Een visie op het AI-ecosysteem van morgen: perspectieven en principes

Wat zal de toekomst van kunstmatige intelligentie (AI) inhouden? Hoe kunnen we een alomvattend overzicht krijgen van het evoluerende AI-landschap? Het onderzoeksartikel “Designing Ecosystems of Intelligence from First Principles” van Friston et al. (2024) outlines een toekomstgerichte visie op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) voor het komende decennium en daarna. Deze visie richt zich op de ontwikkeling van een cyber-fysiek ecosysteem dat zowel natuurlijke als synthetische elementen omvat die gezamenlijk bijdragen aan wat ‘gedeelde intelligentie’ wordt genoemd. Dit concept onderstreept de integrale rol van de mens binnen deze ecosystemen. Het artikel benadrukt een specifieke benadering van AI, bekend als ‘actieve inferentie’, die wordt gezien als een op fysica gebaseerde benadering voor het begrijpen en ontwerpen van intelligente agenten. Deze benadering deelt fundamentele principes met de kwantum-, klassieke en statistische mechanica.

Er wordt actieve gevolgtrekking toegepast op AI-ontwerp, wat suggereert dat AI-systemen van de volgende generatie moeten worden uitgerust met expliciete overtuigingen over de wereld, met daarin een specifiek perspectief onder een generatief model. Dit staat in contrast met traditionele AI-benaderingen zoals versterkend leren, dat zich primair richt op actieselectie om de beloningen te maximaliseren. Bij actieve gevolgtrekking worden verkenning en nieuwsgierigheid gezien als even fundamenteel voor intelligentie, als aanjagers van acties die naar verwachting de onzekerheid zullen verminderen.

De meerschalige architectuur van actieve inferentie is een ander cruciaal aspect. Het erkent verschillende temporele schalen bij het leren en modelselectie, die op vergelijkbare manieren werken op geneste tijdschalen om het modelbewijs te maximaliseren. Intelligentie is in deze context inherent perspectivisch en impliceert een actieve betrokkenheid bij de wereld vanuit een specifieke reeks overtuigingen.

Ook de communicatie binnen deze intelligente systemen is een belangrijk thema. Het artikel stelt dat intelligentie op elke schaal een gedeeld generatief model en een gemeenschappelijke basis vereist, die kan worden bereikt via verschillende methoden zoals ensemble-leren, mengsels van experts en Bayesiaanse modelmiddeling. Een belangrijk aspect van actieve gevolgtrekking in deze context is de selectie van berichten of standpunten die de grootste verwachte informatiewinst opleveren.

Ten slotte gaat het artikel in op ethische overwegingen, waarbij de nadruk wordt gelegd op het belang van het waarderen en beschermen van individualiteit bij de ontwikkeling van grootschalige collectieve inlichtingensystemen. Deze benadering staat in contrast met modellen als eusociale insecten, waarbij individuen grotendeels vervangbaar zijn. De auteurs pleiten voor een cyber-fysiek netwerk van opkomende intelligentie dat de individualiteit van alle deelnemers, menselijk of anderszins, respecteert.

Samenvattend presenteert het witboek van Friston et al. een visionaire benadering van de ontwikkeling van AI, gecentreerd rond actieve gevolgtrekking en de creatie van intelligente ecosystemen die de individualiteit van zowel menselijke als niet-menselijke actoren integreren en respecteren. Deze aanpak suggereert een significante paradigmaverschuiving in de manier waarop AI wordt geconceptualiseerd en ontwikkeld, met implicaties voor de toekomst van technologie en samenleving.

Afbeeldingsbron: Shutterstock

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://Blockchain.News/analysis/envisioning-the-ai-ecosystem-of-tomorrow-perspectives-and-principles