。
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Recent progress in artificial intelligence (AI) has renewed interest in building systems that learn and think like people. Many advances have come from using deep neural networks trained end-to-end in tasks such as object recognition, video games, and board games, achieving performance that equals or even beats humans in some respects. Despite their biological inspiration and performance achievements, these systems differ from human intelligence in crucial ways. We review progress in cognitive science suggesting that truly human-like learning and thinking machines will have to reach beyond current engineering trends in both what they learn, and how they learn it. Specifically, we argue that these machines should (a) build causal models of the world that support explanation and understanding, rather than merely solving pattern recognition problems; (b) ground learning in intuitive theories of physics and psychology, to support and enrich the knowledge that is learned; and (c) harness compositionality and learning-to-learn to rapidly acquire and generalize knowledge to new tasks and situations. We suggest concrete challenges and promising routes towards these goals that can combine the strengths of recent neural network advances with more structured cognitive models.
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人工智能(AI)的价值分配问题询问我们如何确保人造系统的“价值”(即,客观函数)与人类的价值一致。在本文中,我认为语言交流(自然语言)是稳健价值对齐的必要条件。我讨论了这一主张的真相对试图确保AI系统价值一致的研究计划所带来的后果;或者,更谨慎地设计强大的有益或道德人造代理。
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如果未来的AI系统在新的情况下是可靠的安全性,那么他们将需要纳入指导它们的一般原则,以便强烈地认识到哪些结果和行为将是有害的。这样的原则可能需要得到约束力的监管制度的支持,该法规需要广泛接受的基本原则。它们还应该足够具体用于技术实施。本文从法律中汲取灵感,解释了负面的人权如何履行此类原则的作用,并为国际监管制度以及为未来的AI系统建立技术安全限制的基础。
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克里斯·兰顿(Chris Langton)所阐明的人工生命研究的目标是“通过将生活与我们的生活定位在更大的生活中,为理论生物学做出贡献.1)。人工进化系统中对开放式进化的研究和追求证明了这一目标。但是,开放式进化研究受到两个基本问题的阻碍。在人工进化系统中复制开放式的斗争,以及我们只有一个系统(遗传进化)来汲取灵感的事实。在这里,我们认为,文化进化不仅应视为开放式进化系统的另一个现实世界的例子,而且文化进化中看到的独特品质为我们提供了一个新的观点,我们可以从中评估,我们可以评估,我们可以评估,这是我们可以评估的基本属性。并询问有关开放式进化系统的新问题,尤其是关于发展的开放性和从边界到无限进化的过渡。在这里,我们提供了文化作为进化系统的概述,强调了人类文化进化为开放式进化系统的有趣案例,并在(进化)开放式进化的框架下将文化进化化。我们继续提供一组新问题,一旦我们考虑了开放式演变框架内的文化演变,并引入了新见解,我们可能会因为询问这些信息而获得有关进化的开放性的新见解。问题。
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人工智能(AI)有可能极大地改善社会,但是与任何强大的技术一样,它的风险和责任也增加。当前的AI研究缺乏有关如何管理AI系统(包括投机性长期风险)的长尾风险的系统讨论。请记住,AI可能是提高人类的长期潜力不可或缺的一部分,人们担心建立更聪明,更强大的AI系统最终可能会导致比我们更强大的系统。有人说这就像玩火,并推测这可能会造成生存风险(X风险)。为了增加这些讨论,我们回顾了来自危害分析和系统安全的时间测试概念的集合,这些概念旨在将大型流程引导到更安全的方向上。然后,我们讨论AI研究人员如何对AI系统的安全产生长期影响。最后,我们讨论如何稳健地塑造将影响安全和一般能力之间平衡的过程。
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我们为大脑和行为提供了一般的理论框架,这些框架是进化的和计算方式。我们抽象模型中的大脑是一个节点和边缘网络。虽然它与标准神经网络模型有一些相似之处,但随着我们所示,存在一些显着差异。我们网络中的节点和边缘都具有权重和激活级别。它们充当使用一组相对简单的规则来确定激活级别和权重的概率传感器,以通过输入,生成输出,并相互影响。我们表明这些简单的规则能够实现允许网络代表越来越复杂的知识的学习过程,并同时充当促进规划,决策和行为执行的计算设备。通过指定网络的先天(遗传)组件,我们展示了进化如何以初始的自适应规则和目标赋予网络,然后通过学习来丰富。我们展示了网络的开发结构(这决定了大脑可以做些什么以及如何良好)受影响数据输入分布的机制和确定学习参数的机制之间的共同进化协调的批判性影响(在程序中使用按节点和边缘运行)。最后,我们考虑了模型如何占了学习领域的各种调查结果,如何解决思想和行为的一些挑战性问题,例如与设定目标和自我控制相关的问题,以及它如何帮助理解一些认知障碍。
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科学和工程学的进步通常揭示了最初用于理解,预测和控制现象的经典方法的局限性。随着进步,通常必须重新评估概念类别,以更好地跟踪最近在学科中发现的不变性。完善框架并解决学科之间的界限是至关重要的,以便它们更好地促进而不是限制实验方法和能力。在本文中,我们讨论了发育生物学,计算机科学和机器人技术的交集问题。在生物机器人的背景下,我们探索了概念,信息和生命科学的最新进展所驱动的概念和以前不同领域的变化。本文中,每个作者都提供了自己对该主题的看法,并由他们自己的纪律培训构成。我们认为,与计算一样,发育生物学和机器人技术的某些方面与特定材料无关。相反,这些领域的一致性可以帮助阐明多尺度控制,自组装以及形式与功能之间的关系。我们希望由于克服技术局限性而引起的界限,可以出现新的领域,从而将实际应用从再生医学到有用的合成生命机器。
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Advocates of algorithmic techniques like data mining argue that these techniques eliminate human biases from the decision-making process. But an algorithm is only as good as the data it works with. Data is frequently imperfect in ways that allow these algorithms to inherit the prejudices of prior decision makers. In other cases, data may simply reflect the widespread biases that persist in society at large. In still others, data mining can discover surprisingly useful regularities that are really just preexisting patterns of exclusion and inequality. Unthinking reliance on data mining can deny historically disadvantaged and vulnerable groups full participation in society. Worse still, because the resulting discrimination is almost always an unintentional emergent property of the algorithm's use rather than a conscious choice by its programmers, it can be unusually hard to identify the source of the problem or to explain it to a court. This Essay examines these concerns through the lens of American antidiscrimination law-more particularly, through Title
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过去十年已经看到人工智能(AI)的显着进展,这导致了用于解决各种问题的算法。然而,通过增加模型复杂性并采用缺乏透明度的黑匣子AI模型来满足这种成功。为了响应这种需求,已经提出了说明的AI(Xai)以使AI更透明,从而提高关键结构域中的AI。虽然有几个关于Xai主题的Xai主题的评论,但在Xai中发现了挑战和潜在的研究方向,这些挑战和研究方向被分散。因此,本研究为Xai组织的挑战和未来的研究方向提出了系统的挑战和未来研究方向:(1)基于机器学习生命周期的Xai挑战和研究方向,基于机器的挑战和研究方向阶段:设计,开发和部署。我们认为,我们的META调查通过为XAI地区的未来探索指导提供了XAI文学。
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在过去的几年中,计算机视觉的显着进步总的来说是归因于深度学习,这是由于大量标记数据的可用性所推动的,并与GPU范式的爆炸性增长配对。在订阅这一观点的同时,本书批评了该领域中所谓的科学进步,并在基于信息的自然法则的框架内提出了对愿景的调查。具体而言,目前的作品提出了有关视觉的基本问题,这些问题尚未被理解,引导读者走上了一个由新颖挑战引起的与机器学习基础共鸣的旅程。中心论点是,要深入了解视觉计算过程,有必要超越通用机器学习算法的应用,而要专注于考虑到视觉信号的时空性质的适当学习理论。
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这篇理论文章研究了如何在计算机中构建类似人类的工作记忆和思维过程。应该有两个工作记忆存储,一个类似于关联皮层中的持续点火,另一个类似于大脑皮层中的突触增强。这些商店必须通过环境刺激或内部处理产生的新表示不断更新。它们应该连续更新,并以一种迭代的方式进行更新,这意味着在下一个状态下,应始终保留一组共同工作中的某些项目。因此,工作记忆中的一组概念将随着时间的推移逐渐发展。这使每个状态都是对先前状态的修订版,并导致连续的状态与它们所包含的一系列表示形式重叠和融合。随着添加新表示形式并减去旧表示形式,在这些更改过程中,有些保持活跃几秒钟。这种持续活动,类似于人工复发性神经网络中使用的活动,用于在整个全球工作区中传播激活能量,以搜索下一个关联更新。结果是能够朝着解决方案或目标前进的联想连接的中间状态链。迭代更新在这里概念化为信息处理策略,一种思想流的计算和神经生理决定因素以及用于设计和编程人工智能的算法。
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最近围绕语言处理模型的复杂性的最新炒作使人们对机器获得了类似人类自然语言的指挥的乐观情绪。人工智能中自然语言理解的领域声称在这一领域取得了长足的进步,但是,在这方面和其他学科中使用“理解”的概念性清晰,使我们很难辨别我们实际上有多近的距离。目前的方法和剩余挑战的全面,跨学科的概述尚待进行。除了语言知识之外,这还需要考虑我们特定于物种的能力,以对,记忆,标签和传达我们(足够相似的)体现和位置经验。此外,测量实际约束需要严格分析当前模型的技术能力,以及对理论可能性和局限性的更深入的哲学反思。在本文中,我将所有这些观点(哲学,认知语言和技术)团结在一起,以揭开达到真实(人类般的)语言理解所涉及的挑战。通过解开当前方法固有的理论假设,我希望说明我们距离实现这一目标的实际程度,如果确实是目标。
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\ EMPH {人工智能}(AI)系统越来越多地参与影响我们生活的决策,确保自动决策是公平的,道德已经成为最优先事项。直观地,我们觉得类似人的决定,人工代理人的判断应该必然地以一些道德原则为基础。然而,如果有关决定所基础的所有有关因素的全部信息,可以真正伦理(人类或人为)和公平(根据任何道德理论)和公平(根据公平的任何概念)的规定在决策时。这提出了两个问题:(1)在设置中,我们依赖使用通过监督学习获得的分类器的AI系统,存在一些感应/泛化,即使在学习期间也可能不存在一些相关属性。 (2)根据游戏揭示任何 - 无论是道德的纯策略都不可避免地易于剥削,建模这些决定。此外,在许多游戏中,只能通过使用混合策略来获得纳什均衡,即实现数学上最佳结果,决定必须随机化。在本文中,我们认为,在监督学习设置中,存在至少以及确定性分类器的随机分类器,因此在许多情况下可能是最佳选择。我们支持我们的理论效果,具有一个实证研究,表明对随机人工决策者的积极社会态度,并讨论了与使用与当前的AI政策和标准化举措相关的随机分类器相关的一些政策和实施问题。
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