Sentient AI ei ole sama kuin älykäs tekoäly

sponsoroidut

Olet luultavasti kuullut Googlen LaMDA ja viruksellinen keskustelu siitä, voiko tekoäly tulla tuntevaksi. Joukkue klo Tau väittää, että ehkä tekoälyn tuntemus on vain pieni osa sen älykkyydestä. Tekoälyn todellinen älykkyys perustuu pikemminkin sen kykyyn ymmärtää loogisesti ihmisten tarpeet ja tyydyttää ne automaattisesti.

Tau on ensimmäinen alusta, joka pystyy ottamaan vastaan ​​käyttäjiensä ajatukset, neuvot ja tietämyksen sekä päivittämään omaa ohjelmistoaan reaaliajassa antamalla käyttäjien kirjoittaa kielillä, joita sekä koneet että ihmiset voivat lukea ja ymmärtää. Taun hajautettu sosiaalinen verkosto ja sen rahallinen puoli, Agoras kryptovaluutta, toimii tekoälyllä, jota tiimi kutsuu todella älykkääksi tekoälyksi – Looginen tekoäly. Looginen tekoäly eroaa radikaalisti koneoppimisesta, ja Taun perustajan Ohad Asorin mukaan se on tulossa seuraavan suuren aallon partaalle teknologian maailmassa.

Taulla Loogisen tekoälyn avulla voit osallistua miljardien ihmisten kokoisiin keskusteluihin ja nähdä välittömästi kollektiivisen tarkoituksellisen merkityksen verkossa jaettujen ajatusten takana. Tämä saavutetaan saamalla ihmiset käyttämään kontrolloituja luonnollisia kieliä (CNL), joita sekä ihmiset että koneet ymmärtävät. Jokainen ajatus ja jokainen tieto, olipa se eksplisiittinen tai epäsuora, tunnistetaan automaattisesti ja rekisteröidään maailmankatsomukseksi, joka toimii profiilina Taussa ja on täysin sinun omistuksessasi. Kun ideasi ja tietosi on järjestetty näin edistyneellä tavalla, voit paitsi löytää uraauurtavia ratkaisuja myös rahallistaa tietosi vaivattomasti ja suoraan, mikä ei ole ollut mahdollista ennen.

Pelkästään kirjoittamalla ajatuksesi Tausta tietosi muuttuu automaattisesti omistamaksi digitaaliseksi omaisuudeksi. Voit myydä tietosi muille ostajille tai käyttää sitä tulojen hankkimiseen vuokraamalla tiettyjä osia siitä tilaajillesi, koska Tau ymmärtää, että jopa osa tietämystäsi voi olla osa ratkaisua jonkun ongelmaan. Tau korostaa useiden käyttäjien tiedon yhdistelmää ja ehdottaa sitä ratkaisuksi tärkeisiin ja monimutkaisiin ongelmiin, mikä takaa, että vaadittu tieto vastaa 100% määritelmiä.

Mikään näistä ratkaisuista ei olisi mahdollinen minkään muun tyyppisellä tekoälyllä, paitsi logiikkaan perustuvalla. Tämä johtuu siitä, että yksinkertaisesti sanottuna Loogisessa tekoälyssä on kyse sanoista ja lauseista. Pohjimmiltaan se koskee kykyä päätellä lausuntoja muista väitteistä, kuten niin sanotulla deduktiivisella päättelyllä. Esimerkiksi kolmesta lausunnosta:

• Pariisi on Ranskassa.
• Ranska on Euroopassa.
• Jos x on y:ssä ja y on z:ssä, niin x on z:ssä. Tämä kaikille x, y, z.

voimme päätellä väitteen

Matemaattisen logiikan ala opettaa, että käytännöllisesti katsoen kaikki loogiset kysymykset voivat tulla tähän päättelymuotoon. Esimerkiksi joukko lauseita on ristiriitainen, jos ja vain, jos voimme päätellä siitä sekä väitteen että sen negatiivisen.

Looginen tekoäly on loogisen päättelyn mekanisointia: ristiriitojen löytämistä, sen määrittämistä, seuraako johtopäätös annetuista oletuksista ja niin edelleen. Kyse on siis kyvystä antaa koneiden ymmärtää, mitä haluamme heille kertoa pelkkien koneen ohjeiden lisäksi.

Samaan aikaan koneoppimisessa, joka on tällä hetkellä yleisin tekoälyn muoto, on kyse esimerkeistä yleistämisestä. Joten jos kommunikoimme edellä mainitun Ranskan ja Pariisin esimerkin avulla koneoppimisen tavalla, meidän on toimitettava algoritmille monia esimerkkejä muodossa "x on y" ja sitten toivottava, että algoritmi päättelee, että Paris on Euroopassa.

Tällaista viestintämuotoa ei edes ansaitse kutsua älykkääksi, sillä kuinka jokin voi olla älykästä, jos se ei voi päätellä, että Pariisi on Euroopassa, ja sen on nähtävä suuri määrä esimerkkejä ymmärtääkseen sen, vaikka sekin ei ole taattu? Esimerkeistä yleistäminen on luonteeltaan todennäköisyyttä. Kuinka voimme arvailla näkymättömiä näytteitä? On yllättävää, että koneoppiminen voi joskus olla oikeassa, eikä se ole täysin satunnaista, ja koneoppimista todellakin ansaitsee kutsua matemaattiseksi ihmeeksi. Loppujen lopuksi, kuinka voidaan sanoa jotain, joka on suurella todennäköisyydellä jopa suunnilleen oikein, alle nollan tiedon joidenkin näytteiden ulkopuolella?

Yllättäen koneoppiminen voi tehdä sen. Ja siitä koneoppimisessa on kyse kaikkine eduineen ja haittoineen. Sen käyttötapaus on silloin, kun meillä ei ole juurikaan tietoa järjestelmästä, ja voimme vain ottaa näytteitä ja yrittää yleistää niitä.

Loogisessa tekoälyssä sitä vastoin on kyse täydestä tiedosta ja absoluuttisuudesta, joko eksplisiittisesti tai implisiittisesti. Kyse on myös paljon tehokkaammasta kommunikaatiotavasta, suorasta kommunikaatiosta, "vain sanomisesta" sen sijaan, että näkisi liikaa esimerkkejä.

Lisäksi tapahtuu niin, että koneoppiminen on luonnostaan ​​kykenemätön suorittamaan loogista päättelyä, esim. havaitsemaan ristiriitoja. Tämä on matemaattisesti todistettu käyttämällä monimutkaisuusteoreettisia argumentteja. Siksi ei ole yllättävää, että koneoppiminen kohtaa menestymisen vain aloilla, jotka ovat luonteeltaan ei-verbaalisia, kun taas luonnollisen kielen käsittelyn alalla se tarjoaa vain hyvin rajallisia mahdollisuuksia.

Päinvastoin on kuitenkin täysin pätevä: ei vain logiikka voi tehdä koneoppimista, vaan se jo tekee sen. Koneoppimisalgoritmit ilmaistaan ​​jo loogisissa muodoissa (toisin kuin esimerkeissä) ja ne on jo toteutettu tietokoneohjelmina, jotka ottavat myös loogisen melko todennäköisyyden muodon, nimittäin konekäskyt.

Loogisen tekoälyn kattaminen kattaa siis myös koneoppimisen, mutta toisinpäin ei voida koskaan saavuttaa. Toinen tapa sanoa se on seuraava: koneoppiminen kattaa viime kädessä sen, mitä kutsutaan induktiiviseksi ja abduktiiviseksi päättelyksi (joka vastaa karkeasti ns. ohjattua ja ohjaamatonta oppimista), ja sellaisenaan se on erittäin lupaava, mutta silti vain esimerkkeihin rajoittuvassa muodossa, ja lisäksi nykytekniikat käsittelevät vain numeerista tai sellaiseksi muunnettavissa olevaa dataa. Looginen tekoäly voi toisaalta kattaa deduktiivisen päättelyn, induktiivisen päättelyn ja abduktiivisen päättelyn kokonaisuudessaan laadullisissa ja kvantitatiivisissa tiedoissa.

Nämä ovat tärkeimmät syyt Tau on valinnut Loogisen AI:n äärimmäiseksi tekoälymuodoksi väittäen, että koneoppiminen on vain virstanpylväs tekoälyn historiassa. Taun ratkaisut parantavat monia inhimillisen kaistanleveyden näkökohtia keskustelun skaalauksesta tiedon ansaitsemiseen, älykkäisiin sopimuksiin ja hajautettuun hallintoon. Kaikki tämä johtuu logiikan kyvystä kaventaa ihmisten ja koneiden välistä kuilua.

Lue lisää Tausta ja sen takana olevasta tiimistä tätä

Liity kasvavaan Tau-yhteisöön Telegram

Tämä on sponsoroitu viesti. Opi tavoittamaan yleisömme tätä. Lue vastuuvapauslause alla.

Bitcoin.com Media

Bitcoin.com on kaiken kryptoon liittyvän tärkein lähde.
Ota yhteyttä [sähköposti suojattu] puhua lehdistötiedotteista, sponsoroiduista viesteistä, podcasteista ja muista vaihtoehdoista.

Image Credits: Shutterstock, Pixabay, Wiki Commons