Спонсорирани
Сигурно сте чували за LaMDA на Google и вирусната дискусия за това дали ИИ може да стане разумен. Екипът на тау твърди, че може би чувствителността на ИИ е само малка част от неговия интелект. По-скоро истинската интелигентност на AI ще се основава на способността му логично да разбира нуждите на хората и автоматично да ги задоволява.
тау е първата по рода си платформа, която ще може да вземе мислите, съветите и знанията на своите потребители и да актуализира собствения си софтуер в реално време, като кара потребителите да пишат на езици, които и машините, и хората могат да четат и разбират. Децентрализираната социална мрежа на Tau и нейният паричен аспект, Криптовалута Agoras, се захранва от ИИ, който екипът нарича истински интелигентен изкуствен интелект – Логически ИИ. Логическият изкуствен интелект е коренно различен от машинното обучение и, според основателя на Tau Охад Асор, е на ръба да се превърне в следващата голяма вълна в света на технологиите.
На Tau, Logical AI ще ви позволи да участвате в дискусии от милиарди хора и незабавно да видите колективното умишлено значение зад мислите, споделени в мрежата. Това ще бъде постигнато, като хората използват контролирани естествени езици (CNL), които както хората, така и машините могат да разберат. Всяка мисъл и всяко знание, независимо дали е изрично или имплицитно, ще бъдат автоматично разпознати и регистрирани като вашия мироглед, който ще действа като ваш профил в Tau и ще бъде изцяло ваш. Ако идеите и знанията ви са организирани по толкова усъвършенстван начин, това ще означава, че ще можете не само да откриете новаторски решения, но и да монетизирате знанията си по лесен и директен начин, който не е бил възможен преди.
Само като въведете мислите си в Tau, вашите знания автоматично ще станат цифров актив, който притежавате. Ще можете да продадете знанията си на други купувачи или да ги използвате, за да генерирате доход, като отдавате под наем определени части от тях на вашите абонати, тъй като Тау ще разбере, че дори част от вашите знания може да бъде част от решението на нечий проблем. Tau ще подчертае комбинацията от знания на множество потребители и ще я предложи като решение на важни и сложни проблеми, като по този начин гарантира, че необходимите знания отговарят на 100% на спецификациите.
Нито едно от тези решения не би било възможно с който и да е друг тип AI, с изключение на този, базиран на логиката. Това е така, защото, казано по-просто, Logical AI се състои изцяло от думи и изречения. В основата си става дума за способността да се правят изводи за твърдения от други твърдения, по модела на това, което се нарича дедуктивно разсъждение. Например от трите твърдения:
- Париж е във Франция.
- Франция е в Европа.
- Ако x е в y и y е в z, тогава x е в z. Това за всички x, y, z.
можем да заключим твърдението
Областта на математическата логика учи, че почти всички логически въпроси могат да се сведат до тази форма на дедукция. Например набор от твърдения е противоречив тогава и само тогава, когато можем да изведем от него едновременно твърдение и неговото отрицание.
Логическият AI е механизацията на логическите разсъждения: намиране на противоречия, определяне дали дадено заключение следва от дадени предположения и т.н. Следователно става въпрос за способността да позволим на машините да разберат какво искаме да им кажем, отвъд просто машинните инструкции.
Междувременно машинното обучение, което в момента е най-разпространената форма на AI, е свързано с обобщаване от примери. Така че, ако трябваше да съобщим горния пример за Франция и Париж по модата на машинното обучение, ще трябва да предоставим на алгоритъма много примери за формата „x е в y“ и след това да се надяваме, че алгоритъмът ще заключи, че Париж е в Европа.
Такава форма на комуникация дори не заслужава да бъде наречена интелигентна, тъй като как нещо може да бъде интелигентно, ако не може да заключи, че Париж е в Европа и трябва да види голям брой примери, за да „разбере“ това, докато дори това не е гарантирано? Обобщаването от примери има вероятностен характер. Как можем да направим предположение за невиждани проби? Изненадващо е, че машинното обучение понякога може да бъде правилно и не е напълно случайно, и наистина машинното обучение заслужава да бъде наречено математическо чудо. В края на краищата, как може да се каже нещо, което с голяма вероятност е дори приблизително правилно, при нулево знание извън някои образци?
Изненадващо, машинното обучение може да направи това. И това е целта на машинното обучение с всичките му предимства и недостатъци. Неговият случай на използване е, когато имаме малко или никакви познания за дадена система и всичко, което можем да направим, е да вземем проби и да се опитаме да ги обобщим.
Логическият AI, от друга страна, е свързан с пълно знание и абсолютност, независимо дали изрично или имплицитно. Става въпрос и за много по-ефективен начин на комуникация, директна комуникация, „просто казване на нещата“, вместо да се натоварвате с даването на много примери.
Освен това се случва така, че машинното обучение по своята същност е неспособно да извършва логически разсъждения, например откриване на противоречия. Това е математически доказано с помощта на аргументи на теорията на сложността. Следователно не е изненадващо, че машинното обучение постига успех само в области, които са невербални по природа, докато в областта на обработката на естествен език то представя само много ограничени възможности.
Обратният начин обаче е напълно валиден: не само логиката може да прави машинно обучение, но вече го прави. Алгоритмите за машинно обучение вече са изразени в логически форми (за разлика от примерите) и вече са внедрени като компютърни програми, които също приемат логическа, по-скоро вероятностна форма, а именно машинни инструкции.
Следователно покриването на логическия AI обхваща и машинното обучение, но обратното не може да бъде постигнато. Друг начин да го кажем е, както следва: машинното обучение в крайна сметка обхваща това, което се нарича индуктивно и абдуктивно разсъждение (което приблизително съответства на това, което се нарича контролирано и неконтролирано обучение), и като такъв е много обещаващ, но все още във форма, която е ограничена само до примери, и освен това, настоящите технологии работят само с данни от числово естество или с данни, които могат да бъдат преобразувани в такива. Логическият ИИ, от друга страна, може да обхване дедуктивното разсъждение, индуктивното разсъждение и абдуктивното разсъждение, като цяло, както в качествени, така и в количествени данни.
Това са основните причини тау избра логическия AI като най-добрата форма на AI, като твърди, че машинното обучение е само крайъгълен камък в историята на AI. Решенията на Tau ще подобрят много аспекти на човешката честотна лента, от мащабиране на дискусии до монетизация на знанието, до интелигентни договори и децентрализирано управление. Всичко това заради способността на логиката да преодолява пропастта между хората и машините.
Научете повече за Tau и екипа зад него тук
Присъединете се към нарастващата общност на Tau Telegram
Това е спонсорирана публикация. Научете как да достигнете до нашата аудитория тук, Прочетете отказа от отговорност по-долу.
Кредити за изображения: Shutterstock, Pixabay, Wiki Commons
Отказ от отговорност: Тази статия е само с информационна цел. Това не е пряка оферта или привличане на оферта за покупка или продажба, или препоръка или одобрение на каквито и да е продукти, услуги или компании. Bitcoin.com не предоставя инвестиционни, данъчни, правни или счетоводни съвети. Нито компанията, нито авторът са отговорни пряко или косвено за щети или загуби, причинени или предполагаеми, причинени от или във връзка с използването или разчитането на каквото и да е съдържание, стоки или услуги, посочени в тази статия.
Източник: https://news.bitcoin.com/sentient-ai-does-not-equal-intelligent-ai-tau-uses-logic-to-make-machines-truly-understand-people/