Zasnova ekosistema umetne inteligence prihodnosti: perspektive in načela

Kaj bo vključevala prihodnost umetne inteligence (AI)? Kako lahko pridobimo celovit pregled nad razvijajočo se pokrajino AI? The research paper “Designing Ecosystems of Intelligence from First Principles” by Friston et al. (2024) obrisi a forward-looking vision for the field of artificial intelligence (AI) over the next decade and beyond. This vision focuses on the development of a cyber-physical ecosystem comprising both natural and synthetic elements that collectively contribute to what is termed “shared intelligence.” This concept underscores the integral role of humans within these ecosystems. The paper emphasizes a specific approach to AI known as “active inference,” which is seen as a physics-based approach to understanding and designing intelligent agents. This approach shares foundational principles with quantum, classical, and statistical mechanics​​.

Aktivno sklepanje se uporablja za načrtovanje umetne inteligence, kar kaže na to, da bi morali biti sistemi umetne inteligence naslednje generacije opremljeni z eksplicitnimi prepričanji o svetu, ki vključujejo specifično perspektivo v okviru generativnega modela. To je v nasprotju s tradicionalnimi pristopi umetne inteligence, kot je učenje s krepitvijo, ki se osredotoča predvsem na izbiro dejanj za povečanje nagrad. Pri aktivnem sklepanju sta raziskovanje in radovednost enako temeljna za inteligenco, ki vodita dejanja, za katera se pričakuje, da bodo zmanjšala negotovost.

Večstopenjska arhitektura aktivnega sklepanja je še en ključni vidik. Priznava različne časovne lestvice pri učenju in izbiri modela, pri čemer deluje na podoben način v ugnezdenih časovnih skalah, da poveča dokaze modela. Inteligenca je v tem kontekstu sama po sebi perspektivna in vključuje aktivno sodelovanje s svetom iz določenega sklopa prepričanj.

Ključna tema je tudi komunikacija znotraj teh inteligentnih sistemov. Prispevek trdi, da inteligenca na kateri koli lestvici zahteva skupni generativni model in skupno podlago, kar je mogoče doseči z različnimi metodami, kot so ansambelsko učenje, mešanice strokovnjakov in povprečenje Bayesovega modela. Pomemben vidik aktivnega sklepanja v tem kontekstu je izbira sporočil ali stališč, ki zagotavljajo največjo pričakovano informacijsko korist.

Na koncu prispevek obravnava etična vprašanja, pri čemer poudarja pomen vrednotenja in varovanja individualnosti pri razvoju obsežnih sistemov kolektivne inteligence. Ta pristop je v nasprotju z modeli, kot so evsocialne žuželke, kjer so posamezniki v veliki meri zamenljivi. Avtorji se zavzemajo za kibernetično fizično mrežo nastajajoče inteligence, ki spoštuje individualnost vseh udeležencev, človeških ali ne.

Če povzamemo, bela knjiga Fristona et al. predstavlja vizionarski pristop k razvoju umetne inteligence, osredotočen na aktivno sklepanje in ustvarjanje inteligentnih ekosistemov, ki vključujejo in spoštujejo individualnost človeških in nečloveških akterjev. Ta pristop kaže na pomembno spremembo paradigme v konceptualizaciji in razvoju umetne inteligence, kar ima posledice za prihodnost tehnologije in družbe.

Vir slik: Shutterstock

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://Blockchain.News/analysis/envisioning-the-ai-ecosystem-of-tomorrow-perspectives-and-principles