Vorstellung des KI-Ökosystems von morgen: Perspektiven und Prinzipien

Wie wird die Zukunft der künstlichen Intelligenz (KI) aussehen? Wie können wir einen umfassenden Überblick über die sich entwickelnde KI-Landschaft gewinnen? Die Forschungsarbeit „Designing Ecosystems of Intelligence from First Principles“ von Friston et al. (2024) Umrissen eine zukunftsweisende Vision für den Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) im nächsten Jahrzehnt und darüber hinaus. Diese Vision konzentriert sich auf die Entwicklung eines cyber-physischen Ökosystems, das sowohl natürliche als auch synthetische Elemente umfasst, die gemeinsam zu dem beitragen, was als „gemeinsame Intelligenz“ bezeichnet wird. Dieses Konzept unterstreicht die integrale Rolle des Menschen in diesen Ökosystemen. Das Papier betont einen spezifischen Ansatz zur KI, der als „aktive Inferenz“ bekannt ist und als physikbasierter Ansatz zum Verständnis und Entwurf intelligenter Agenten angesehen wird. Dieser Ansatz teilt grundlegende Prinzipien mit der Quantenmechanik, der klassischen Mechanik und der statistischen Mechanik.

Auf das KI-Design wird aktive Inferenz angewendet, was darauf hindeutet, dass KI-Systeme der nächsten Generation mit expliziten Überzeugungen über die Welt ausgestattet sein sollten und eine bestimmte Perspektive in ein generatives Modell einbeziehen. Dies steht im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Ansätzen wie Reinforcement Learning, bei denen der Schwerpunkt hauptsächlich auf der Aktionsauswahl liegt, um die Belohnungen zu maximieren. Bei der aktiven Schlussfolgerung werden Erkundung und Neugier als gleichermaßen grundlegend für die Intelligenz angesehen und treiben Maßnahmen voran, von denen erwartet wird, dass sie die Unsicherheit verringern.​​

Die mehrskalige Architektur der aktiven Inferenz ist ein weiterer entscheidender Aspekt. Es berücksichtigt unterschiedliche Zeitskalen beim Lernen und bei der Modellauswahl und arbeitet auf ähnliche Weise über verschachtelte Zeitskalen hinweg, um die Modellbeweiskraft zu maximieren. Intelligenz ist in diesem Zusammenhang von Natur aus perspektivisch und beinhaltet die aktive Auseinandersetzung mit der Welt auf der Grundlage spezifischer Überzeugungen.

Auch die Kommunikation innerhalb dieser intelligenten Systeme ist ein zentrales Thema. Der Artikel argumentiert, dass Intelligenz auf jeder Skala ein gemeinsames generatives Modell und eine gemeinsame Basis erfordert, die durch verschiedene Methoden wie Ensemble-Lernen, Expertenmischungen und Bayes'sche Modellmittelung erreicht werden können. Ein wichtiger Aspekt der aktiven Inferenz in diesem Zusammenhang ist die Auswahl von Nachrichten oder Standpunkten, die den größten erwarteten Informationsgewinn bieten.

Abschließend geht das Papier auf ethische Überlegungen ein und betont die Bedeutung der Wertschätzung und des Schutzes der Individualität bei der Entwicklung groß angelegter kollektiver Intelligenzsysteme. Dieser Ansatz steht im Gegensatz zu Modellen wie eusozialen Insekten, bei denen Individuen weitgehend austauschbar sind. Die Autoren plädieren für ein cyber-physisches Netzwerk neu entstehender Intelligenz, das die Individualität aller Beteiligten, ob menschlich oder nicht, respektiert.

Zusammenfassend stellt das Whitepaper von Friston et al. einen visionären Ansatz für die KI-Entwicklung vor, der sich auf aktive Inferenz und die Schaffung intelligenter Ökosysteme konzentriert, die die Individualität sowohl menschlicher als auch nichtmenschlicher Agenten berücksichtigen und respektieren. Dieser Ansatz deutet auf einen bedeutenden Paradigmenwechsel in der Art und Weise hin, wie KI konzipiert und entwickelt wird, mit Auswirkungen auf die Zukunft von Technologie und Gesellschaft.

Bildquelle: Shutterstock

• SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
• PlatoData.Network Vertikale generative KI. Motiviere dich selbst. Hier zugreifen.
• PlatoAiStream. Web3-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
• PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
• Quelle: https://Blockchain.News/analysis/envisioning-the-ai-ecosystem-of-tomorrow-perspectives-and-principles