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我成为人工智能研究者的动力源于对知识和探索的热情。我天生对未知的事物充满好奇，渴望揭开世界的本质和真相。我希望通过我的努力，能够为人类对世界的理解做出贡献。在成为人工智能研究者的道路上，团队负责人曾毅研究员对我产生了深远的影响。他不仅提供了职位，还帮助我建立了坚实的基础，用他前沿的学术思想和对研究的热情引导我走向成功之路。他的想法激发了我更深入地研究这个问题，并鼓励我挑战传统的思维方式。他总是给我足够的自由和资源去探索我感兴趣的研究，并在我遇到困难时给予无私的帮助和指导。总之，正是我的兴趣、热情和周围人的影响，让我走上了人工智能研究的道路，并在这个领域不断探索和成长。

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在我们类脑认知智能实验室，我们有一个共识，即自我感知是自然智能和人工智能的基石。它是自我意识的基础，对自我觉知、自我识别、直至基于自我经验的学习和决策等更高层次的认知都是至关重要的。因此，自我意识的计算模型及其对大脑和意识的启发是我们的最终目标之一。在几位同事的共同努力下，我们从结合理论和数据驱动的方法入手，构建自我感知的计算模型。类脑机器人镜像自我识别模型是我们的第一次尝试，这一次，我们将重点放在了机器人橡胶手错觉的类脑身体自我感知模型上，这比我们七年前对类脑机器人镜像自我识别模型的研究更加深入。

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我对如何将数据科学和人工智能模型结合起来，开发受脑与心智启发的具备道德的人工智能非常感兴趣。人工智能的许多进展，如生成式人工智能，已经带来了很多社会无法及时解决的难题。由于当前人工智能仍然是一个信息处理工具，具有许多安全风险，不良设计、滥用和误用可能对人类造成灾难性的风险。为了实现道德和安全的人工智能，需要实施有效的技术和社会机制。我致力于带领我的团队，研究如何在人类发展、进化和行为数据的支持下，建立受脑和心智启发的道德人工智能模型。

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If a DLP policy is configured to block Copilot from processing files with that file’s sensitivity label, Copilot will show an apology information in lieu of summarizing that articles—so no accidental oversharing happens.  

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未来合乎伦理的机器人首先要对人类是可控的、然后在交互上是伦理的和安全的、最后还要在判断和决策上做到是道德的。在此先不谈论远期的通用智能赋能的机器人的可控性问题、以及未来近期一段时间大语言模型赋能机器人时可能带来的心理层面的伦理问题。未来至少从物理交互的角度来看，我们需要机器人学会不让自身的行为在物理上伤害他人(当然也包括自己)，以及对他人受到伤害时有足够的共情，进而才能实现具身意义下的有道德的机器人。为此机器人需要首先学会表征自己的身体，区分哪些是自己，哪些是他人，哪些是环境。进而机器人还需要理解什么是对自己身体的伤害，以及伤害本身意味着什么，以及发生在他人身上的伤害意味着什么，同时能够预测自己的哪些行为会带来伤害，以及采取哪些行为能够避免伤害。而让机器人像人一样拥有对身体自我的表征和感知，以及让它们采用类似人一样的方式来表征和理解身体和伤害的概念是实现这些的基础。

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