A holnap mesterséges intelligencia ökoszisztémájának elképzelése: Perspektívák és alapelvek

Mit fog magában foglalni a mesterséges intelligencia (AI) jövője? Hogyan nyerhetünk átfogó áttekintést az AI fejlődő tájáról? Friston és munkatársai „Designing Ecosystems of Intelligence from First Principles” című kutatási cikke. (2024) körvonalak jövőbe mutató vízió a mesterséges intelligencia (AI) területén a következő évtizedben és azon túl is. Ez a vízió egy olyan kiberfizikai ökoszisztéma fejlesztésére összpontosít, amely természetes és szintetikus elemeket egyaránt tartalmaz, amelyek együttesen hozzájárulnak az úgynevezett „megosztott intelligenciához”. Ez a koncepció aláhúzza az emberek szerves szerepét ezekben az ökoszisztémákban. A tanulmány a mesterséges intelligencia egy speciális megközelítését hangsúlyozza, amelyet „aktív következtetésként” ismerünk, amely az intelligens ágensek megértésének és tervezésének fizikán alapuló megközelítése. Ez a megközelítés alapelvein osztozik a kvantum-, a klasszikus és a statisztikai mechanikával.

A mesterséges intelligencia tervezésénél aktív következtetést alkalmaznak, ami azt sugallja, hogy a következő generációs mesterséges intelligencia rendszereket explicit hiedelmekkel kell felszerelni a világról, egy generatív modellbe belefoglalva egy konkrét perspektívát. Ez ellentétben áll a hagyományos mesterséges intelligencia-megközelítésekkel, például a megerősítő tanulással, amely elsősorban a tevékenységek kiválasztására összpontosít a jutalom maximalizálása érdekében. Az aktív következtetés során a felfedezést és a kíváncsiságot az intelligencia alapvető fontosságú elemeinek tekintik, és olyan cselekvéseket hajtanak végre, amelyek várhatóan csökkentik a bizonytalanságot.

Az aktív következtetés többléptékű architektúrája egy másik döntő szempont. Különböző időskálákat ismer el a tanulásban és a modellválasztásban, és hasonló módon működik a beágyazott időskálákon keresztül a modell bizonyítékának maximalizálása érdekében. Az intelligencia ebben az összefüggésben eredendően perspektíva, amely magában foglalja a világgal való aktív kapcsolattartást egy meghatározott hiedelmek alapján.

Az intelligens rendszereken belüli kommunikáció szintén kulcsfontosságú téma. A cikk azt állítja, hogy az intelligencia bármilyen léptékben megosztott generatív modellt és közös alapot igényel, ami különféle módszerekkel érhető el, mint például az ensemble learning, a szakértők keveréke és a Bayes-féle modell átlagolása. Az aktív következtetés fontos szempontja ebben az összefüggésben az üzenetek vagy nézőpontok kiválasztása, amelyek a legnagyobb elvárt információnyereséget biztosítják.

Végül a dolgozat etikai megfontolásokkal foglalkozik, hangsúlyozva az egyéniség megbecsülésének és megőrzésének fontosságát a nagyszabású kollektív intelligencia rendszerek fejlesztésében. Ez a megközelítés ellentétben áll az olyan modellekkel, mint az euszociális rovarok, ahol az egyedek nagyrészt helyettesíthetők. A szerzők egy olyan kiber-fizikai hálózat kialakítását szorgalmazzák, amely a feltörekvő intelligencia révén tiszteletben tartja minden résztvevő egyéniségét, legyen az emberi vagy egyéb.

Összefoglalva, Friston és munkatársai fehér könyve a mesterséges intelligencia fejlesztésének jövőbe mutató megközelítését mutatja be, amelynek középpontjában az aktív következtetés és az intelligens ökoszisztémák létrehozása áll, amelyek magukba foglalják és tiszteletben tartják az emberi és nem emberi ágensek egyéniségét. Ez a megközelítés jelentős paradigmaváltást sugall a mesterséges intelligencia koncepciójának és fejlesztésének módjában, ami hatással lesz a technológia és a társadalom jövőjére.

Képforrás: Shutterstock

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://Blockchain.News/analysis/envisioning-the-ai-ecosystem-of-tomorrow-perspectives-and-principles