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Enregistrement W4386597612 · doi:10.1109/frse58934.2023.00007

Breakthroughs in Cognitive Robots and AI Programming Underpinned by Discoveries in Intelligence Science and Software Science

2023· article· en· W4386597612 sur OpenAlex
Yingxu Wang

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Computing and Networks
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformaticsComputer scienceSoftwareCognitionHuman intelligenceRobotArtificial intelligenceCognitive scienceSoftware engineeringProgramming languagePsychologyEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breakthroughs of basic research in Intelligence Science (IS) [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10], [11], [12], [13], Cognitive Computing (CC) [14], [15], [16], [17], [18], [19], [20], [21], [22], [22], [23], [24], [25], [26], and Cognitive Informatics (CI) [27], [28], [29], [30], [31], [32], [33], [34], [35], [36], [37], [38], have triggered the emergence of Cognitive Robots (CR) [39], [40], [41], [42], [43], [44], [45], [46], [47], [48], [49] towards software science (SS) [50], [51], [52], [53], [54], [55] and autonomous software engineering (SE) [56], [57], [58], [59], [60], [61], [62], [63], [64], [65], [66]. These latest advances have enabled the synergy of classical pre-programmed software engineering and pre-trained AI to an unprecedented platform of training-free machine intelligence generation mimicking human brains and Brain-Inspired Systems (BIS) [67], [68], [69], [70], [71], [72], [73], [74]. It is discovered in IS and CC in general, as well as in CR and SE in particular, that the target entities across these contemporary fields had already out of the denotational power of the classic mathematical domains of real (R) and binary (B) numbers [76]. This leads to the latest discovery that the basic unit of human knowledge as a hyperstructure [50] is a binary relation (bir) [74]. Therefore, a new framework of Intelligence Mathematics (IM) [75], [76], [77], [78], [79], [80], [81], [82], [83], [84], [85], [86], [87], [88], [89], [90], [91], [92], [93], [94], [95], [96], [97], [98], [99], [100] has been created for rigorously manipulating the cognitive entities in the brain and CRs spanning from formal concepts, semantics, knowledge, causalities, inferences, and consciousness by contemporary IMs for advancing both AI [1], [2], [3] and SE [56], [58]. This keynote lecture presents fundamental theories and ground-breaking technologies for designing and implementing cognitive robots based on AI Programming (AIP) [101], [102], [103], [104], and Autonomous Intelligence Generation (AIG) methodologies [105], [106] beyond classic reflexive neural networks and imperative programming platforms. The latest advances have paved a new way for cognitive computing and autonomous software generation, which put the house before the cart for the software and AI industries [51], [56]. The keynote will demonstrate disruptive technologies encompassing autonomous systems, cognitive robots, real-time autonomous learning, and trustworthy systems for symbiotic human-machine applications [107], [108], [109], [110], [111], [112], [113], [114], [115], [116], [117], [118], [119], [120], [121], [122], [123], [124], [125], [126].

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,841

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,007
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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