Yarının Yapay Zeka Ekosistemini Tasarlamak: Perspektifler ve İlkeler

Yapay zekanın (AI) geleceği neyi kapsayacak? Yapay zekanın gelişen ortamına dair kapsamlı bir genel bakışa nasıl sahip olabiliriz? Friston ve arkadaşlarının "İlk Prensiplerden Zeka Ekosistemlerini Tasarlamak" adlı araştırma makalesi. (2024) ana hatlar önümüzdeki on yıl ve sonrasında yapay zeka (AI) alanı için ileriye dönük bir vizyon. Bu vizyon, "paylaşılan zeka" olarak adlandırılan şeye toplu olarak katkıda bulunan, hem doğal hem de sentetik unsurları içeren bir siber-fiziksel ekosistemin geliştirilmesine odaklanmaktadır. Bu kavram, insanların bu ekosistemler içindeki tamamlayıcı rolünün altını çizmektedir. Makale, akıllı etmenleri anlamak ve tasarlamak için fizik temelli bir yaklaşım olarak görülen, "aktif çıkarım" olarak bilinen yapay zekaya özel bir yaklaşımı vurguluyor. Bu yaklaşım kuantum, klasik ve istatistiksel mekanikle temel ilkeleri paylaşır.

Aktif çıkarım, yapay zeka tasarımına uygulanıyor ve yeni nesil yapay zeka sistemlerinin, üretken bir model altında belirli bir bakış açısı içeren, dünya hakkında açık inançlarla donatılması gerektiğini öne sürüyor. Bu, öncelikle ödülleri en üst düzeye çıkarmak için eylem seçimine odaklanan takviyeli öğrenme gibi geleneksel yapay zeka yaklaşımlarıyla çelişiyor. Aktif çıkarımda, keşif ve merak, zeka için eşit derecede temel olarak görülüyor ve belirsizliği azaltması beklenen eylemleri yönlendiriyor.

Aktif çıkarımın çok ölçekli mimarisi bir diğer önemli husustur. Öğrenme ve model seçiminde farklı zaman ölçeklerini kabul eder ve model kanıtlarını en üst düzeye çıkarmak için iç içe geçmiş zaman ölçeklerinde benzer şekillerde çalışır. Bu bağlamda zeka doğası gereği perspektiflidir ve belirli bir dizi inançtan hareketle dünyayla aktif etkileşimi içerir.

Bu akıllı sistemler içindeki iletişim de önemli bir konudur. Makale, herhangi bir ölçekteki zekanın, ortak bir üretken model ve ortak bir zemin gerektirdiğini ve bunun toplu öğrenme, uzman karışımları ve Bayes modeli ortalamasını alma gibi çeşitli yöntemlerle elde edilebileceğini savunuyor. Bu bağlamda aktif çıkarımın önemli bir yönü, beklenen en büyük bilgi kazanımını sağlayan mesajların veya bakış açılarının seçilmesidir.

Son olarak makale, büyük ölçekli kolektif istihbarat sistemlerinin geliştirilmesinde bireyselliğe değer verilmesinin ve korunmasının önemini vurgulayarak etik hususları ele almaktadır. Bu yaklaşım, bireylerin büyük ölçüde değiştirilebildiği tümsosyal böcekler gibi modellerle çelişiyor. Yazarlar, insan olsun veya olmasın tüm katılımcıların bireyselliğine saygı duyan, ortaya çıkan bir zekanın siber-fiziksel ağını savunuyor.

Özetle, Friston ve diğerlerinin teknik incelemesi, yapay zeka gelişimine yönelik, aktif çıkarım ve hem insan hem de insan olmayan etmenlerin bireyselliğini birleştiren ve bunlara saygı duyan akıllı ekosistemlerin yaratılmasına odaklanan vizyoner bir yaklaşım sunuyor. Bu yaklaşım, yapay zekanın nasıl kavramsallaştırıldığı ve geliştirildiği konusunda, teknolojinin ve toplumun geleceğine yönelik çıkarımlarla birlikte önemli bir paradigma değişikliğine işaret ediyor.

Görüntü kaynağı: Shutterstock

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://Blockchain.News/analysis/envisioning-the-ai-ecosystem-of-tomorrow-perspectives-and-principles