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人工智能对齐研究者,Active Inference实践者,和关注内部方法的人工智能主体研究者。

coherent 和 谐振 的 人工 智能 局域 架构

一个为期18个月的研究路线图,开发人工代理的视角、一致性和社会共鸣的计算架构。

基于一致性和共鸣的人工代理结构是通过CEAR Lab(计算涌现对齐研究实验室)由研究员Hongju Pae领导的一个为期18个月的研究所项目。该项目开发了一个计算上的解释,说明一个人工代理如何形成稳定的内部视角、维持一致性的情感,并与其他代理成为可互解的,被提议作为基于外部指定目标和奖励函数的人工智能对齐方法的一种补充。

概述

项目的核心假设是,一个代理的视角,其特有的环境解释方式,可以被建模为其内部动态中的一个潜在生成结构,而不是通过参数调整或外部指定的目标进行修改。从这个假设出发,项目的路线图跨越了三个六个月阶段:单个代理的方向层,随后是情感和整合动力学,最后是多代理的社会调适。项目的研究路线图和技术文档都在CEAR Lab(hjpae.github.io/cear/)上托管。

第一阶段:视角架构(第1-6个月)

第一阶段实现了一个潜在的定向流形,这是一个变量集的小集合,涵盖了注意偏向、情绪立场、解释模式和模糊性解决风格,这塑造了代理如何感知、推断和行动,而无需编码明确的目标或效用。这一阶段的研究成果报告在预印本《人工代理人的主观视角所需的最小计算前提》(arXiv:2602.02902)中,并于2026年4月8日提交并展示了AAAI 2026春机器意识研讨会。

第二阶段:情感一致性与整合能力(第7-12个月)

第二阶段 examines 如何 情感 协调 和 整合 能力 , 保持 或 达成 兼容 解释 的 同时 维持 内部 结构 的 能力 , 作为 Phase 1 架构 的 动态 后果 。 此阶段 的 工作 导向 2026 年 人工 生命 大会 和 自适应 行为 模拟 2026 年 的 预印本。

第三阶段:社会共鸣(第13至18个月)

Phase 3扩展了架构到多代理设置,在没有共同目标或明确通信通道的情况下,研究当和如何代理变得相互可解释。一篇相关的预印本《Active Inference代理中的移情建模与视角转换和对齐》(arXiv:2602.20936),由Hongju Pae与Mahault Albarracin, Anna Mikeda, Alejandro Jimenez Rodriguez, Sanjeev Namjoshi, Dalton Sakthivadivel, Harshil Shah, 和Philip Wilson共同撰写,报告了Active Inference代理中的视角转换和移情建模相关工作。

研究员

Hongju Pae (ORCID 0000-0002-5174-8858) 加入 Institute 成为一名研究 fellow,在2025年11月加入,并领导 CEAR Lab,计算涌现对齐研究实验室的项目。Pae 的工作将 Active Inference 框架与现象学方法相结合,以识别人工系统中的视角和一致性的可计算标记。

参与

研究者們,如果對AI對齊、Active Inference以及代理和協調的計算模型感興趣的話,歡迎關注這個項目進展並通過研究院的社群渠道聯繫我們。

关键表面

人工代理的协调和调谐智能概览

一年半规划

三个六个月的阶段,从单剂视角转向多剂社会同步调节。

两篇arXiv预印本

Active Inference 智能体的主观视角和共情建模发现。

AAAI 2026 春季研讨会

2026年4月8日シンポジウム・オブジェクト認識における第1フェーズの結果を発表

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