Сензитивната вештачка интелигенција не е еднаква на интелигентната вештачка интелигенција

спонзорирани

Веројатно сте чуле за тоа LaMDA на Google и вирална дискусија за тоа дали вештачката интелигенција може да стане чувствителна. Тимот во Тау тврди дека можеби чувството на вештачка интелигенција е само мал дел од неговата интелигенција. Наместо тоа, вистинската интелигенција на вештачката интелигенција ќе се заснова на нејзината способност логично да ги разбере потребите на луѓето и автоматски да ги задоволи.

Тау е првата платформа којашто ќе може да ги земе мислите, советите и знаењето на своите корисници и да го ажурира сопствениот софтвер во реално време со тоа што нејзините корисници ќе пишуваат на јазици што и машините и луѓето можат да ги читаат и разберат. Децентрализираната социјална мрежа на Тау и нејзиниот монетарен аспект, Агора криптовалута, се напојува со вештачка интелигенција која тимот ја нарекува навистина интелигентна вештачка интелигенција - Logical AI. Логичката вештачка интелигенција е радикално различна од машинското учење и, според основачот на Тау, Охад Асор, е на работ да стане следниот голем бран во светот на технологијата.

На Tau, Logical AI ќе ви овозможи да учествувате во дискусии со големина од милијарди луѓе и веднаш да видите колективно намерно значење зад мислите споделени преку мрежата. Ова ќе се постигне со тоа што луѓето ќе користат Контролирани природни јазици (CNL) што можат да ги разберат и луѓето и машините. Секоја мисла и секое знаење, без разлика дали е експлицитно или имплицитно, автоматски ќе биде препознаено и регистрирано како ваш светоглед, кој ќе делува како ваш профил на Tau и ќе биде целосно ваш сопственик. Да ги организирате вашите идеи и знаења на толку напреден начин ќе значи дека ќе можете не само да откривате револуционерни решенија, туку и да го заработите вашето знаење на без напор и директен начин што досега не бил возможен.

Само со внесување на вашите размислувања за Tau, вашето знаење автоматски ќе стане дигитално средство во ваша сопственост. Ќе можете да го продадете вашето знаење на други купувачи или да го користите за да генерирате приход со изнајмување одредени делови од него на вашите претплатници бидејќи Тау ќе разбере дека дури и дел од вашето знаење може да биде дел од решението за нечиј проблем. Tau ќе ја истакне комбинацијата на знаење на повеќе корисници и ќе ја предложи како решение за важни и сложени проблеми, со што ќе гарантира дека потребното знаење се совпаѓа со спецификациите 100%.

Ниту едно од овие решенија не би било возможно со кој било друг тип на вештачка интелигенција, освен со едно засновано на логика. Тоа е затоа што, едноставно кажано, логичката вештачка интелигенција е за сите зборови и реченици. Во неговото јадро, станува збор за способноста да се заклучуваат изјави од други изјави, на начин на она што се нарекува Дедуктивно расудување. На пример, од трите изјави:

• Париз е во Франција.
• Франција е во Европа.
• Ако x е во y, а y е во z, тогаш x е во z. Ова, за сите x, y, z.

можеме да ја заклучиме изјавата

Областа на математичка логика учи дека практично сите логички прашања можат да се сведуваат на оваа форма на дедукција. На пример, збир на искази е контрадикторен, ако и само ако од него можеме да заклучиме и изјава и нејзина негација.

Логичката вештачка интелигенција е механизација на логичкото расудување: наоѓање противречности, утврдување дали произлегува заклучок од дадените претпоставки итн. Затоа, станува збор за способноста да им дозволиме на машините да разберат што сакаме да им кажеме, надвор од само машинските инструкции.

Во меѓувреме, машинското учење, кое моментално е најраспространетата форма на вештачка интелигенција, е за генерализирање од примери. Значи, ако сакаме да го пренесеме горенаведениот пример на Франција и Париз на начин на машинско учење, ќе мораме да го доставиме алгоритмот со многу примери за формата „x е во y“, а потоа да се надеваме дека алгоритмот ќе заклучи дека Париз е во Европа.

Таквата форма на комуникација не заслужува ни да се нарече интелигентна, бидејќи како може нешто да биде интелигентно ако не може да заклучи дека Париз е во Европа, и мора да види голем број примери за да го „разбере“ тоа, додека дури и тоа не е загарантирано? Генерализирањето од примери е од веројатна природа. Како можеме да погодиме за невидени примероци? Изненадувачки е што Машинското учење понекогаш може да биде правилно и не е сосема случајно, и навистина Машинското учење заслужува да се нарече математичко чудо. На крајот на краиштата, како може да се каже нешто што е, со голема веројатност, дури и приближно точно, под нула знаење надвор од некои примероци?

Изненадувачки, машинското учење може да го направи тоа. И тоа е она за што е Машинско учење со сите свои предности и недостатоци. Нејзината употреба е кога имаме малку или никакво знаење за системот, и сè што можеме да направиме е да земеме примероци и да се обидеме да ги генерализираме.

Од друга страна, логичката вештачка интелигенција е поврзана со целосно знаење и апсолутност, без разлика дали е експлицитно или имплицитно. Станува збор и за многу поефикасен начин на комуникација, директна комуникација, „само да се каже нешто“, наместо да се трудиме да даваме многу примери.

Понатаму, се случува машинското учење да е инхерентно неспособно за логично расудување, на пр. откривање на контрадикторности. Ова е математички докажано со користење на сложено-теоретски аргументи. Затоа, не е изненадувачки што машинското учење постигнува успех само во области кои се невербални по природа, додека во областа на обработка на природни јазици, тоа претставува само многу ограничени способности.

Меѓутоа, сосема е валидно обратно: не само што логиката може да направи машинско учење, туку и веќе го прави тоа. Алгоритмите за машинско учење се веќе изразени во логички форми (за разлика од примерите) и веќе се имплементирани како компјутерски програми кои исто така имаат логичка прилично веројатна форма, имено машински инструкции.

Оттука, покривањето на логичката вештачка интелигенција го опфаќа и машинското учење, но обратното никогаш не може да се постигне. Друг начин да се каже е како што следува: машинското учење на крајот го опфаќа она што се нарекува индуктивно и абдуктивно расудување (кои приближно одговараат на она што се нарекува надгледувано и без надзор учење), и како таков е многу ветувачки, но сепак во форма која е ограничена само на примери, а понатаму, сегашните технологии се занимаваат само со податоци од нумеричка природа, или со податоци кои можат да се претворат во такви. Од друга страна, логичката вештачка интелигенција може да ги опфати дедуктивното расудување, индуктивното расудување и абдуктивното расудување, целосно, во квалитативни и квантитативни податоци.

Ова се главните причини зошто Тау ја избра Logical AI како врвна форма на AI, тврдејќи дека машинското учење е само пресвртница во историјата на AI. Решенијата на Tau ќе подобрат многу аспекти на човечкиот пропусен опсег, од размерување на дискусијата, до монетизација на знаење, до паметни договори и децентрализирано управување. Сето ова поради способноста на логиката да го премости јазот помеѓу луѓето и машините.

Дознајте повеќе за Тау и тимот зад него овде

Придружете се на растечката заедница Тау Телеграма

Ова е спонзорирана објава. Научете како да допрете до нашата публика овде. Прочитајте го одрекувањето подолу.

Bitcoin.com медиуми

Bitcoin.com е главен извор за сè што е поврзано со крипто.
Контакт [заштитена по е-пошта] да зборувате за соопштенија за печатот, спонзорирани објави, подкасти и други опции.

Кредити за слика: Shutterstock, Pixabay, Wiki Commons