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Nilsson
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AI安全研究引入新方法来验证概率性声明
研究人员开发了一种交互式PCP协议，用于验证AI预测器所做概率性声明的自我一致性。这项工作对AI安全具有重要意义，因为它提供了一种方法来确保AI对其不希望发生结果的概率性预测的诚实性。该协议允许一个多项式时间验证者，通过使用证明预言机并与一个不可信的证明者交互，来检查由概率电路P和Q指定的模型的近似一致性。研究结果将显式声明的近似概率一致性置于NP中，为认证概率性预测器的自我一致性提供了理论基础。
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概率电路将知识图谱规则减少96%，同时提升性能
研究人员开发了一种新颖的概率电路方法，可显著减少知识图谱补全所需的规则数量。该方法实现了70-96%的规则集缩减，并在规则最少的情况下，性能比基线方法高出31倍。该新框架基于Nilsson的概率逻辑，显示出更高的规则利用率，并在比较最少规则集与完整规则集时，保留了91%的基线峰值性能。
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神经符号AGI研究探索逻辑、概率以实现高级机器人 · 追踪2个来源
两篇新研究论文探讨了人工智能通用智能（AGI）机器人中神经符号方法的集成。第一篇论文介绍了一个使用Belnap双格和封闭知识假设的框架，用于处理未知事实和悖论，旨在通过逻辑推理实现可控安全。第二篇论文在此基础上，结合了基于Shannon最大信息熵和Nilsson概率结构的概率计算，并利用神经网络实现AGI系统中的实时决策。