Tenth Scandinavian Conference On Artificial Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Holst, Anders (EDT)/ Kreuger, Per (EDT)/ Funk, Peter (EDT)

出品人:

页数:230

译者:

出版时间:

价格:140

装帧:

isbn号码:9781586038670

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 机器学习
• 斯堪的纳维亚
• 会议
• 计算机科学
• 算法
• 数据科学
• 知识工程
• 专家系统
• 逻辑编程

跨越北欧的智慧之光：一本探索人工智能前沿的深度文集 书名：[此书的实际名称，例如：《面向未来社会的认知计算与机器学习：第十届北欧人工智能会议论文集》] 出版信息：[虚构的出版年份和出版社，例如：2023年，斯堪的纳维亚技术出版社] --- 内容简介： 本书汇集了来自全球顶尖研究机构和行业领袖在第十届北欧人工智能会议（Tenth Scandinavian Conference On Artificial Intelligence，简称：SCAI 2023）上发表的最新、最具影响力的学术成果。作为斯堪的纳维亚地区历史悠久且声誉卓著的学术盛会，本届会议聚焦于人工智能（AI）理论、方法、应用及伦理的深度融合与突破，旨在描绘下一代智能系统的发展蓝图。本书不仅是对本次会议的全面记录，更是一份凝聚了北欧乃至全球AI研究者智慧的综合性文献。 I. 理论基础与新型范式：超越深度学习的边界 本书的首要部分深入探讨了人工智能基础理论的革新。近年来，深度学习模型在感知任务上取得了显著成就，但其在可解释性、鲁棒性及样本效率方面的局限性日益凸显。本部分收录的多篇论文，致力于构建更具生物合理性（Biologically Plausible）的计算模型。 我们探讨了因果推理（Causal Inference）在机器学习中的集成，特别关注如何从相关性数据中提取真正的因果关系，为构建更具预测和干预能力的系统提供理论支撑。多篇研究致力于将结构因果模型（SCM）与神经网络结构相结合，实现了在医学诊断和政策制定模拟中的初步应用。 此外，符号学习（Symbolic AI）与连接主义的融合成为一个核心议题。研究人员展示了如何利用知识图谱（Knowledge Graphs）和逻辑推理模块，增强大型语言模型（LLMs）的推理能力和事实一致性，有效缓解了“幻觉”问题。这些工作强调了，未来的通用人工智能（AGI）很可能需要一个强大的符号层来组织和操作抽象概念。 II. 机器学习的稳健性与效率：迈向工业级部署 本书的第二部分聚焦于将实验室成果转化为可靠、高效的实际应用所需的关键技术。在数据安全和隐私保护日益重要的背景下，联邦学习（Federated Learning）的研究取得了显著进展。多篇论文提出了一种新型的异步聚合算法，显著提高了跨机构数据协作的效率，同时严格保证了数据所有权和模型隐私。其中，一项关于在资源受限的物联网（IoT）设备上部署差分隐私保护模型的实践研究，为智能城市和远程医疗的部署提供了可行的技术路线。 可解释性人工智能（XAI）是本部分另一个不可或缺的支柱。研究人员超越了传统的敏感度分析，引入了基于对抗性扰动的模型内在解释方法。一种新提出的“概念流图”（Concept Flow Map）技术，能够可视化神经网络在处理复杂决策时激活的关键特征集，极大地增强了金融欺诈检测和自动驾驶决策过程的透明度。 此外，针对数据稀疏和领域漂移（Domain Shift）问题，元学习（Meta-Learning）和自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）的最新进展被系统性地介绍。特别是在小样本图像识别和机器人技能习得方面，基于对比学习的新型预训练框架，展现出比传统监督方法更强的泛化能力。 III. 具身智能与人机协作的前沿探索 本届会议特别关注人工智能如何从虚拟环境走向物理世界，即具身智能（Embodied AI）的研究。论文集收录了多项关于机器人学习与感知交互的创新工作。 在机器人操作与规划方面，研究人员结合了深度强化学习（DRL）和几何约束优化，解决了高精度、非结构化环境下的抓取和装配任务。一种基于模仿学习（Imitation Learning）与在线模型预测控制（MPC）混合的策略，使得机器人能够在零样本的情况下适应未曾见过的物体形状。 人机交互（HCI）部分则探索了更自然、更具情境感知的协作方式。探讨了如何利用自然语言处理（NLP）和情感计算（Affective Computing）来实时评估操作员的工作负荷和意图，使协作机器人（Cobots）能够主动调整其辅助力度和响应速度。一项关于在复杂装配线上实现“意图预测”的系统展示了显著提升生产效率和操作员安全性的潜力。 IV. 负责任的AI：伦理、安全与社会影响 随着AI系统影响力的扩大，确保其公平、安全和符合人类价值观成为关键挑战。本书的第四部分集中于负责任的人工智能（Responsible AI）的实践与监管框架。 在AI公平性研究中，研究团队开发了多维度的公平性度量指标，超越了简单的统计均等性，纳入了机会均等和结果均等的考量。一项针对信贷审批模型偏见的案例研究，展示了如何通过调整损失函数中的“反事实公平性约束项”，在不显著牺牲预测性能的前提下，消除对受保护群体的系统性歧视。 对抗性攻击与防御的研究也占据重要篇幅。研究人员不仅分析了针对梯度掩盖和黑盒攻击的新型防御策略，还提出了“训练数据污染检测框架”，旨在实时识别和隔离被恶意注入的“后门”样本，从而保障训练数据的完整性。 最后，关于AI系统的环境可持续性的讨论，首次被提上高规格的会议议程。论文分析了训练超大规模模型所需的巨大能耗，并提出了一系列量化计算效率的指标，鼓励研究社区转向更轻量级、更节能的稀疏化和知识蒸馏技术。 总结： 《[此书的实际名称]》不仅仅是关于当前AI技术状态的快照，更是一部前瞻性的指南。它深入剖析了从基础算法革新到社会伦理挑战的每一个关键环节。本书是计算机科学家、数据工程师、政策制定者以及所有对未来智能系统感兴趣的专业人士，不可或缺的参考资料。通过这些前沿研究的汇集，我们得以一窥北欧乃至全球在构建安全、智能、负责任的下一代AI系统道路上的坚定步伐。

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