AI论文导读0906：解释性跨模态推理的研究进展

亲爱的研究同学们，欢迎阅读今日的AI论文导读。今天我为你带来了新鲜出炉的本日AI学术论文导读，涵盖了人工通用智能的安全控制、认知AI的发展、联邦学习在卫星网络中的应用、AI在计算连续体中的分布、解释性跨模态推理的研究进展、算法公平性的测量与改善、AI环境可持续性的探讨、深度伪造视频的研究、ChatGPT在语言翻译培训中的应用以及自动语音识别模型的高效训练。希望这些内容能够为你的研究提供启示和帮助。如果你觉得这些内容有价值，欢迎点赞、转发，让更多的研究人员了解AI日新月异的进展和变化。

1. 【Provably safe systems. the only path to controllable AGI】

本论文提出了一种基于数学证明的方法，用于构建可证明满足人类规定要求的人工通用智能（AGI），以确保人类安全。通过使用先进的人工智能进行形式验证和机械解释，可以实现这一目标。文章认为，数学证明是确保AGI安全控制的唯一途径，因为它可以提供对其推荐行动的安全性证明。此外，文章还强调了形式验证和机械解释在确保AGI安全方面的重要性，并提出了一些具体的研究方向和挑战问题。然而，文章也指出了一些局限性，如如何解决形式化规范复杂概念和人类对形式验证和机械解释的理解和接受问题。综上所述，本文提出了一种基于数学证明的方法，用于构建可证明满足人类规定要求的AGI，以确保人类安全。未来的研究可以进一步解决相关的挑战问题，以实现可证明安全的AGI和基础设施。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.01933v1

2. 【Concepts is All You Need. A More Direct Path to AGI】

本论文提出了一种基于概念的认知人工智能（Cognitive AI）方法，旨在实现人工通用智能（AGI）。与统计学习方法不同，该方法强调概念在人类认知中的核心作用。论文介绍了Cognitive AI的基本原理和要求，包括学习能力、实时性、自适应性和知识表示等。作者提出了一个基于知识图谱的认知架构，该架构将所有认知子系统集成到一个高性能的图形数据库中。论文还介绍了该架构的实际应用和实验结果，证明了其在学习、推理和问题解决方面的有效性。最后，论文提出了一个完整的AGI发展路线图，包括多模态输入输出、元认知和高级推理等方面的进一步改进。综上所述，该论文提出了一种基于概念的认知人工智能方法，旨在实现人工通用智能。该方法通过集成认知子系统和知识图谱，实现了学习、推理和问题解决的能力，并提出了进一步改进的发展路线图。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.01622v1

3. 【Secure and Efficient Federated Learning in LEO Constellations using Decentralized Key Generation and On-Orbit Model Aggregation】

本论文提出了一种名为FedSecure的安全高效的联邦学习方法，用于解决低地球轨道（LEO）卫星网络中的模型聚合问题。在LEO卫星网络中，由于卫星与地面站之间的连接不稳定，传统的集中式学习方法无法实现高效的模型聚合。为了解决这个问题，本文提出了一种基于边缘计算的联邦学习方法，通过在卫星之间进行模型聚合，减少了与地面站的通信次数，提高了模型聚合的效率。此外，为了保护卫星数据的隐私，本文还引入了一种基于功能加密的加密方案，确保卫星数据在传输过程中不会被泄露。实验结果表明，FedSecure方法在保证数据隐私的同时，能够在短时间内实现模型的高效聚合，提高了联邦学习的效果和性能。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.01828v1

4. 【How Can AI be Distributed in the Computing Continuum? Introducing the Neural Pub/Sub Paradigm】

本论文介绍了一种名为Neural Pub/Sub的新颖方法，用于在计算连续体中协调AI工作流。传统的集中式代理方法在管理由5G系统、连接设备和可靠应用程序的普及导致的数据激增方面越来越困难。此外，基于AI的应用程序的出现，特别是利用先进的神经网络架构的应用程序，需要一种新的方法来协调和安排计算连续体中的AI过程。为此，Neural Pub/Sub旨在通过有效管理训练、微调和推理工作流程，改进分布式计算，促进动态资源分配，并增强计算连续体中的系统弹性。通过各种设计模式、用例和讨论开放性研究问题，我们探索了这种新范式。该方法通过将AI集成到计算连续体的通信结构中，构建在发布/订阅模型的基础上，该模型将空间、时间和同步中的通信端点解耦，并实现基于深度学习的信息传播和分布式推理和学习的多对多形式。这种独特的方法为计算连续体中的高效信息流管理铺平了道路，并可以支持文本、声音和视觉内容的各种机器学习模型。Neural Pub/Sub范式因此具有显著增强网络内部AI和MLOps能力的潜力。在这篇论文中，我们深入探讨了Neural Pub/Sub范式，阐述了其基本原理、潜在优势和用例，例如5G/6G移动网络、元宇宙和使用基础模型的应用程序。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.02058v1

5. 【A Survey on Interpretable Cross-modal Reasoning】

本综述论文介绍了解释性跨模态推理（I-CMR）的研究进展和挑战，并提出了未来的研究方向。研究者构建了单模态和多模态的图形结构，用于解释CMR过程。现有的图形解释方法可能存在解释准确性和可解释性有限的局限性，而现有的文本解释方法大多忽略了解释的评估。图形解释方法提供了直观的解释结果，帮助用户理解CMR过程。I-CMR方法可以分为图解释、符号解释和多模态解释三个层次。然而，I-CMR方法仍然面临着视觉对象定位的不准确性、图解释评估标准的缺乏、多模态解释数据集的稀缺性、用户友好性和用户交互性的提升以及基于大型语言模型的综合解释生成等挑战。未来的研究方向包括改进视觉对象定位的准确性、开发图解释和符号解释的评估指标、构建高质量的多模态解释数据集、提升用户友好性和用户交互性以及基于大型语言模型生成综合解释。这篇综述为中国学者提供了对I-CMR的研究进展和未来方向的全面了解。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.01955v1

6. 【Measuring Interpreting and Improving Fairness of Algorithms using Causal Inference and Randomized Experiments】

本文介绍了一种使用因果推断和随机实验来测量、解释和改善算法公平性的框架。作者使用随机实验来测量算法的偏见，同时测量不同处理、不同影响和经济价值。作者使用可解释的机器学习模型来解释黑盒算法的决策过程。作者提出了一种改进算法公平性的方法，包括多个阈值和去除敏感特征。作者在真实世界的数据集上进行了实验，展示了该框架的有效性和可行性。本文的关键词包括算法公平性、因果推断、公平决策、可解释性和因果性。实验结果表明，该框架能够准确地建模不同数据集的公平性权衡，并通过调整阈值来优化不同的目标。阈值的选择对于不同的目标具有不同的影响，通过实验可以估计不同阈值对真实世界结果的影响。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.01780v1

7. 【Efficiency is Not Enough. A Critical Perspective of Environmentally Sustainable AI】

本论文探讨了机器学习（ML）方法在人工智能（AI）中的环境可持续性问题。ML方法在AI的发展中起到了重要推动作用，但其需要大量的计算资源和能源，并产生大量的碳排放。提高ML系统的效率是解决环境可持续性问题的一种解决方案，但仅仅依靠效率是不够的，因为效率对ML的环境影响有许多意想不到的效果。本文提出了系统思维的方法，通过综合考虑ML环境可持续性的各个方面，帮助我们理解系统行为和影响因素之间的关系。系统思维需要跨学科合作，以更好地理解和管理ML作为一种技术的环境影响。此外，本文还提出了一些减少ML能源消耗的方法，包括模型压缩、量化和剪枝等。数据中心作为支持AI和ML训练的基础设施，其能源消耗量巨大，因此改进数据中心的能源效率也是解决环境可持续性问题的重要方向。然而，为了综合考虑其他方面的可持续性问题，如电子废弃物管理和稀土矿开采对环境的影响等，还需要进一步的研究和探索。本文的局限性在于未涉及其他领域的能源效率和可持续性问题，缺乏具体的数据和统计结果来支持观点和论点，以及未涉及政策和法规方面的问题。综上所述，本文通过系统思维的方法，探讨了ML在AI中的环境可持续性问题，并提出了一些减少能源消耗的方法，为解决这一问题提供了一定的参考和思路。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.02065v1

8. 【Towards Understanding of Deepfake Videos in the Wild】

本论文介绍了一项关于深度伪造视频的研究，旨在了解野外环境中的深度伪造视频。研究人员收集了一个名为RWDF-23的数据集，其中包含了来自YouTube、TikTok、Reddit和Bilibili等平台的2000个深度伪造视频。通过对这些视频的分析，研究人员揭示了不同平台上的深度伪造视频的特点、创作者的意图以及观众的反应。研究发现，娱乐类的深度伪造视频最为普遍，而政治和欺诈类的深度伪造视频也在增加。此外，研究人员还发现，观众对不同受害者的种族和性别有不同的兴趣和态度。总的来说，本研究为深度伪造视频的检测和应对提供了有价值的见解。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.01919v1

9. 【Exploring the effectiveness of ChatGPT-based feedback compared with teacher feedback and self-feedback. Evidence from Chinese to English translation】

本论文研究了ChatGPT在语言翻译培训和教育中的应用。研究发现，与教师反馈和自我反馈相比，ChatGPT反馈在提高翻译质量方面表现不佳，但在提高词汇能力方面具有优势。然而，ChatGPT反馈在深入分析和理解句法规则方面不如教师反馈。此外，ChatGPT反馈也无法提供针对不同文体的深入指导。因此，结合人工专家的细致反馈和ChatGPT的数据驱动优势可能是最佳选择。论文还讨论了ChatGPT在教育领域中的机会和挑战，以及其伦理和道德问题。研究结果对于教育领域中ChatGPT的应用和评估具有重要意义。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.01645v1

10. 【TODM. Train Once Deploy Many Efficient Supernet-Based RNN-T Compression For On-device ASR Models】

本论文介绍了一种名为TODM（Train Once Deploy Many）的新方法，用于高效地训练多种硬件友好的设备上的自动语音识别（ASR）模型。TODM利用了先前关于Supernet的工作的见解，其中RNN-T模型在Supernet内共享权重。它通过减小Supernet的层大小和宽度来获得子网络，使它们成为适用于所有硬件类型的较小模型。为了改进TODM Supernet的结果，本文引入了三种新技术：自适应dropout、基于Alpha-divergence的知识蒸馏和使用ScaledAdam优化器。通过在LibriSpeech数据集上进行实验证明，TODM Supernet在与手动调优模型相比的词错误率（WER）方面要么相当，要么优于手动调优模型，最高可提高3%。综上所述，本文提出了一种高效训练多种硬件友好的设备上的ASR模型的方法，并通过TODM Supernet发现了一系列优化的模型，这些模型在精度和大小之间取得了平衡。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.01947v1

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