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實(shí)現(xiàn)認(rèn)知AI需要解決的三個(gè)核心問題

邏輯推理與AI決策的結(jié)合研究

今天來聊一聊可信機(jī)器學(xué)習(xí)

認(rèn)知推理：從圖表示學(xué)習(xí)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最新理論看AI的未來 | 附報(bào)告PPT下載

黑暗之心:人工智能內(nèi)心藏著哪些黑暗?

【綜述】美國DARPA人工智能研究綜述

美國DARPA204頁可解釋人工智能文獻(xiàn)綜述論文《Explanation in Human-AI S...

因果AI熱度背后的打靶迷局

對(duì)話AAAI-17論文作者Yusuf Erol、吳翼和李磊：從預(yù)設(shè)參數(shù)濾波算法到概率編程

李航：人工智能需要怎樣的計(jì)算范式和理論？

新模型，新風(fēng)險(xiǎn)：如何有效管理機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能

這家公司正在影響大公司決策，還開發(fā)了一款機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化引擎

算法“黑箱”下AI信任存疑，可解釋性AI迎來發(fā)展“元年”

從“可解釋”到“可接受”：一種作戰(zhàn)決策背景下的人機(jī)智能融合新視角

因果推斷對(duì)當(dāng)下人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的影響

DeepMind開發(fā)新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 讓機(jī)器具備推理能力

從ChatGPT到通用強(qiáng)人工智能

告別AI模型黑盒子：可解釋性將是數(shù)據(jù)科學(xué)的下一個(gè)“超能力”

如何走向真正的智能？

通用人工智能（AGI）

AI專家Jerry Kaplan：人工智能如何引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革

視點(diǎn)丨智能感知的現(xiàn)狀與未來

人工智能的前世今生和未來

從感知智能到認(rèn)知智能

從無人系統(tǒng)到自主智能無人系統(tǒng)丨Engineering

歐盟：基于主要能力和科學(xué)學(xué)科定義人工智能

人工智能的“靈魂”——算法模型

機(jī)器學(xué)習(xí)需要面對(duì)的兩大問題：泛化性和可信性