Rėmėjų
Jūs tikriausiai girdėjote apie Google LaMDA ir virusinė diskusija apie tai, ar AI gali tapti jautri. Komanda prie Tau teigia, kad galbūt AI jautrumas yra tik maža jo intelekto dalis. Atvirkščiai, tikrasis AI intelektas bus pagrįstas jo gebėjimu logiškai suprasti žmonių poreikius ir automatiškai juos patenkinti.
Tau yra pirmoji platforma, kuri galės atsižvelgti į savo vartotojų mintis, patarimus ir žinias bei atnaujinti savo programinę įrangą realiuoju laiku, leisdama vartotojams rašyti kalbomis, kurias gali skaityti ir suprasti tiek mašinos, tiek žmonės. Tau decentralizuotas socialinis tinklas ir jo piniginis aspektas, Agoros kriptovaliuta, veikia AI, kurį komanda vadina tikrai protingu dirbtiniu intelektu – loginiu AI. Loginis AI kardinaliai skiriasi nuo mašininio mokymosi ir, pasak Tau įkūrėjo Ohado Asoro, yra ant kitos didelės bangos technologijų pasaulyje slenksčio.
„Tau“ sistemoje „Logical AI“ leis dalyvauti diskusijose, kuriose dalyvauja milijardai žmonių, ir akimirksniu pamatyti kolektyvinę sąmoningą tinkle dalijamų minčių prasmę. Tai bus pasiekta, kai žmonės naudos kontroliuojamas natūralias kalbas (CNL), kurias gali suprasti ir žmonės, ir mašinos. Kiekviena mintis ir visos žinios, atviros ar numanomos, bus automatiškai atpažintos ir užregistruotos kaip jūsų pasaulėžiūra, kuri veiks kaip jūsų profilis „Tau“ ir bus visiškai jūsų nuosavybė. Jei savo idėjas ir žinias sutvarkysite taip pažangiai, galėsite ne tik atrasti novatoriškų sprendimų, bet ir lengvai ir betarpiškai užsidirbti pinigų savo žiniomis, kurios anksčiau nebuvo įmanoma.
Tiesiog įvedus savo mintis apie Tau, jūsų žinios automatiškai taps jums priklausančiu skaitmeniniu turtu. Galėsite parduoti savo žinias kitiems pirkėjams arba panaudoti jas pajamoms gauti, išnuomodami konkrečias jų dalis savo abonentams, nes Tau supras, kad net dalis jūsų žinių gali būti kieno nors problemos sprendimo dalis. Tau išryškins kelių vartotojų žinių derinį ir pasiūlys jį kaip svarbių ir sudėtingų problemų sprendimą, taip garantuodama, kad reikalingos žinios 100% atitiks specifikacijas.
Nė vienas iš šių sprendimų nebūtų įmanomas naudojant bet kokį kitą AI tipą, išskyrus tą, kuris pagrįstas logika. Taip yra todėl, kad, paprasčiau tariant, loginis AI yra susijęs su žodžiais ir sakiniais. Iš esmės tai yra galimybė daryti išvadas iš kitų teiginių, kaip tai vadinama dedukciniu samprotavimu. Pavyzdžiui, iš trijų teiginių:
- Paryžius yra Prancūzijoje.
- Prancūzija yra Europoje.
- Jei x yra y, o y yra z, tai x yra z. Tai visiems x, y, z.
galime daryti išvadą apie teiginį
Matematinės logikos sritis moko, kad beveik visi loginiai klausimai gali būti susiję su šia dedukcijos forma. Pavyzdžiui, teiginių aibė yra prieštaringa tada ir tik tada, kai iš jos galime išvesti ir teiginį, ir jo neigimą.
Loginis AI yra loginio samprotavimo mechanizavimas: prieštaravimų radimas, nustatymas, ar iš pateiktų prielaidų daroma išvada ir pan. Todėl kalbame apie galimybę leisti mašinoms suprasti, ką mes norime joms pasakyti, o ne vien mašinos nurodymus.
Tuo tarpu mašininis mokymasis, kuris šiuo metu yra labiausiai paplitusi AI forma, yra apibendrinimas iš pavyzdžių. Taigi, jei perduotume minėtą Prancūzijos ir Paryžiaus pavyzdį mašininio mokymosi būdu, turėtume pateikti algoritmui daug formos „x yra y“ pavyzdžių ir tada tikėtis, kad algoritmas padarys išvadą, kad Paryžius. yra Europoje.
Tokia bendravimo forma net neverta vadintis protinga, nes kaip kažkas gali būti protinga, jei negali daryti išvados, kad Paryžius yra Europoje, ir turi matyti daugybę pavyzdžių, kad tai „suprastų“, nors net ir nėra garantuotas? Apibendrinimas iš pavyzdžių yra tikimybinio pobūdžio. Kaip galime spėti apie nematytus pavyzdžius? Stebina tai, kad mašininis mokymasis kartais gali būti teisus ir nėra visiškai atsitiktinis, o mašininis mokymasis iš tikrųjų nusipelno būti vadinamas matematiniu stebuklu. Galų gale, kaip galima pasakyti ką nors, kas, didelė tikimybė, yra net apytiksliai teisinga, o žiniomis neviršija kai kurių pavyzdžių?
Keista, bet mašininis mokymasis gali tai padaryti. Ir būtent tai yra mašininis mokymasis su visais privalumais ir trūkumais. Jo naudojimo atvejis yra tada, kai mes mažai arba visai neturime žinių apie sistemą ir viskas, ką galime padaryti, tai paimti pavyzdžius ir bandyti juos apibendrinti.
Kita vertus, loginis AI yra susijęs su visapusiškomis žiniomis ir absoliutumu, tiesiogiai ar netiesiogiai. Taip pat kalbama apie daug veiksmingesnį bendravimo būdą, tiesioginį bendravimą, „tiesiog pasakymą“, užuot stengiantis pateikti daugybę pavyzdžių.
Be to, taip atsitinka, kad mašininis mokymasis iš esmės nesugeba atlikti loginių samprotavimų, pvz., Nustatant prieštaravimus. Tai matematiškai įrodoma naudojant sudėtingumo teorinius argumentus. Todėl nenuostabu, kad mašininis mokymasis sutinka sėkmę tik neverbalinio pobūdžio srityse, o natūralios kalbos apdorojimo srityje jis turi tik labai ribotas galimybes.
Tačiau visiškai galioja ir atvirkščiai: ne tik logika gali atlikti mašininį mokymąsi, bet ir jau tai daro. Mašininio mokymosi algoritmai jau išreiškiami loginėmis formomis (priešingai nei pavyzdžiuose) ir jau įgyvendinami kaip kompiuterinės programos, kurios taip pat įgauna loginę, gana tikimybinę formą, būtent mašinines instrukcijas.
Todėl, apimantis loginį AI, jis taip pat apima mašininį mokymąsi, tačiau kitaip negalima pasiekti. Kitas būdas tai pasakyti yra toks: mašininis mokymasis galiausiai apima tai, kas vadinama indukciniu ir abdukciniu samprotavimu (kuris maždaug atitinka tai, kas vadinama prižiūrimas ir neprižiūrimas mokymasis), todėl jis yra labai daug žadantis, tačiau vis dar tokia forma, kuri apsiriboja tik pavyzdžiais, be to, dabartinės technologijos yra susijusios tik su skaitinio pobūdžio duomenimis arba duomenimis, kuriuos galima konvertuoti į tokius. Kita vertus, loginis AI gali apimti dedukcinį samprotavimą, indukcinį samprotavimą ir abdukcinį samprotavimą kokybiniais ir kiekybiniais duomenimis.
Tai yra pagrindinės priežastys, kodėl Tau pasirinko Loginį AI kaip galutinę AI formą, teigdama, kad mašininis mokymasis yra tik AI istorijos etapas. „Tau“ sprendimai pagerins daugelį žmonių pralaidumo aspektų – nuo diskusijų mastelio iki pajamų gavimo iš žinių, išmaniųjų sutarčių ir decentralizuoto valdymo. Visa tai dėl logikos gebėjimo įveikti atotrūkį tarp žmonių ir mašinų.
Sužinokite daugiau apie „Tau“ ir jos komandą čia
Prisijunkite prie augančios Tau bendruomenės Telegram
Tai remiamas pranešimas. Sužinokite, kaip pasiekti mūsų auditoriją čia. Perskaitykite atsisakymą žemiau.
Vaizdo kreditai: „Shutterstock“, „Pixabay“, „Wiki Commons“
Atsakomybės neigimas: Šis straipsnis skirtas tik informaciniams tikslams. Tai nėra tiesioginis pasiūlymas pirkti ar parduoti ar jo prašymas arba bet kokių produktų, paslaugų ar bendrovių rekomendacija ar patvirtinimas. Bitcoin.com neteikia patarimų investavimo, mokesčių, teisinių ir apskaitos klausimais. Nei įmonė, nei autorius nėra tiesiogiai ar netiesiogiai atsakingi už bet kokią žalą ar nuostolius, kuriuos sukėlė ar tariamai sukėlė bet koks šiame straipsnyje minimo turinio, prekių ar paslaugų naudojimas ar priklausymas nuo jų.
Šaltinis: https://news.bitcoin.com/sentent-ai-does-not-equal-intelligent-ai-tau-uses-gogic-to-machines-trucy-undstand-people/