Sentient AI nu este egal cu inteligenta AI

sponsorizat

Probabil ați auzit despre LaMDA de la Google și discuția virală despre dacă o inteligență artificială poate deveni sensibilă. Echipa de la tau susține că poate, simțirea unei IA este doar o mică parte a inteligenței sale. Mai degrabă, adevărata inteligență a AI se va baza pe capacitatea sa de a înțelege în mod logic nevoile oamenilor și de a le satisface automat.

tau este prima platformă care va putea să preia gândurile, sfaturile și cunoștințele utilizatorilor săi și să-și actualizeze propriul software în timp real, punându-și utilizatorii să scrie în limbi pe care atât mașinile, cât și oamenii le pot citi și înțelege. Rețeaua socială descentralizată a lui Tau și aspectul ei monetar, criptomoneda Agoras, este alimentat de o inteligență artificială pe care echipa o numește inteligență artificială cu adevărat inteligentă - Logical AI. Inteligența artificială logică este radical diferită de învățarea automată și, potrivit fondatorului lui Tau, Ohad Asor, este pe punctul de a deveni următorul mare val în lumea tehnologiei.

Pe Tau, Logical AI vă va permite să participați la discuții de dimensiunea a miliarde de oameni și să vedeți instantaneu semnificația colectivă intenționată din spatele gândurilor împărtășite în rețea. Acest lucru va fi obținut prin faptul că oamenii folosesc limbaje naturale controlate (CNL) pe care atât oamenii, cât și mașinile le pot înțelege. Fiecare gând și fiecare cunoaștere, explicită sau implicită, va fi recunoscută și înregistrată automat ca viziunea voastră asupra lumii, care va acționa ca un profil al dvs. pe Tau și va fi complet deținut de dvs. A avea ideile și cunoștințele organizate într-o manieră atât de avansată va însemna că veți putea nu numai să descoperiți soluții inovatoare, ci și să vă monetizați cunoștințele într-un mod direct și fără efort, care nu a fost posibil până acum.

Doar introducând gândurile tale despre Tau, cunoștințele tale vor deveni automat un activ digital deținut de tine. Veți putea să vă vindeți cunoștințele altor cumpărători sau să le folosiți pentru a genera venituri închiriind anumite părți din acestea abonaților dvs., deoarece Tau va înțelege că chiar și o parte din cunoștințele dvs. poate fi parte din soluția la problema cuiva. Tau va evidenția combinația de cunoștințe ale mai multor utilizatori și o va propune ca soluție la probleme importante și complexe, garantând astfel că cunoștințele necesare corespund specificațiilor 100%.

Niciuna dintre aceste soluții nu ar fi posibilă cu orice alt tip de IA, cu excepția uneia bazate pe logică. Acest lucru se datorează faptului că, pentru a spune simplu, Logical AI se referă la cuvinte și propoziții. În esență, este vorba despre capacitatea de a deduce enunțuri din alte enunțuri, în moda a ceea ce se numește Raționament Deductiv. De exemplu, din cele trei afirmații:

• Parisul este în Franța.
• Franta este in Europa.
• Dacă x este în y și y este în z, atunci x este în z. Aceasta, pentru toate x, y, z.

putem deduce afirmația

Domeniul logicii matematice învață că practic toate întrebările logice se pot reduce la această formă de deducție. De exemplu, un set de enunţuri este contradictoriu, dacă şi numai dacă putem deduce din el atât un enunţ, cât şi negaţia lui.

IA logică este mecanizarea raționamentului logic: găsirea contradicțiilor, determinarea dacă o concluzie decurge din ipoteze date și așa mai departe. Prin urmare, este vorba despre capacitatea de a lăsa mașinile să înțeleagă ceea ce vrem să le spunem, dincolo de simpla instrucțiuni ale mașinii.

Între timp, Machine Learning, care este în prezent cea mai răspândită formă de AI, se referă la generalizarea din exemple. Deci, dacă ar fi să comunicăm exemplul de mai sus din Franța și Paris în moda învățării automate, ar trebui să furnizăm algoritmului multe exemple de forma „x este în y”, și apoi să sperăm că algoritmul va concluziona că Parisul este in Europa.

O astfel de formă de comunicare nici nu merită să fie numită inteligentă, deoarece cum poate fi ceva inteligent dacă nu poate concluziona că Parisul este în Europa și trebuie să vadă un număr mare de exemple pentru a „înțelege” că, în timp ce chiar și asta nu este garantat? Generalizarea din exemple este de natură probabilistă. Cum putem face o ghicire despre mostrele nevăzute? Este surprinzător că învățarea automată poate avea dreptate uneori și nu este complet aleatorie și într-adevăr, învățarea automată merită să fie numită un miracol matematic. La urma urmei, cum se poate spune ceva care este, cu mare probabilitate, chiar aproximativ corect, sub cunoștințe zero dincolo de unele mostre?

În mod surprinzător, învățarea automată poate face asta. Și despre asta este învățarea automată, cu toate avantajele și dezavantajele sale. Cazul său de utilizare este atunci când avem puține sau deloc cunoștințe despre un sistem și tot ce putem face este să luăm mostre și să încercăm să le generalizăm.

Inteligența artificială logică, pe de altă parte, se referă la cunoaștere deplină și absolutitate, indiferent dacă este explicit sau implicit. Este, de asemenea, un mod mult mai eficient de comunicare, comunicare directă, „spunând doar lucrul”, în loc să chinuiască să dai multe exemple.

Mai mult, se întâmplă ca Machine Learning să fie în mod inerent incapabil să efectueze raționament logic, de exemplu să detecteze contradicții. Acest lucru este dovedit matematic folosind argumente teoretice ale complexității. Prin urmare, nu este deloc surprinzător faptul că învățarea automată întâlnește succesul numai în domenii care sunt de natură non-verbală, în timp ce în domeniul procesării limbajului natural, prezintă doar capacități foarte limitate.

Cu toate acestea, invers este perfect valabil: nu numai logica poate face învățarea automată, dar o face deja. Algoritmii de învățare automată sunt deja exprimați în forme logice (spre deosebire de exemple) și sunt deja implementați ca programe de calculator care iau, de asemenea, o formă logică mai degrabă probabilistică, și anume instrucțiuni de mașină.

Prin urmare, acoperirea AI logică acoperă și învățarea automată, dar invers nu poate fi realizat niciodată. Un alt mod de a spune acest lucru este următorul: învățarea automată acoperă în cele din urmă ceea ce se numește raționament inductiv și abductiv (care corespunde aproximativ cu ceea ce se numește învățarea supravegheată și nesupravegheată), și, ca atare, este foarte promițătoare, totuși încă într-o formă care se limitează la simple exemple și, în plus, tehnologiile actuale se ocupă doar de date de natură numerică sau de date care pot fi convertite în astfel de cazuri. AI logică, pe de altă parte, poate acoperi raționamentul deductiv, raționamentul inductiv și raționamentul abductiv, în totalitate, în date calitative și cantitative.

Acestea sunt principalele motive pentru care tau a ales Logical AI ca formă supremă de AI, argumentând că Machine Learning este doar o piatră de hotar în istoria AI. Soluțiile Tau vor îmbunătăți multe aspecte ale lățimii de bandă umane, de la scalarea discuțiilor, la monetizarea cunoștințelor, la contractele inteligente și guvernanța descentralizată. Toate acestea datorită capacității logicii de a reduce decalajul dintre oameni și mașini.

Aflați mai multe despre Tau și echipa din spatele acestuia aici

Alăturați-vă comunității Tau în creștere Telegramă

Aceasta este o postare sponsorizată. Aflați cum să ajungeți la publicul nostru aici. Citiți descărcarea de responsabilitate de mai jos.

Bitcoin.com Media

Bitcoin.com este sursa principală pentru tot ceea ce este legat de cripto.
Contact [e-mail protejat] pentru a vorbi despre comunicate de presă, postări sponsorizate, podcasturi și alte opțiuni.

Credite de imagine: Shutterstock, Pixabay, Wiki Commons