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在我看来，自我感知是自然智能和真正意义的人工智能的基石。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。它为机器人提供了理解和感知自身状态和行为的能力，从而提升机器人的自我认知能力，使机器人能够更好地适应不同的环境和任务。还可以帮助机器人更好地理解自身的经验和知识，为机器人的认知和决策能力提供更多的支持和帮助，同时也将为人类的认知科学和技术领域带来更多的创新和发展。对揭示自我意识的计算和神经机制，以及构建脑与心智启发的人工智能模型、实现人与人工智能的和谐共生至关重要。
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我的最初研究领域是机器人和嵌入式系统设计。随着时间的推移，我逐渐将焦点转向人工智能，探索如何为机器人构建更智能的"大脑"，以及更进一步地，我开始思考未来更加智能的机器人如何能够与人类安全和伦理地共存。我的工程背景为我提供了一个基于机器人来探索具身智能实现的视角，而对人工智能安全和伦理问题的长期关注则使我认识到了为未来构建更安全和更道德的机器人的紧迫性和必要性。为此我致力于构建能够赋能未来机器人既更加"懂自己"同时又更加“在乎他人”的类脑具身认知智能实现。
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53TOP/s的运算吞吐率，使其能够在若干深层脉冲神经网络中达到毫秒级别的推理延时。
虽然现有的理论模型主要从预测编码和贝叶斯因果推理的角度为橡胶手错觉的计算机制提供了解释，但从连接主义的角度来看，仍然缺乏一个令人满意的解释。特别是，这些模型尚未完全阐明大脑如何通过神经网络中神经元的相互作用编码身体自我意识，并产生橡胶手错觉的主观体验。由于方法上的限制，许多现有的理论模型复现多种橡胶手错觉实验的能力有限。此外，这些模型很少考虑神经连接损伤如何影响模型效果的。关于这一点，作者认为通过失能实验评估计算模型的性能具有重要的前景。失能实验可以揭示模型中不同模块的具体贡献，有助于揭示橡胶手错觉的计算和神经机制。
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Now the final important update that I’ll present with the Microsoft 365 Copilot application experience is with personalization and memory. In which from Copilot options, you may specify customized Guidelines and empower Copilot memory.