спансаваных
Вы напэўна чулі пра LaMDA Google і вірусная дыскусія аб тым, ці можа ІІ стаць разумным. Каманда ст таў сцвярджае, што, магчыма, адчувальнасць штучнага інтэлекту - гэта толькі малая частка яго інтэлекту. Хутчэй за ўсё, сапраўдны інтэлект ІІ будзе грунтавацца на яго здольнасці лагічна разумець патрэбы людзей і аўтаматычна іх задавальняць.
таў гэта першая ў гісторыі платформа, якая зможа выкарыстоўваць думкі, парады і веды сваіх карыстальнікаў і абнаўляць уласнае праграмнае забеспячэнне ў рэжыме рэальнага часу, дазваляючы карыстальнікам пісаць на мовах, якія могуць чытаць і разумець як машыны, так і людзі. Дэцэнтралізаваная сацыяльная сетка Tau і яе грашовы аспект, Крыптавалюта Agoras, працуе на базе штучнага інтэлекту, які каманда называе сапраўды разумным штучным інтэлектам - лагічным штучным інтэлектам. Лагічны штучны інтэлект радыкальна адрозніваецца ад машыннага навучання і, па словах заснавальніка Tau Охада Асора, знаходзіцца на мяжы таго, каб стаць наступнай вялікай хваляй у свеце тэхналогій.
На Tau Logical AI дазволіць вам удзельнічаць у дыскусіях з удзелам мільярдаў людзей і імгненна бачыць калектыўны наўмысны сэнс, які ляжыць у думках, якія падзяляюцца ў сетцы. Гэта будзе дасягнута шляхам таго, што людзі будуць выкарыстоўваць кантраляваныя натуральныя мовы (CNL), якія разумеюць як людзі, так і машыны. Кожная думка і кожная частка ведаў, відавочных або няяўных, будуць аўтаматычна распазнаны і зарэгістраваны як ваш светапогляд, які будзе дзейнічаць як ваш профіль на Tau і цалкам належыць вам. Арганізацыя вашых ідэй і ведаў такім прасунутым спосабам будзе азначаць, што вы зможаце не толькі адкрываць для сябе наватарскія рашэнні, але і манетызаваць свае веды простым і непасрэдным спосабам, што было немагчыма раней.
Проста ўвёўшы свае думкі на Tau, вашы веды аўтаматычна стануць вашым лічбавым актывам. Вы зможаце прадаваць свае веды іншым пакупнікам або выкарыстоўваць іх для атрымання прыбытку, здаючы ў арэнду пэўныя іх часткі сваім падпісчыкам, бо Таў зразумее, што нават частка вашых ведаў можа стаць часткай рашэння чыёй-то праблемы. Tau выдзеліць камбінацыю ведаў некалькіх карыстальнікаў і прапанаваць іх у якасці рашэння важных і складаных праблем, такім чынам гарантуючы, што неабходныя веды адпавядаюць спецыфікацыям на 100%.
Ні адно з гэтых рашэнняў не было б магчымым з любым іншым тыпам штучнага інтэлекту, акрамя таго, які заснаваны на логіцы. Гэта таму, што, прасцей кажучы, лагічны штучны інтэлект - гэта словы і прапановы. Па сутнасці, гаворка ідзе пра здольнасць рабіць высновы з іншых сцвярджэнняў у стылі так званага дэдуктыўнага развагі. Напрыклад, з трох заяваў:
- Парыж знаходзіцца ў Францыі.
- Францыя ў Еўропе.
- Калі x знаходзіцца ў y, а y знаходзіцца ў z, то x знаходзіцца ў z. Гэта для ўсіх x, y, z.
мы можам зрабіць выснову пра сцвярджэнне
Поле матэматычнай логікі вучыць, што практычна ўсе лагічныя пытанні могуць зводзіцца да гэтай формы дэдукцыі. Напрыклад, набор выказванняў супярэчлівы тады і толькі тады, калі мы можам вывесці з яго як выказванне, так і яго адмаўленне.
Лагічны ІІ - гэта механізацыя лагічных разваг: пошук супярэчнасцей, вызначэнне таго, ці вынікае выснова з зададзеных здагадак і г.д. Такім чынам, гаворка ідзе пра здольнасць дазволіць машынам зразумець, што мы хочам сказаць ім, акрамя проста машынных інструкцый.
Між тым машыннае навучанне, якое ў цяперашні час з'яўляецца найбольш распаўсюджанай формай штучнага інтэлекту, - гэта абагульненне на прыкладах. Такім чынам, калі б мы перадалі прыведзены вышэй прыклад Францыі і Парыжа ў модзе машыннага навучання, нам прыйшлося б даць алгарытму шмат прыкладаў у форме «x знаходзіцца ў y», а потым спадзявацца, што алгарытм прыйдзе да высновы, што Парыж знаходзіцца ў Еўропе.
Такая форма камунікацыі нават не заслугоўвае таго, каб называцца разумнай, бо як нешта можа быць разумным, калі яно не можа зрабіць выснову, што Парыж знаходзіцца ў Еўропе, і павінна бачыць вялікую колькасць прыкладаў, каб гэта «зразумець», хоць нават гэта не гарантуецца? Абагульненне на прыкладах носіць імавернасны характар. Як мы можам здагадацца пра нябачаныя ўзоры? Дзіўна, што машыннае навучанне часам можа мець рацыю і не зусім выпадковае, і сапраўды машыннае навучанне заслугоўвае таго, каб яго называлі матэматычным цудам. У рэшце рэшт, як можна сказаць нешта, што з'яўляецца, з вялікай доляй верагоднасці, нават прыблізна правільным, пры нулявым веданні, акрамя некаторых узораў?
Дзіўна, але машыннае навучанне можа гэта зрабіць. І гэта значыць машыннае навучанне з усімі яго перавагамі і недахопамі. Яго варыянт выкарыстання - гэта калі ў нас практычна няма ведаў аб сістэме, і ўсё, што мы можам зрабіць, гэта ўзяць узоры і паспрабаваць абагульніць іх.
З іншага боку, лагічны штучны інтэлект - гэта поўнае веданне і абсалютнасць, яўна ці няяўна. Гаворка таксама ідзе пра нашмат больш эфектыўны спосаб камунікацыі, прамую камунікацыю, «проста сказаць рэчы», замест таго, каб напружвацца над прывядзеннем мноства прыкладаў.
Акрамя таго, здараецца так, што машыннае навучанне па сваёй сутнасці не здольна выконваць лагічныя развагі, напрыклад, выяўляць супярэчнасці. Гэта матэматычна даказана з дапамогай аргументаў тэорыі складанасці. Таму нядзіўна, што машыннае навучанне мае поспех толькі ў сферах невербальнага характару, у той час як у галіне апрацоўкі натуральнай мовы яно мае толькі вельмі абмежаваныя магчымасці.
Аднак наадварот цалкам справядліва: не толькі логіка можа выконваць машыннае навучанне, але яна ўжо робіць. Алгарытмы машыннага навучання ўжо выяўляюцца ў лагічных формах (у адрозненне ад прыкладаў) і ўжо рэалізаваны ў выглядзе кампутарных праграм, якія таксама прымаюць лагічную, хутчэй імавернасную форму, а менавіта машынныя інструкцыі.
Такім чынам, ахоп лагічнага штучнага інтэлекту таксама ахоплівае машыннае навучанне, але наадварот немагчыма дасягнуць. Іншы спосаб сказаць гэта наступным чынам: машыннае навучанне ў канчатковым выніку ахоплівае так званыя індуктыўныя і абдуктыўныя развагі (якія прыкладна адпавядаюць таму, што называецца навучанне пад наглядам і без нагляду), і як такі ён вельмі перспектыўны, аднак па-ранейшаму ў форме, якая абмежавана толькі прыкладамі, і, акрамя таго, сучасныя тэхналогіі маюць справу толькі з дадзенымі лікавага характару або з дадзенымі, якія могуць быць пераўтвораны ў такія. Лагічны штучны інтэлект, з іншага боку, можа ахопліваць дэдуктыўныя развагі, індуктыўныя развагі і абдуктыўныя развагі ў сукупнасці як у якасных, так і ў колькасных дадзеных.
Гэта асноўныя прычыны таў выбрала лагічны штучны інтэлект як найлепшую форму штучнага інтэлекту, сцвярджаючы, што машыннае навучанне - гэта толькі важная вяха ў гісторыі штучнага інтэлекту. Рашэнні Tau палепшаць многія аспекты чалавечай прапускной здольнасці, ад маштабавання дыскусій да манетызацыі ведаў, смарт-кантрактаў і дэцэнтралізаванага кіравання. Усё гэта дзякуючы здольнасці логікі пераадолець разрыў паміж людзьмі і машынамі.
Даведайцеся больш пра Tau і каманду, якая стаіць за ім тут
Далучайцеся да расце супольнасці Tau Тэлеграма
Гэта рэкламная публікацыя. Даведайцеся, як дасягнуць нашай аўдыторыі тут. Чытайце адмову ніжэй.
крэдыты малюнка: Shutterstock, Pixabay, Wiki Commons
адмова: Гэты артыкул прызначана выключна ў інфармацыйных мэтах. Гэта не прамая прапанова альбо хадайніцтва аб куплі-продажы, альбо рэкамендацыя альбо адабрэнне якіх-небудзь прадуктаў, паслуг ці кампаній. Bitcoin.com не дае інвестыцыйных, падатковых, юрыдычных і бухгалтарскіх кансультацый. Ні кампанія, ні яе аўтар не нясуць прамой ці ўскоснай адказнасці за шкоду альбо страты, якія былі выкліканыя альбо нібыта выкліканы альбо звязаны з выкарыстаннем альбо давядзеннем якога-небудзь зместу, тавараў ці паслуг, згаданых у гэтым артыкуле.
Крыніца: https://news.bitcoin.com/sentient-ai-does-not-equal-intelligent-ai-tau-uses-logic-to-make-machines-truly-understand-people/