Sentient AI интеллектуалды AI-ге тең емес

Жарнама

Сіз туралы естіген шығарсыз Google LaMDA және AI сезімтал бола алатындығы туралы вирустық талқылау. Команда Тау Мүмкін, AI сезімталдығы оның интеллектінің аз ғана бөлігі болуы мүмкін деп санайды. Керісінше, АИ-нің шынайы интеллектісі оның адамдардың қажеттіліктерін логикалық түрде түсіну және оларды автоматты түрде қанағаттандыру қабілетіне негізделеді.

Тау пайдаланушылардың ойларын, кеңестерін және білімін қабылдай алатын және нақты уақыт режимінде өзінің бағдарламалық жасақтамасын жаңарта алатын, пайдаланушыларына машиналар да, адамдар да оқи алатын және түсінетін тілдерде жазу мүмкіндігін беретін тұңғыш платформа. Таудың орталықтандырылмаған әлеуметтік желісі және оның ақшалай аспектісі, Agoras криптовалютасы, команда нағыз интеллектуалды жасанды интеллект - логикалық AI деп атайтын AI арқылы жұмыс істейді. Логикалық AI Machine Learning-тен түбегейлі ерекшеленеді және Tau негізін қалаушы Охад Асордың айтуынша, технология әлеміндегі келесі үлкен толқынға айналу алдында тұр.

Тауда логикалық AI сізге миллиардтаған адамдардың пікірталастарына қатысуға және желі арқылы бөлісілген ойлардың астарындағы ұжымдық әдейі мағынаны бірден көруге мүмкіндік береді. Бұған адамдар да, машиналар да түсінетін басқарылатын табиғи тілдерді (CNLs) пайдалану арқылы қол жеткізіледі. Ашық немесе жасырын болсын, әрбір ой мен әрбір білім автоматты түрде танылып, Дүниетанымыңыз ретінде тіркеледі, ол сіздің Таудағы профиліңіз ретінде әрекет етеді және толығымен сізге тиесілі болады. Идеяларыңыз бен білімдеріңіз осындай жетілдірілген түрде ұйымдастырылған болса, сіз жаңа шешімдерді тауып қана қоймай, сонымен қатар біліміңізді бұрын-соңды болмаған оңай және тікелей жолмен монетизациялай аласыз.

Тау туралы өз ойыңызды енгізу арқылы сіздің біліміңіз автоматты түрде сізге тиесілі цифрлық активке айналады. Сіз өзіңіздің біліміңізді басқа сатып алушыларға сата аласыз немесе оның белгілі бір бөлігін жазылушыларыңызға жалға беру арқылы табыс табу үшін пайдалана аласыз, өйткені Тау сіздің біліміңіздің бір бөлігі де біреудің мәселесін шешудің бір бөлігі болуы мүмкін екенін түсінеді. Tau бірнеше пайдаланушылардың білімдерінің үйлесімін атап көрсетеді және оны маңызды және күрделі мәселелердің шешімі ретінде ұсынады, осылайша қажетті білімнің техникалық сипаттамаларға 100% сәйкес келетініне кепілдік береді.

Бұл шешімдердің ешқайсысы логикаға негізделген біреуін қоспағанда, кез келген басқа AI түрімен мүмкін емес. Себебі, қарапайым тілмен айтқанда, логикалық AI сөздер мен сөйлемдерден тұрады. Оның негізінде бұл басқа мәлімдемелерден мәлімдемелерді шығару мүмкіндігі туралы, Дедуктивті пікір деп аталатын сәнде. Мысалы, үш мәлімдемеден:

• Париж Францияда.
• Франция Еуропада.
• Егер х у-де, ал у z-де болса, онда х z-де болады. Бұл барлық x, y, z үшін.

мәлімдемені тұжырымдай аламыз

Математикалық логика саласы іс жүзінде барлық логикалық сұрақтар дедукцияның осы түріне түсуі мүмкін екенін үйретеді. Мысалы, мәлімдемелер жиынтығы қарама-қайшы болып табылады, егер біз одан мәлімдемені де, оны терістеуді де шығара алатын болсақ.

Логикалық АИ – логикалық ойлауды механикаландыру: қайшылықтарды табу, берілген болжамдардан қорытынды шығатынын анықтау және т.б. Сондықтан бұл машиналарға тек машина нұсқауларынан басқа, оларға айтқымыз келетін нәрсені түсінуге мүмкіндік беру мүмкіндігі туралы.

Қазіргі уақытта AI-ның ең кең таралған түрі болып табылатын Machine Learning мысалдардан жалпылау туралы. Сонымен, егер біз жоғарыда келтірілген Франция мен Париж мысалын машиналық оқыту үлгісінде жеткізетін болсақ, біз алгоритмді «x – y in y» түрінің көптеген мысалдарымен қамтамасыз етуіміз керек, содан кейін алгоритм Париж деген қорытындыға келеді деп үміттенеміз. Еуропада орналасқан.

Қарым-қатынастың мұндай түрі интеллектуалды деп атауға да лайық емес, өйткені Париж Еуропада деп қорытынды жасай алмаса және оны «түсіну» үшін көптеген мысалдарды көру керек болса, қалайша интеллектуалды болуы мүмкін. кепілдік берілмейді? Мысалдар арқылы жалпылау ықтималдық сипатқа ие. Көрінбейтін үлгілер туралы қалай болжауға болады? Таңқаларлық жайт, Machine Learning кейде дұрыс болуы мүмкін және мүлдем кездейсоқ емес, және шын мәнінде Machine Learning математикалық ғажайып деп атауға лайық. Ақыр соңында, кейбір үлгілерден тыс нөлдік біліммен жоғары ықтималдықпен, тіпті шамамен дұрыс нәрсені қалай айтуға болады?

Бір қызығы, машиналық оқыту мұны істей алады. Міне, машиналық оқыту барлық артықшылықтары мен кемшіліктерімен байланысты. Оның қолданылу жағдайы - бұл жүйе туралы біліміміз аз немесе мүлдем болмаған кезде және біз тек үлгілерді алып, оларды жалпылауға тырысамыз.

Логикалық AI, керісінше, анық немесе жанама түрде толық білім мен абсолюттілікке қатысты. Бұл сондай-ақ көп мысалдар келтіріп жұмыс істеудің орнына, «жай ғана айту» қарым-қатынастың әлдеқайда тиімді әдісі, тікелей қарым-қатынас туралы.

Сонымен қатар, Machine Learning логикалық пайымдауларды орындауға, мысалы, қайшылықтарды анықтауға қабілетсіз болып қалады. Бұл күрделілік-теориялық аргументтердің көмегімен математикалық түрде дәлелденген. Сондықтан Machine Learning тек вербалды емес салаларда ғана табысқа жетуі таңқаларлық емес, ал табиғи тілді өңдеу саласында ол өте шектеулі мүмкіндіктерді ұсынады.

Дегенмен, керісінше, өте жарамды: логика машиналық оқытуды ғана емес, ол қазірдің өзінде жасайды. Машиналық оқыту алгоритмдері қазірдің өзінде логикалық формаларда көрсетілген (мысалдардан айырмашылығы) және компьютерлік бағдарламалар ретінде іске асырылуда, олар да логикалық ықтималдық нысанын, атап айтқанда машиналық нұсқауларды қабылдайды.

Логикалық AI-ды қамту машиналық оқытуды да қамтиды, бірақ керісінше ешқашан қол жеткізу мүмкін емес. Мұны келесідей айтудың тағы бір жолы: машиналық оқыту, сайып келгенде, индуктивті және абдктивті пікір деп аталатын нәрсені қамтиды (ол шамамен деп аталатын нәрсеге сәйкес келеді). бақыланатын және бақылаусыз оқыту) және осылайша ол өте перспективалы, бірақ әлі де тек мысалдармен шектелетін пішінде және одан әрі қазіргі технологиялар тек сандық сипаттағы деректермен немесе оларға түрлендіруге болатын деректермен айналысады. Логикалық AI, керісінше, сапалы және сандық деректерде дедуктивті пайымдауды, индуктивті пайымдауды және ұрлауды толық қамтуы мүмкін.

Мұның басты себептері осылар Тау Логикалық AI-ны AI-ның соңғы түрі ретінде таңдап, Machine Learning AI тарихындағы маңызды кезең ғана екенін алға тартты. Tau шешімдері талқылауды масштабтаудан, білімді монетизациялаудан бастап, ақылды келісімшарттар мен орталықтандырылмаған басқаруға дейін адам өткізу қабілетінің көптеген аспектілерін жақсартады. Мұның бәрі логиканың адамдар мен машиналар арасындағы алшақтықты жою қабілетіне байланысты.

Тау және оның артында тұрған команда туралы көбірек біліңіз Мұнда

Өсіп келе жатқан Тау қауымдастығына қосылыңыз Telegram

Бұл демеуші хабарлама. Біздің аудиторияға қалай жетуге болатындығын біліңіз Мұнда. Төменде ескертуді оқыңыз.

Bitcoin.com БАҚ

Bitcoin.com - криптоға қатысты барлық ақпараттың негізгі көзі.
байланыс [электрондық пошта қорғалған] пресс-релиздер, демеушілік хабарламалар, подкасттар және басқа опциялар туралы айту.

Сурет кредиттері: Shutterstock, Pixabay, Wiki Commons