Sponsored
Verjetno ste že slišali za to Googlova LaMDA in virusna razprava o tem, ali lahko umetna inteligenca postane čuteča. Ekipa pri Tau trdi, da je morda občutljivost AI le majhen del njegove inteligence. Namesto tega bo resnična inteligenca umetne inteligence temeljila na njeni sposobnosti logičnega razumevanja potreb ljudi in njihovega samodejnega zadovoljevanja.
Tau je prva platforma v zgodovini, ki bo lahko upoštevala misli, nasvete in znanje svojih uporabnikov ter posodobila lastno programsko opremo v realnem času, tako da bo svojim uporabnikom omogočila pisanje v jezikih, ki jih lahko berejo in razumejo tako stroji kot ljudje. Tauovo decentralizirano socialno omrežje in njegov denarni vidik, Agoras kriptovaluta, poganja AI, ki ga ekipa imenuje resnično inteligentna umetna inteligenca – Logični AI. Logična umetna inteligenca se radikalno razlikuje od strojnega učenja in je po besedah ustanovitelja družbe Tau Ohada Asorja na robu, da postane naslednji veliki val v svetu tehnologije.
Na Tau vam bo logična umetna inteligenca omogočila sodelovanje v razpravah velikosti milijard ljudi in v trenutku videti skupni namerni pomen za mislimi, ki se delijo po omrežju. To bo doseženo tako, da bodo ljudje uporabljali nadzorovane naravne jezike (CNL), ki jih razumejo tako ljudje kot stroji. Vsaka misel in vsak delček znanja, eksplicitnega ali implicitnega, bo samodejno prepoznan in registriran kot vaš pogled na svet, ki bo deloval kot vaš profil na Tau in bo popolnoma vaš. Če boste svoje ideje in znanje organizirali na tako napreden način, bo to pomenilo, da boste lahko ne le odkrili prelomne rešitve, ampak tudi monetizirali svoje znanje na preprost in neposreden način, ki prej ni bil mogoč.
Če samo vnesete svoje misli v Tau, bo vaše znanje samodejno postalo digitalno sredstvo v vaši lasti. Svoje znanje boste lahko prodali drugim kupcem ali pa ga uporabili za ustvarjanje dohodka z oddajo določenih delov svojim naročnikom, saj bo Tau razumel, da je že delček vašega znanja lahko del rešitve težave nekoga. Tau bo izpostavil kombinacijo znanja več uporabnikov in jo predlagal kot rešitev za pomembne in kompleksne probleme ter tako zagotovil 100-odstotno ujemanje zahtevanega znanja s specifikacijami.
Nobena od teh rešitev ne bi bila mogoča z nobeno drugo vrsto umetne inteligence, razen tiste, ki temelji na logiki. To je zato, ker, poenostavljeno povedano, Logical AI temelji na besedah in stavkih. V svojem bistvu gre za sposobnost sklepanja izjav iz drugih izjav, na način tako imenovanega deduktivnega sklepanja. Na primer iz treh izjav:
- Pariz je v Franciji.
- Francija je v Evropi.
- Če je x v y in y v z, potem je x v z. To za vse x, y, z.
izjavo lahko sklepamo
Področje matematične logike uči, da se skoraj vsa logična vprašanja lahko spustijo na to obliko sklepanja. Na primer, množica izjav je protislovna, če in samo če lahko iz nje izpeljemo tako izjavo kot njeno zanikanje.
Logična umetna inteligenca je mehanizacija logičnega sklepanja: iskanje protislovij, ugotavljanje, ali sklep sledi iz danih predpostavk itd. Gre torej za zmožnost, da omogočimo strojem, da razumejo, kaj jim želimo povedati, poleg zgolj strojnih navodil.
Pri strojnem učenju, ki je trenutno najbolj razširjena oblika umetne inteligence, gre za posploševanje iz primerov. Če bi torej želeli zgornji primer Francije in Pariza sporočiti na način strojnega učenja, bi morali algoritmu dati veliko primerov oblike »x je v y« in nato upati, da bo algoritem ugotovil, da je Pariz je v Evropi.
Takšna oblika komunikacije si sploh ne zasluži biti inteligentna, saj kako je lahko nekaj inteligentno, če ne more ugotoviti, da je Pariz v Evropi, in mora videti ogromno primerov, da bi to »razumelo«, medtem ko tudi to ni zagotovljeno? Posploševanje iz primerov je verjetnostne narave. Kako lahko ugibamo o nevidenih vzorcih? Presenetljivo je, da ima lahko strojno učenje včasih prav in ni popolnoma naključno, in res si strojno učenje zasluži, da ga imenujemo matematični čudež. Konec koncev, kako lahko rečemo nekaj, kar je z veliko verjetnostjo celo približno pravilno, pod ničelnim znanjem izven nekaterih vzorcev?
Presenetljivo je, da to lahko stori strojno učenje. In to je cilj strojnega učenja z vsemi njegovimi prednostmi in slabostmi. Njegov primer uporabe je takrat, ko o sistemu nimamo veliko ali nič znanja in vse, kar lahko storimo, je, da vzamemo vzorce in jih poskušamo posplošiti.
Pri logični umetni inteligenci pa gre za popolno znanje in absolutnost, eksplicitno ali implicitno. Gre tudi za veliko bolj učinkovit način komunikacije, neposredno komunikacijo, »samo povedati stvar«, namesto da bi se trudili z navajanjem številnih primerov.
Poleg tega se zgodi, da strojno učenje samo po sebi ni sposobno izvajati logičnega sklepanja, npr. zaznavanja protislovij. To je matematično dokazano z uporabo argumentov teorije kompleksnosti. Zato ne preseneča, da je strojno učenje uspešno le na področjih, ki so neverbalne narave, medtem ko na področju obdelave naravnega jezika predstavlja le zelo omejene zmogljivosti.
Vendar je povsem veljavno tudi obratno: ne samo, da logika lahko izvaja strojno učenje, ampak to že počne. Algoritmi strojnega učenja so že izraženi v logičnih oblikah (v nasprotju s primeri) in so že implementirani kot računalniški programi, ki imajo prav tako logično bolj verjetnostno obliko, namreč strojna navodila.
Pokrivanje logične umetne inteligence torej zajema tudi strojno učenje, vendar obratno ni mogoče nikoli doseči. Drugače bi to lahko rekli takole: strojno učenje na koncu zajema tako imenovano induktivno in abduktivno sklepanje (ki približno ustreza temu, kar se imenuje nadzorovano in nenadzorovano učenje) in je kot taka zelo obetavna, vendar še vedno v obliki, ki je omejena zgolj na primere, poleg tega pa se trenutne tehnologije ukvarjajo le s podatki numerične narave oziroma s podatki, ki jih je mogoče pretvoriti v take. Po drugi strani pa lahko logična umetna inteligenca pokriva deduktivno sklepanje, induktivno sklepanje in abduktivno sklepanje v celoti, v kvalitativnih in tudi kvantitativnih podatkih.
To so glavni razlogi, zakaj Tau je izbralo logično umetno inteligenco kot ultimativno obliko umetne inteligence in trdilo, da je strojno učenje le mejnik v zgodovini umetne inteligence. Tauove rešitve bodo izboljšale številne vidike človeške pasovne širine, od skaliranja razprav do monetizacije znanja, pametnih pogodb in decentraliziranega upravljanja. Vse to zaradi zmožnosti logike, da premosti vrzel med ljudmi in stroji.
Izvedite več o Tau in ekipi, ki stoji za njim tukaj
Pridružite se rastoči skupnosti Tau Telegram
To je sponzorirana objava. Naučite se, kako doseči naše občinstvo tukaj. Spodaj preberite izjavo o omejitvi odgovornosti.
Kredit za slike: Shutterstock, Pixabay, Wiki Commons
Zavrnitev odgovornosti: Ta članek je zgolj informativne narave. Ne gre za neposredno ponudbo ali zbiranje ponudbe za nakup ali prodajo ali za priporočilo ali potrditev kakršnih koli izdelkov, storitev ali podjetij. Bitcoin.com ne nudi naložbenih, davčnih, pravnih ali računovodskih nasvetov. Niti družba niti avtor ne odgovarjata neposredno ali posredno za kakršno koli škodo ali izgubo, ki bi jo povzročila ali domnevno povzročila uporaba ali zanašanje na katero koli vsebino, blago ali storitve, omenjene v tem članku.
Vir: https://news.bitcoin.com/sentient-ai-does-not-equal-intelligent-ai-tau-uses-logic-to-make-machines-truly-understand-people/