10รับ100 ทํา 300 ถอนได้ 100 我对如何将数据科学和人工智能模型结合起来，开发受脑与心智启发的具备道德的人工智能非常感兴趣。人工智能的许多进展，如生成式人工智能，已经带来了很多社会无法及时解决的难题。由于当前人工智能仍然是一个信息处理工具，具有许多安全风险，不良设计、滥用和误用可能对人类造成灾难性的风险。为了实现道德和安全的人工智能，需要实施有效的技术和社会机制。我致力于带领我的团队，研究如何在人类发展、进化和行为数据的支持下，建立受脑和心智启发的道德人工智能模型。
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结合深度学习和蒙特卡罗树搜索, 实现高效决策和自我优化, 但高计算成本和领域局限性限制了其广泛应用的可能
在我们类脑认知智能实验室，我们有一个共识，即自我感知是自然智能和人工智能的基石。它是自我意识的基础，对自我觉知、自我识别、直至基于自我经验的学习和决策等更高层次的认知都是至关重要的。因此，自我意识的计算模型及其对大脑和意识的启发是我们的最终目标之一。在几位同事的共同努力下，我们从结合理论和数据驱动的方法入手，构建自我感知的计算模型。类脑机器人镜像自我识别模型是我们的第一次尝试，这一次，我们将重点放在了机器人橡胶手错觉的类脑身体自我感知模型上，这比我们七年前对类脑机器人镜像自我识别模型的研究更加深入。
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实验结果表明，机器人获得了同猕猴类似的实验结果。当视觉偏转角度较小时，机器人的行为决策主要依赖视觉信息，本体感觉偏移随视觉偏转角度的增大而增大；当视觉偏转角度较大时，机器人的行为决策主要依赖本体感觉信息，随视觉偏转角度的增加，本体感觉偏移增加缓慢并趋于平缓；当视觉偏转角度极大时，机器人的行为决策完全依赖本体感觉信息，本体感觉偏移为零，机器人不再认为视野中的手是自己的手。
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他们基于猴子和人类的生物学研究结果，提出类脑身体自我感知模型，该模型可以复现多种橡胶手错觉实验。实验结果表明，该模型不仅可以在行为和神经元尺度复现人类和猴子在生物学实验中的结果，而且可以在神经元尺度合理地解释橡胶手错觉产生的原因和结果。该模型有助于揭示橡胶手错觉背后的计算机制和生物机制，并最终为进一步探索具身智能和身体自我意识的人工智能实现奠定坚实的基础。
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