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有情商的AI是什么样的?一窥微软ICLR2019AI情感论文【nba比赛下注】

发布时间:2021-09-26    来源:nba比赛下注13326

本文摘要:提高生产力的应用是目前开展的工作重点。

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提高生产力的应用是目前开展的工作重点。最近一系列关于顺序决策的研究,如上下文抢劫,在这个地区逐渐取得进展。例如,我们自己的研究指出,在饮食管理的感情方面脆弱的系统如何协助受试者提出正确的要求。

几十年来,情感传达仍处于计算的前沿。即使是非常简单的信号(如光、色、声),也有表达和引起非常丰富感情的能力。

在ICLR2019发表的《NeuralTTSStylization》(《神经TTS与对付与合作游戏的程序化》(马爽和宋耶鲁年出版)中,明确提出了新的机械学习方法,制作了具有表现力的细致人类语音。该系统结构挑战模式拆解现实语音,在心中在文本内容的同时,确保易于控制的拨号盘,以独立国家的方式改变传达的感情。我们的模型在多项任务中构建了最初的效果,包括风格切换(内容和风格交换)、情感建模和身份切换(适合新演讲者的声音)。

文章获得了开源建设。【图像来源:MicrosoftresearchBlog所有者:MicrooftresearchBlog之所有者:Microoftresearchblog之所以知道人工智能系统的识别、传达和介入,但是在过去的20年里,有更引人注目的智能形式——为了更好地自学,更有效地利用情感机制的系统。在最近的工作中,我们希望探索如何建立这样的感情机制,帮助我们的计算过程构筑比现在更好的目标。在某种程度上,它经常出现在ICLR2019。

我们最近的工作探索了基于影响的内部动机的想法,这可以帮助自学决策机制。近日,人工智能在解决问题的棋师、Pac-Man以及文本基础的RPG等游戏方面获得的顺利,相当大程度上依赖于化自学,在强化自学中,好的不道德不会得到奖励,害怕的不道德不会受到惩罚。

但是,为了让代理人自学合理的战略计算,必须在这样的行动报酬框架中展开很多考试。我们建议背后的直觉是,从人类和其他生物如何利用感情机制,更有效地自学得到启发。当人类学习面对世界时,身体(神经系统)的反应不会对不道德自由选择的潜在后果获得持续的内在对策系统。例如,在悬崖边缘和拐角处慢慢行走时,不会显得紧张。

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生理变化与维护自己免受危险的生物制剂有关。人类对危险情况的预期反应是心率减缓,心率变异性减少,血液从四肢分流,汗腺扩大。这是身体的战或逃反应。人类已经演化了数百万年来建立这些简单的系统。

如果机器有类似的反馈系统呢?【图像来源:MicrosoftRearchBlog所有者:MicroftRerchBlog在ViscralMachines:在Risk-Aversion上签字,在ReinforcentLearntLearntinthinthins:在Risk-AversioninforcentLearntLearnthinthinthinthinthinthinthinthintrintrintrinthinthintrinthinthintrinthintrintingrins:在内部生理奖励的增强自学风险回避书中,我们明确提出了一种新的自学方法,不能增强或者在逃避人类的功能。我们的假设是,这样的奖励函数可以避免与增强自学环境密度和弯曲奖励相关的挑战,有助于提高样品效率。在我们的例子中,来自事件的外部奖励不是代理自学的必要条件。

我们在模拟驾驶员的环境中进行了测试,结果表明该方法可以提高自学速度,增加自学中的冲击次数。我们对训练自律系统的潜力感到兴奋。

这个系统需要模拟感情上的感觉和呼吁性刺激的能力。【照片来源:Microsoftresearchblog所有者:Microoftresearchblog所有者:Microoftresearchblog所有者:许多计算机科学家和机器人专家渴望创造KITT和R2D2等流行科幻小说中难忘的人物形象的机器人。总之,我们有很多机会打破以往的整体情感计算机制,帮助我们建立健全、高效、非白内障的人工智能。我们希望这项研究能使我们新的视觉感情在人工智能中的应用。

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我们期望5月份在新奥尔良的ICLR看到你,与你分享想法,交流高情商代理这个令人兴奋的研究领域的可能性。记录:本文编译器允许从MicrosoftResearch的Blog版权文章中登载。下一篇文章发表了注意事项。


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