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用AI探索心灵中的魔法

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  • Prof. Justin Brody is currently working on a project to enable artificial intelligence agents to recognize their own bodies and actions in a grounded way. 贾斯汀·布罗迪教授目前正在从事一个项目,使人工智能代理能够以一种接地的方式识别自己的身体和行为。
  • Prof. Justin Brody is currently working on a project to enable artificial intelligence agents to recognize their own bodies and actions in a grounded way. 贾斯汀·布罗迪教授目前正在从事一个项目,使人工智能代理能够以一种接地的方式识别自己的身体和行为。
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  • A deep learning architecture for recognizing an agent's body and actions.  The network H extracts features from the agent's visual field.   The network P tries to make a prediction of the first high-level feature output by H.  The idea is to train both H and P (in tandem) so that a chosen high-level feature at the next timestep can be predicted based on the current visual field and action. 用于识别智能体的身体和动作的深度学习架构。网络H从智能体的视野中提取特征。网络P试图对H输出的第一个高级特征进行预测。这个想法是同时训练H和P,以便在下一个时间步选择一个高级特征,可以基于当前的视野和动作进行预测。
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“从我记事起,思维就一直吸引着我。长期以来,我一直认为,如果世界上任何地方都有魔法,那一定是人的思想有魔法。”助理教授贾斯汀·布罗迪说。

“作为一名本科生,我开始思考通过数学来理解心理的可能性。我发现了人工智能这门学科,并开始尽可能多地阅读这方面的书籍,”这位计算机科学家解释道。“在我大学二年级的时候,我读了霍夫施塔特的哥德尔、埃舍尔和巴赫的作品,并从中发现了很多启发我后来学术追求的东西。我从这本书中第一次了解到禅宗,大学毕业后,这本书把我带到了一个佛教寺院;当然,我也学习了哥德尔定理,并最终在研究生院攻读数学逻辑。这给了我一个从现象学上探索思维的基础,也让我对人工智能背后的数学有了更深入的理解。”

 

“从我记事起,思维就一直吸引着我。长期以来,我一直认为,如果世界上任何地方有魔法,那一定是人的心灵有魔法。”

 

最近,布罗迪教授在马里兰大学(University of Maryland)师从唐·佩利斯(Don Perlis)教授,后者的研究方向是人工智能、机器人、正式常识推理和认知建模。布罗迪教授花了很多时间讨论人工智能的自我模型,这种互动将他的许多兴趣集中在一起。“自我的概念是佛教哲学的核心,有一种直觉认为,自我是创造所有其他概念的一个概念。这是我的基本研究方向之一——如果人工智能有一个强大的自身模型,它将如何影响它创造的任何其他概念?”到目前为止,这位教授的研究主要集中在自我的身体模型上——让人工智能识别自己的身体和行为。他的长期愿景是将更高层次的认知引入到这个模型中,这样就可以创造出具有强大自我概念的代理。

“我在F&M的梦想是拥有一个跨学科的学生团队,我将与他们一起工作。计算机科学的美妙之处在于,它确实允许学生以各种方式做出贡献,包括探索概念思想、编写模型、分析和可视化结果,”这位计算机科学家补充道。

布罗迪教授目前正在从事一个项目,使智能体能够以一种扎根的方式识别自己的身体和行为。如前所述,他希望这能成为智能体健全自我模型的基础,这些智能体可以根据自己的经验来推理自己的想法和行为。他正在研究一些与此相关的技术项目:让智能体从环境中学习专注于什么思想;探索概念和表征对人工智能的意义;一种具有特殊时间自我参照的逻辑形式。

这位计算机科学家与马里兰大学高级计算机研究所、鲍伊州立大学和天普大学的合作者合作。在F&M,布罗迪教授预计最终将与哲学、心理学和宗教研究领域的学生和教师合作。

他在马里兰大学获得硕士学位和博士学位。他曾担任古彻学院数学和计算机科学副教授,以及F&M大学数学客座助理教授。

他在F&M之外的个人兴趣和活动包括冥想和对佛教哲学的兴趣。

The Pulse

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