Οραματίζοντας το οικοσύστημα AI του αύριο: Προοπτικές και Αρχές

Οραματίζοντας το οικοσύστημα AI του αύριο: Προοπτικές και Αρχές

Χρονική σήμανση: 13 Ιανουαρίου 2024 2:32 π.μ.
Οραματίζοντας το οικοσύστημα AI του αύριο: Προοπτικές και Αρχές PlatoBlockchain Data Intelligence. Κάθετη αναζήτηση. Ολα συμπεριλαμβάνονται.

Τι θα περιλαμβάνει το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης (AI); Πώς μπορούμε να αποκτήσουμε μια ολοκληρωμένη επισκόπηση του εξελισσόμενου τοπίου της τεχνητής νοημοσύνης; Η ερευνητική εργασία «Designing Ecosystems of Intelligence from First Principles» των Friston et al. (2024) περιγράφει ένα όραμα για το μέλλον για τον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης (AI) κατά την επόμενη δεκαετία και μετά. Αυτό το όραμα εστιάζει στην ανάπτυξη ενός κυβερνοφυσικού οικοσυστήματος που περιλαμβάνει φυσικά και συνθετικά στοιχεία που συμβάλλουν συλλογικά σε αυτό που ονομάζεται «κοινή νοημοσύνη». Αυτή η ιδέα υπογραμμίζει τον αναπόσπαστο ρόλο των ανθρώπων μέσα σε αυτά τα οικοσυστήματα. Το έγγραφο δίνει έμφαση σε μια συγκεκριμένη προσέγγιση για την τεχνητή νοημοσύνη, γνωστή ως «ενεργό συμπέρασμα», η οποία θεωρείται ως μια προσέγγιση βασισμένη στη φυσική για την κατανόηση και το σχεδιασμό ευφυών πρακτόρων. Αυτή η προσέγγιση μοιράζεται θεμελιώδεις αρχές με την κβαντική, την κλασική και τη στατιστική μηχανική.

Το ενεργό συμπέρασμα εφαρμόζεται στον σχεδιασμό τεχνητής νοημοσύνης, υποδεικνύοντας ότι τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης επόμενης γενιάς θα πρέπει να είναι εξοπλισμένα με σαφείς πεποιθήσεις για τον κόσμο, ενσωματώνοντας μια συγκεκριμένη προοπτική σε ένα μοντέλο παραγωγής. Αυτό έρχεται σε αντίθεση με τις παραδοσιακές προσεγγίσεις AI, όπως η ενισχυτική μάθηση, η οποία εστιάζει κυρίως στην επιλογή ενεργειών για τη μεγιστοποίηση των ανταμοιβών. Στην ενεργό εξαγωγή συμπερασμάτων, η εξερεύνηση και η περιέργεια θεωρούνται εξίσου θεμελιώδεις για την ευφυΐα, οδηγώντας σε ενέργειες που αναμένεται να μειώσουν την αβεβαιότητα.

Η αρχιτεκτονική πολλαπλών κλιμάκων της ενεργητικής εξαγωγής συμπερασμάτων είναι μια άλλη κρίσιμη πτυχή. Αναγνωρίζει διαφορετικές χρονικές κλίμακες στη μάθηση και στην επιλογή μοντέλων, λειτουργώντας με παρόμοιους τρόπους σε ένθετες χρονικές κλίμακες για τη μεγιστοποίηση των στοιχείων του μοντέλου​​. Η νοημοσύνη, σε αυτό το πλαίσιο, είναι εγγενώς προοπτική, που περιλαμβάνει ενεργό δέσμευση με τον κόσμο από ένα συγκεκριμένο σύνολο πεποιθήσεων​.

Η επικοινωνία μέσα σε αυτά τα ευφυή συστήματα είναι επίσης βασικό θέμα. Η εργασία υποστηρίζει ότι η ευφυΐα σε οποιαδήποτε κλίμακα απαιτεί ένα κοινό παραγωγικό μοντέλο και ένα κοινό έδαφος, το οποίο μπορεί να επιτευχθεί μέσω διαφόρων μεθόδων όπως η εκμάθηση συνόλου, η ανάμειξη ειδικών και ο μέσος όρος μοντέλων Bayes. Μια σημαντική πτυχή της ενεργητικής εξαγωγής συμπερασμάτων σε αυτό το πλαίσιο είναι η επιλογή μηνυμάτων ή απόψεων που παρέχουν το μεγαλύτερο αναμενόμενο κέρδος πληροφοριών.

Τέλος, η εργασία πραγματεύεται ηθικούς προβληματισμούς, τονίζοντας τη σημασία της εκτίμησης και της διαφύλαξης της ατομικότητας στην ανάπτυξη συστημάτων συλλογικής νοημοσύνης μεγάλης κλίμακας. Αυτή η προσέγγιση έρχεται σε αντίθεση με μοντέλα όπως τα ευκοινωνικά έντομα, όπου τα άτομα μπορούν σε μεγάλο βαθμό να αντικατασταθούν. Οι συγγραφείς συνηγορούν υπέρ ενός κυβερνο-φυσικού δικτύου αναδυόμενης νοημοσύνης που σέβεται την ατομικότητα όλων των συμμετεχόντων, ανθρώπινων ή μη​.

Συνοπτικά, η λευκή βίβλος των Friston et al. παρουσιάζει μια οραματική προσέγγιση για την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης, με επίκεντρο την ενεργή εξαγωγή συμπερασμάτων και τη δημιουργία ευφυών οικοσυστημάτων που ενσωματώνουν και σέβονται την ατομικότητα τόσο των ανθρώπινων όσο και των μη ανθρώπινων παραγόντων. Αυτή η προσέγγιση υποδηλώνει μια σημαντική αλλαγή παραδείγματος στον τρόπο με τον οποίο συλλαμβάνεται και αναπτύσσεται η τεχνητή νοημοσύνη, με επιπτώσεις στο μέλλον της τεχνολογίας και της κοινωνίας.

Πηγή εικόνας: Shutterstock

Σφραγίδα ώρας:

Περισσότερα από Blockchain News