Envisioning the AI ​​Ecosystem of Tomorrow: Perspectives and Principles

Hva vil fremtiden for kunstig intelligens (AI) omfatte? Hvordan kan vi få en omfattende oversikt over AIs utviklende landskap? Forskningsoppgaven "Designing Ecosystems of Intelligence from First Principles" av Friston et al. (2024) skisserer en fremtidsrettet visjon for feltet kunstig intelligens (AI) over det neste tiåret og utover. Denne visjonen fokuserer på utviklingen av et cyber-fysisk økosystem som omfatter både naturlige og syntetiske elementer som til sammen bidrar til det som kalles "delt intelligens." Dette konseptet understreker den integrerte rollen til mennesker i disse økosystemene. Artikkelen legger vekt på en spesifikk tilnærming til AI kjent som "aktiv inferens", som blir sett på som en fysikkbasert tilnærming til å forstå og designe intelligente agenter. Denne tilnærmingen deler grunnleggende prinsipper med kvantemekanikk, klassisk og statistisk mekanikk.

Aktiv slutning brukes på AI-design, noe som antyder at neste generasjons AI-systemer bør være utstyrt med eksplisitte oppfatninger om verden, og inkludere et spesifikt perspektiv under en generativ modell. Dette står i kontrast til tradisjonelle AI-tilnærminger som forsterkende læring, som først og fremst fokuserer på handlingsvalg for å maksimere belønningene. Ved aktiv slutning blir utforskning og nysgjerrighet sett på som like grunnleggende for intelligens, og driver handlinger som forventes å redusere usikkerhet.

Flerskalaarkitekturen til aktiv inferens er et annet viktig aspekt. Den anerkjenner forskjellige tidsmessige skalaer i læring og modellvalg, og fungerer på lignende måter på tvers av nestede tidsskalaer for å maksimere modellbevis. Intelligens, i denne sammenhengen, er iboende perspektivisk, og involverer aktivt engasjement med verden fra et spesifikt sett av tro.

Kommunikasjon innenfor disse intelligente systemene er også et sentralt tema. Artikkelen argumenterer for at intelligens i alle skalaer krever en delt generativ modell og et felles grunnlag, som kan oppnås gjennom ulike metoder som ensemblelæring, blandinger av eksperter og Bayesiansk modellgjennomsnitt. Et viktig aspekt ved aktiv slutning i denne sammenhengen er valg av meldinger eller synspunkter som gir størst forventet informasjonsgevinst.

Til slutt tar artikkelen opp etiske hensyn, og understreker viktigheten av å verdsette og ivareta individualitet i utviklingen av store kollektive etterretningssystemer. Denne tilnærmingen står i kontrast til modeller som eusosiale insekter, der individer stort sett er utskiftbare. Forfatterne tar til orde for et cyber-fysisk nettverk av emergent intelligens som respekterer individualiteten til alle deltakere, menneskelige eller andre.

Oppsummert presenterer Friston et al.s hvitbok en visjonær tilnærming til AI-utvikling, sentrert rundt aktiv slutning og etablering av intelligente økosystemer som inkorporerer og respekterer individualiteten til både menneskelige og ikke-menneskelige agenter. Denne tilnærmingen antyder et betydelig paradigmeskifte i hvordan AI konseptualiseres og utvikles, med implikasjoner for fremtiden til teknologi og samfunn.

Bildekilde: Shutterstock

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://Blockchain.News/analysis/envisioning-the-ai-ecosystem-of-tomorrow-perspectives-and-principles