诺奖得主丹尼尔·卡尼曼:如何获得幸福?
认知心理学家,2002年诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman,1934年-2024年3月27日), Photo: Denise Applewhite, Princeton University, Office of Communications.
编者按
2024年3月27日,美国认知心理学家丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman)去世,享年90岁。他因“将心理学研究的见解融入到经济科学中,特别是在不确定性下的人类判断和决策方面”而获得 2002年的诺贝尔经济学奖。
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- 23小时前
周六直播·大语言模型与多智能体系统读书会
导语
“大语言模型与多智能体系统读书会”第四期,将在本周六晚上7点开始分享。我们邀请到了来自马萨诸塞大学阿默斯特分校张洪鑫博士和浙江大学张锦添硕士,一起探讨智能体相关的热门话题:具身智能体的合作与机器社会的构建。
洪鑫将为我们介绍他在“构建合作型具身智能体CoELA”方面的工作。洪鑫的团队利用大语言模型的能力,构建了能够计划、交流并与其他智能体合作的CoELA。这一智能体由五个关键模块组成,能够直接与外部环境交互,并在具身智能平台上展现出高效的任务完成能力。
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- 23小时前
三种信息动力学:如何识别元胞自动机中的涌现?
导语
上世纪90年代初,朗顿创造了“在混沌边缘计算”这个术语,并开始思考一个难题:系统的复杂性来源于何处。他的文字已经暗示这一迷思与信息理论的紧密关联。
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- 23小时前
如何应对前沿AI滥用和失控风险?丨大模型安全与对齐读书会·周六直播
导语
2023年11月举办的英国AI安全峰会指出了前沿AI可能会带来的滥用、社会危害和失控风险,然而当前对于这些风险学界尚未形成共识的科学理解。
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- 23小时前
AI如何理解我们?我们如何信任AI?丨周日直播·AI+Social Science读书会
图源:Fair Observer。https://www.fairobserver.com/business/technology/artificial-intelligence/outside-the-box-ai-and-the-problem-of-being/#
导语
近年来,以ChatGPT为代表的大语言模型和DALL-E等图像生成AI迅速发展,引发了人们对生成式AI的广泛关注和讨论。然而,面对日益强大的AI系统,我们似乎仍然缺乏足够的认知。作为人类,我们如何理解AI?如何判断是否可以信任AI?这是一个值得深入探讨的问题。
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- 2024-03-27
前沿综述:神经回路中的兴奋-抑制平衡、临界性与神经活动
引言
哺乳动物的大脑由大量神经元组成,其神经活动表现出复杂和多层次的动态特征。在神经元层面,随机耦合的兴奋神经元和抑制神经元组成的神经回路在兴奋和抑制之间保持平衡(兴奋-抑制平衡);而集体神经活动则表现为具有无标度特征的神经雪崩(可通过神经临界性解释)。2024年1月发表于 The Neuroscientist 的最新综述文章深入研究了大脑中的兴奋-抑制平衡和神经临界性,发现了神经网络在静默和振荡状态之间的微妙转换,并揭示了这种平衡如何使大脑保持灵活性和稳定性,响应这个不断变化的世界。
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- 2024-03-27
Nat. Commun. 前沿:数据驱动的复杂系统高阶结构推断与动力学预测
导语
近日,复旦大学林伟教授、朱群喜博士研究团队提出了一种基于格兰杰因果和储备池计算的轻量化机器学习框架,旨在高效且稳健地揭示系统高阶相互作用,并利用这些高阶结构信息进行精准动力学预测。这一研究成果以“Higher-order Granger reservoir computing: Simultaneously achieving scalable complex structures inference and accurate dynamics prediction”为题,在《自然·通讯》杂志上发表。
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- 2024-03-26
时序时空大模型读书会启动:大模型开启时序时空数据挖掘新视角
导语
现代生活产生了大量的时序数据和时空数据,分析这些数据对于深入理解现实世界系统的复杂性和演化规律至关重要。近期,受到大语言模型(LLM)在通用智能领域的启发,”大模型+时序/时空数据”这个新方向迸发出了许多相关进展。当前的LLM有潜力彻底改变时空数据挖掘方式,从而促进城市、交通、遥感等典型复杂系统的决策高效制定,并朝着更普遍的时空分析智能形式迈进。
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- 2024-03-26
大脑精细模拟:重塑NeuroAI范式丨计算神经科学读书会·周四直播
导语
前沿的实验进展表明,由于大脑不同类型神经元的复杂树突结构和离子通道,单个神经元具有与5-8层深度学习网络相媲美的非凡计算能力。大脑精细模拟(Biophysically detailed simulation)是唯一能够捕捉到树突结构、离子通道和突触复杂性的数学方法。然而,高计算成本严重限制了其在神经科学和人工智能领域的应用。本次读书会将从树突计算研究的历史概述开始,阐明导致大脑精细模拟的理论基础,探究树突计算的当代理论研究及其在人工智能中的潜在应用,介绍基于GPU的模拟框架的最新进展。
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- 2024-03-26
Nat. Commun.前沿:数据驱动的复杂系统预测
导语
近日,成都理工大学管理科学学院伍涛研究员,与中国地质大学(北京)经济管理学院安海忠教授、高湘昀教授、北京化工大学经济管理学院安峰副教授、美国伦斯勒理工大学高建喜副教授以及德国洪堡大学Jürgen Kurths教授等合作者,在《自然·通讯》杂志上发表题为《Predicting multiple observations in complex systems through low-dimensional embeddings》的研究论文,提出了一套基于流形嵌入理论和延迟嵌入理论的预测模型,实现对复杂系统内所有变量提前多期的预测。
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- 2024-03-25