10 noiembrie 2023
Ding Zhao de la Universitatea Carnegie Mellon
Pe măsură ce IA devine mai integrată în autonomia fizică, prezintă un spectru dublu de oportunități și riscuri. În această discuție, voi prezenta eforturile noastre de a crea o autonomie inteligentă de încredere pentru uz civil vital, cum ar fi mașinile cu conducere autonomă și roboții asistenți. În aceste domenii, datele de antrenament prezintă adesea un dezechilibru semnificativ, complexitate multimodală și inadecvare. Voi iniția discuția prin analizarea problemelor „cu coadă lungă” cu evenimente rare și conexiunea lor cu evaluarea siguranței și învățarea de întărire sigură. Voi discuta apoi despre modul în care modelarea incertitudinilor multimodale ca „sarcini” poate spori generalizarea prin învățarea peste domenii. Pentru a facilita meta-învățarea și învățarea continuă cu contribuții dimensionale înalte în viziune și limbaj, am dezvoltat structuri prompt-transformatoare pentru adaptarea și atenuarea eficientă a uitării catastrofale. În cazurile care implică sarcini necunoscute-necunoscute cu date extrem de limitate, explorăm potențialul de a valorifica cunoștințele externe din surse legislative, raționament cauzal și modele lingvistice mari. În cele din urmă, vom extinde dezvoltarea inteligenței în domeniul spațiului de proiectare la nivel de sistem cu morfologii metafizice ale robotului, care pot obține generalizare și siguranță mai eficient decât bazarea exclusiv pe soluții software.
Aflați mai multe despre difuzor: https://www.meche.engineering.cmu.edu/directory/bios/zhao-ding.html
Cursuri interesante:
- Stanford CS25: V3 I Inteligență încorporată de nivel scăzut cu modele de bază
- Seminar Stanford – Progrese recente în verificarea rețelelor neuronale, Zico Kolter
- Seminar Stanford – Considerații pentru colaborarea om-robot
- Seminar de la Stanford – Către o autonomie generalizabilă: dualitatea descoperirii și părtinirii
- Seminar web Stanford – Frontiera învățării profunde pentru robotică, Chelsea Finn
- Stanford CS224W: Învățare automată cu grafice | 2021 | Cursul 1.2 – Aplicații ale graficului ML
- Seminar Stanford – Robotică cu materiale moi și roboți chirurgicali de ultimă generație
- Stanford CS25: V3 I Dincolo de LLMs: agenți, abilități emergente, raționament ghidat intermediar, BabyLM
- Seminar Stanford – Autonomie interactivă: O abordare centrată pe om pentru interacțiuni sigure
- Seminar Stanford – Învățarea reprezentării pentru roboți autonomi, Anima Anandkumar