Представление экосистемы искусственного интеллекта завтрашнего дня: перспективы и принципы

Что будет включать в себя будущее искусственного интеллекта (ИИ)? Как мы можем получить комплексное представление о развитии ИИ? В исследовательской работе Фристона и др. «Проектирование интеллектуальных экосистем на основе первых принципов» (2024) контуры перспективное видение области искусственного интеллекта (ИИ) на следующее десятилетие и далее. Это видение фокусируется на развитии киберфизической экосистемы, состоящей как из природных, так и из синтетических элементов, которые в совокупности способствуют созданию так называемого «общего интеллекта». Эта концепция подчеркивает неотъемлемую роль человека в этих экосистемах. В документе подчеркивается особый подход к ИИ, известный как «активный вывод», который рассматривается как основанный на физике подход к пониманию и проектированию интеллектуальных агентов. Этот подход разделяет основополагающие принципы квантовой, классической и статистической механики.

Активный вывод применяется к проектированию ИИ, предполагая, что системы ИИ следующего поколения должны быть оснащены явными представлениями о мире, включая конкретную точку зрения в рамках генеративной модели. Это контрастирует с традиционными подходами ИИ, такими как обучение с подкреплением, которое фокусируется в первую очередь на выборе действий для максимизации вознаграждения. В активном умозаключении исследование и любопытство рассматриваются как одинаково важные для интеллекта, стимулирующие действия, которые, как ожидается, уменьшат неопределенность.

Многомасштабная архитектура активного вывода — еще один важный аспект. Он признает различные временные масштабы в обучении и выборе модели, работая одинаковым образом во вложенных временных масштабах, чтобы максимизировать доказательность модели. Интеллект в этом контексте по своей сути перспективен и предполагает активное взаимодействие с миром на основе определенного набора убеждений.

Коммуникация внутри этих интеллектуальных систем также является ключевой темой. В статье утверждается, что интеллект в любом масштабе требует общей генеративной модели и общей основы, чего можно достичь с помощью различных методов, таких как ансамблевое обучение, объединение экспертов и усреднение байесовской модели. Важным аспектом активного вывода в этом контексте является выбор сообщений или точек зрения, которые обеспечивают наибольший ожидаемый информационный выигрыш.

Наконец, в документе рассматриваются этические соображения, подчеркивая важность оценки и защиты индивидуальности при разработке крупномасштабных систем коллективного разума. Этот подход контрастирует с такими моделями, как эусоциальные насекомые, где особи в значительной степени заменяемы. Авторы выступают за создание киберфизической сети возникающего интеллекта, которая уважает индивидуальность всех участников, людей или иных лиц.

Подводя итог, в официальном документе Фристона и др. представлен дальновидный подход к развитию ИИ, сосредоточенный на активном умозаключении и создании интеллектуальных экосистем, которые включают и уважают индивидуальность как человеческих, так и нечеловеческих агентов. Этот подход предполагает значительный сдвиг парадигмы в том, как концептуализируется и развивается ИИ, что имеет последствия для будущего технологий и общества.

Источник изображения: Shutterstock

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://Blockchain.News/analysis/envisioning-the-ai-ecosystem-of-tomorrow-perspectives-and-principles