一种处理开放世界新奇事物的神经符号认知架构框架 论文背景 传统的人工智能研究假设智能体工作在”封闭世界”中,即环境中所有与任务相关的概念都是已知的,而不会出现新的未知情况。然而,在开放的真实世界中,总会出现违背智能体先验知识的新奇事物。本文提出一种新颖的混合神经符号推理架构,赋予智能体检测和适应新奇事物的能力,从而能在开放世界中完成任务。 新奇事物的定义 本文将新奇事物视为一种智能体相关的概念。如果智能体无法从其知识库中推导出某一事物的表征,那么该事物对于该智能体而言就是新奇的。根据新奇事物对智能体完成任务的影响程度,文中将新奇事物分为以下几种类型: 禁止性新奇事物:智能体必须表征并推理这种新奇事物,才能够生成能完成任务的计划。 阻塞性新奇事物:会导致智能体执行器执行失败。 有益新奇事物:掌...

基于移动网络学习时空动态以适应开放世界事件 研究背景 现代社会的出行服务(Mobility-as-a-Service,MaaS)体系由多种交通方式(如公共交通、网约车、共享单车等)无缝集成而成。为实现MaaS平稚运营,对多模态移动网络的时空动态建模是必不可少的。然而,现有方法要么隐式地处理不同交通方式之间的相互作用,要么假设这种交互作用是不变的。更有甚者,当发生开放世界事件(如节假日、恶劣天气、疫情等)时,人群的集体移动行为将发生显著偏离常态的情况,这使得该建模任务更加具有挑战性。 论文来源 本文由伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校地理与地理信息科学系的Zhaonan Wang、东京大学空间信息科学中心的Renhe Jiang、Xuan Song、Ryosuke Shibasaki,以及新南威...

人工智能领域一直以来都存在着一个”弱监督学习”的问题,即在训练数据中,只有部分标记是可观测的,而其余的标记则是未知的。多实例学习(Multiple Instance Learning,简称MIL)就是解决这一问题的一种范式。在MIL中,训练数据被分组为若干”袋”(bag),每个袋包含多个实例(instance)。我们只能观测到每个袋的标记,而无法获知每个实例的具体标记。MIL的目标是基于袋的标记,预测新袋及其包含实例的标记。 MIL范式在诸多科学领域得到了广泛应用,尤其在医学影像领域表现卓著。此文关注的是一个实际的医学问题——颅内出血(ICH)检测。在这一问题中,一个CT扫描被视为一个袋,而扫描的每个切片则是一个实例。如果至少有一个切片显示出血证据,那么整个扫描就被标记为阳性(患病);否则为...

传统的表征学习方法通常是设计固定的基函数架构,以达到正交性、稀疏性等期望的性质。而深度强化学习的理念则是,设计者不应编码表征的性质,而是让数据流决定表征的性质,使良好的表征在适当的训练方案下自发涌现。 这项研究探讨了通过深度强化学习系统学习的表征(representation)的性质。此研究将这两种观点结合,通过实证分析,探讨了在强化学习中能够促进迁移的表征所具有的性质。作者提出并测量了六种表征性质,在25000多个代理任务设置中进行了研究。他们使用了带有不同辅助损失的深度Q学习代理,在基于像素的导航环境中进行实验,其中源任务和迁移任务对应于不同的目标位置。 研究人员开发了一种方法,通过系统地变化任务相似性并测量与迁移性能相关的表征性质,从而更好地理解为什么某些表征更适合迁移。他们还证明了该...

在模型驱动的故障诊断中,能够识别出导致系统异常的关键观测数据是十分有价值的。本文介绍了一种识别关键观测数据的框架和算法。该框架通过将原始观测数据抽象为”子观测”,来确定哪些观测对诊断结果至关重要。一个”关键子观测”被定义为在最大程度上抽象化后,仍能导出与原始观测相同的最小诊断集。 该研究由澳大利亚的Cody James Christopher和法国的Alban Grastien两位作者合作完成,分别来自澳大利亚科学与工业研究组织数据61中心和法国原子能与替代能源委员会。他们的工作发表于2024年的人工智能期刊上。 研究人员首先阐述了模型驱动诊断的基本框架和概念。该框架包括系统模型、观测数据和诊断假设空间三个主要部分。系统模型描述了系统的所有可能行为;观测是对实际系统行为的感知,可能来源于传感...

随着图结构数据在诸多领域的广泛应用,图神经网络(GNN)作为分析图数据的有力工具备受关注。然而,现有GNN在学习节点表示时,主要依赖于邻居节点的相似性信息,忽视了节点间差异性的潜力。近期,一项新颖的”极化消息传递”(Polarized message-passing, PMP)范式应运而生,为GNN设计注入了全新理念。 研究背景:传统GNN通过聚合邻居节点的特征来学习目标节点的表示,但仅考虑了节点间的相似性,未能充分利用节点差异性所蕴含的丰富信息。实际上,现实世界的图数据中普遍存在”友谊悖论”、”影响不平衡”等现象,反映出图中节点的独特性质。有鉴于此,本研究提出PMP范式,旨在同时捕获节点间相似性和差异性的双重信息,借此提升GNN的表示学习能力。 研究机构:本项研究由来自新加坡科技研究局、香...