计算与增强智能(néng)學(xué)院的师生出席了全國(guó)顶级会议。

 

 

随着人工(gōng)智能(néng)研究的发展，新(xīn)进展和新(xīn)技(jì )术经常成為(wèi)全國(guó)的头条新(xīn)闻。在亚利桑那州立大學(xué)（ASU）Ira A.富尔顿工(gōng)程學(xué)院的分(fēn)院之一，计算与增强智能(néng)學(xué)院，许多(duō)教员都是拓宽了这一领域的人工(gōng)智能(néng)专家和思想领袖。

 

 

这些教员之一是苏巴罗·坎班帕蒂（Subbarao Kambampati），计算机科(kē)學(xué)教授和全球人工(gōng)智能(néng)思想领袖。坎班帕蒂在首届计算与增强智能(néng)學(xué)院學(xué)术讨论会上领导了一场关于生成式人工(gōng)智能(néng)的讨论，他(tā)在会上描述了这种快速发展的技(jì )术起源、地位和多(duō)重含义。坎班帕蒂探索了诸如ChatGPT、DALL-E和Whisper等工(gōng)具(jù)，以及它们对不断发展的创造力的影响。

 

 

YooJung Choi，计算机科(kē)學(xué)助理(lǐ)教授，也為(wèi)人工(gōng)智能(néng)领域做出了贡献。她正在研究概率建模，这是人工(gōng)智能(néng)的一个重要组成部分(fēn)，通过将模型知识明确地表达為(wèi)概率分(fēn)布来探索模型知识中(zhōng)的不确定性。明确这些模型中(zhōng)的不确定性，有(yǒu)助于人们建立对人工(gōng)智能(néng)技(jì )术的信任。

 

 

Choi说：“在我们的研究中(zhōng)，我们引入了判别模式，以及人工(gōng)智能(néng)算法显示偏差的例子。”我们证明了在概率模型中(zhōng)可(kě)能(néng)存在大量这样的模型，接着提出了有(yǒu)效、精(jīng)确和近似的判别模式挖掘方法来发掘这些模式并将其从概率電(diàn)路中(zhōng)去除。

 

 

她的研究旨在提供高效且易于理(lǐ)解的人工(gōng)智能(néng)模型审计，以帮助增强其公(gōng)平性、减少偏见。由此，她和她的团队才能(néng)够提出更好的算法来消除这些歧视模式，从而创建更公(gōng)平的模型。

 

 

 

△ 计算与增强智能(néng)學(xué)院（School of Computing and Augmented Intelligence）是Ira A.富尔顿工(gōng)程學(xué)院的一部分(fēn)，是人工(gōng)智能(néng)领域的领导者，其本科(kē)项目在2022年《美國(guó)新(xīn)闻与世界报道》（U.S.News&World Report）中(zhōng)排名(míng)第23位。照片由 DeepMind提供

 

 

Choi希望这项研究可(kě)以用(yòng)于识别和消除概率AI模型开发早期的歧视模式，使研究人员能(néng)够从一开始就创建更公(gōng)平的模型。

 

 

“我们學(xué)校杰出的教师们正不断努力在人工(gōng)智能(néng)领域进行创新(xīn)，并进行动态研究。”學(xué)校主任、计算机科(kē)學(xué)教授罗斯·麦克耶夫斯基（Ross Maciejewski）说。“他(tā)们的热情使我们學(xué)校成為(wèi)人工(gōng)智能(néng)领域的國(guó)家领导者，让我们亲眼见证了这一领域的关键进展。”

 

 

學(xué)校也在探索行动语言——特别是一种新(xīn)的语言，名(míng)為(wèi)mA*，由计算机科(kē)學(xué)教授齐塔巴拉尔（Chitta Baral）开发。AI中(zhōng)的动作(zuò)语言描述机器的命令和指令，并分(fēn)析它们如何执行请求。

 

 

巴拉尔说：“我们正在努力為(wèi)多(duō)智能(néng)體(tǐ)场景中(zhōng)的行為(wèi)推理(lǐ)奠定基础，在多(duō)智能(néng)體(tǐ)场景中(zhōng)，一个智能(néng)體(tǐ)的行為(wèi)可(kě)能(néng)不仅是為(wèi)了实现一个目标，而且是為(wèi)了欺骗其他(tā)智能(néng)體(tǐ)。”

 

 

他(tā)和他(tā)的研究团队正在研究他(tā)们的mA*操作(zuò)语言如何连接多(duō)智能(néng)體(tǐ)领域的功能(néng)，该领域允许同时进行多(duō)个决策机会，而不是单个决策。

 

 

该团队开发这种语言的目标是，朝着在多(duō)智能(néng)體(tǐ)领域中(zhōng)创建可(kě)升级且高效的自动推理(lǐ)和规划系统，迈出第一步。

 

 

赋予下一代权力

 

 

除了教员之外，ASU學(xué)生也是领导人工(gōng)智能(néng)研究的关键贡献者。计算机科(kē)學(xué)研究生Kaize Ding和Yancheng Wang，与计算机科(kē)學(xué)领域的权威教授，教授刘欢（Huan Liu）和助理(lǐ)教授Yingzhen Yang密切合作(zuò)，开展图形对比學(xué)习（GCL）的研究。GCL是一种通过对比输入图形的增广视图来學(xué)习可(kě)概化图表示的技(jì )术。在计算机科(kē)學(xué)中(zhōng)，图形是以复杂方式连接在一起的一组数据点。

 

 

该技(jì )术用(yòng)于改善图神经网络（GNNs）的自监督表示學(xué)习性能(néng)，GNNs是一类针对图结构数据设计的深度學(xué)习模型。

 

 

该团队正在开发一个称為(wèi)结构和语义对比學(xué)习的简单神经网络（简称S3-CL）的框架，以解决无监督GCL的局限性，并更好地捕获图形中(zhōng)的全局知识。新(xīn)框架的性能(néng)优于其他(tā)无监督GCL方法。

 

 

伊万兹沃科(kē)夫（Ivan Zvonkov），即将作(zuò)為(wèi)博士生在秋季加入计算机科(kē)學(xué)助理(lǐ)教授汉娜·克娜（Hannah Kerner）的实验室，他(tā)还领导使用(yòng)机器學(xué)习和遥感数据来形成地理(lǐ)區(qū)域预测地图的研究。他(tā)与克娜的合作(zuò)也延伸到了美國(guó)宇航局丰收计划（NASA Harvest）的一个项目，在这个项目中(zhōng)，该地图用(yòng)来帮助夏威夷毛伊县当地农民(mín)解决当地的粮食安(ān)全问题。

 

 

领先的科(kē)學(xué)交流

 

 

分(fēn)享人工(gōng)智能(néng)领域创新(xīn)研究的论坛之一是國(guó)际先进人工(gōng)智能(néng)协会（AAAI），该协会促进了研究人员、实践者、科(kē)學(xué)家、學(xué)生和工(gōng)程师之间的交流，涉及一系列人工(gōng)智能(néng)學(xué)科(kē)。

 

 

2023年AAAI会议在华盛顿特區(qū)举行，包括上述教员和學(xué)生演讲。

 

 

坎班帕蒂在以“桥梁：人工(gōng)智能(néng)和法律”為(wèi)主题的会议上发言，讨论了人工(gōng)智能(néng)技(jì )术“可(kě)解释性”和透明度的必要性。此外，他(tā)还共同主持了新(xīn)的教员亮点计划，该计划重点关注了有(yǒu)前途的人工(gōng)智能(néng)专业人员，比如YooJung Choi，就在会议中(zhōng)得到了认可(kě)。

 

 

自身参与外，坎班帕蒂的學(xué)生还在以人為(wèi)本的人工(gōng)智能(néng)表征學(xué)习研讨会上提交了四篇研究论文(wén)，在网络安(ān)全的人工(gōng)智能(néng)研讨会上提交了一篇。

 

 

保罗·沙卡里安(ān)（Paulo Shakarian）是计算机科(kē)學(xué)副教授，他(tā)与巴拉尔合作(zuò)创建了一个為(wèi)期半天的辅导课程。研究人员展示了神经符号推理(lǐ)（NSR）的进展，NSR是人工(gōng)智能(néng)的一个新(xīn)兴领域，结合了计算逻辑和深度學(xué)习的思想。

 

 

沙卡里安(ān)说：“有(yǒu)些人认為(wèi)NSR将成為(wèi)实现人工(gōng)通用(yòng)智能(néng)的一个重要部分(fēn)。”他(tā)与阿根廷南部國(guó)家大學(xué)和美國(guó)國(guó)防部高级研究计划局（DARPA）的同事共同介绍了这门迷你课程。

 

 

本教程旨在教育希望了解NSR研究现状的研究人员，并吸引希望将其应用(yòng)于自然语言处理(lǐ)和验证等领域的人员。

 

 

与会者还探讨了NSR框架、神经符号演绎方法、NSR与逻辑和应用(yòng)的结合以及该领域面临的挑战和机遇。

 

 

沙卡里安(ān)说：“AAAI是人工(gōng)智能(néng)领域的顶级科(kē)學(xué)会议之一，我们很(hěn)荣幸在那里举行会议，介绍我们的教程。”