sponset
Du har sikkert hørt om Googles LaMDA og den virale diskusjonen om hvorvidt en AI kan bli sansende. Teamet kl Tau argumenterer for at følelsen til en AI kanskje bare er en liten del av intelligensen. Snarere vil den sanne intelligensen til AI være basert på dens evne til å logisk forstå behovene til mennesker og automatisk tilfredsstille dem.
Tau er den første plattformen noensinne som vil kunne ta imot tankene, rådene og kunnskapen til brukerne og oppdatere sin egen programvare i sanntid ved å la brukerne skrive på språk som både maskiner og mennesker kan lese og forstå. Taus desentraliserte sosiale nettverk og dets monetære aspekt, Agoras kryptovaluta, er drevet av en AI som teamet kaller den virkelig intelligente kunstige intelligensen - Logisk AI. Logisk AI er radikalt forskjellig fra Machine Learning, og er ifølge Taus grunnlegger Ohad Asor på randen av å bli den neste store bølgen i teknologiverdenen.
På Tau vil Logical AI gjøre det mulig for deg å delta i diskusjoner på størrelse med milliarder av mennesker og umiddelbart se den kollektive tilsiktede meningen bak tankene som deles over nettverket. Dette vil oppnås ved å la folk bruke Controlled Natural Languages (CNL) som både mennesker og maskiner kan forstå. Hver tanke og hvert stykke kunnskap, enten det er eksplisitt eller implisitt, vil automatisk bli gjenkjent og registrert som ditt verdensbilde, som vil fungere som din profil på Tau og vil være helt ditt å eie. Å ha ideene og kunnskapene dine organisert på en så avansert måte vil bety at du ikke bare vil kunne oppdage banebrytende løsninger, men også tjene penger på kunnskapen din på en enkel og direkte måte som ikke har vært mulig før.
Bare ved å legge inn tankene dine om Tau, vil kunnskapen din automatisk bli en digital ressurs som eies av deg. Du vil kunne selge kunnskapen din til andre kjøpere, eller bruke den til å generere inntekter ved å leie spesifikke deler av den til abonnentene dine, da Tau vil forstå at selv en del av kunnskapen din kan være en del av løsningen på noens problem. Tau vil fremheve kombinasjonen av kunnskap fra flere brukere og foreslå den som en løsning på viktige og komplekse problemer, og dermed garantere at den nødvendige kunnskapen samsvarer 100 % med spesifikasjonene.
Ingen av disse løsningene ville være mulig med noen annen type AI, bortsett fra en basert på logikk. Dette er fordi, for å si det enkelt, Logisk AI handler om ord og setninger. I sin kjerne handler det om evnen til å utlede utsagn fra andre utsagn, på samme måte som det som kalles deduktiv resonnement. For eksempel fra de tre utsagnene:
- Paris ligger i Frankrike.
- Frankrike er i Europa.
- Hvis x er i y, og y er i z, så er x i z. Dette for alle x, y, z.
vi kan utlede uttalelsen
Feltet matematisk logikk lærer at praktisk talt alle logiske spørsmål kan komme ned til denne formen for deduksjon. For eksempel er et sett med utsagn motstridende, hvis og bare hvis vi kan utlede både et utsagn og dets negasjon fra det.
Logisk AI er mekaniseringen av logisk resonnement: finne motsetninger, avgjøre om en konklusjon følger av gitte antakelser, og så videre. Det handler derfor om evnen til å la maskiner forstå hva vi ønsker å fortelle dem, utover bare maskininstruksjoner.
I mellomtiden handler Machine Learning, som for tiden er den mest utbredte formen for AI, om å generalisere fra eksempler. Så hvis vi skulle kommunisere ovennevnte Frankrike- og Paris-eksempel på en måte som maskinlæring, ville vi måtte forsyne algoritmen med mange eksempler på formen "x er i y", og så håpe at algoritmen vil konkludere med at Paris er i Europa.
En slik form for kommunikasjon fortjener ikke engang å bli kalt intelligent, siden hvordan kan noe være intelligent hvis det ikke kan konkludere med at Paris er i Europa, og må se et stort antall eksempler for å "forstå" det, mens selv det er ikke garantert? Generalisering fra eksempler er av sannsynlighet. Hvordan kan vi gjette om usynlige prøver? Det er overraskende at maskinlæring kan være riktig noen ganger og ikke er helt tilfeldig, og maskinlæring fortjener faktisk å bli kalt et matematisk mirakel. Tross alt, hvordan kan man si noe som med stor sannsynlighet er tilnærmet riktig, under null kunnskap utover noen prøver?
Overraskende nok kan maskinlæring gjøre det. Og det er det Machine Learning handler om med alle sine fordeler og ulemper. Brukssaken er når vi har liten eller ingen kunnskap om et system, og alt vi kan gjøre er å ta prøver og prøve å generalisere dem.
Logisk AI, derimot, handler om full kunnskap og absolutthet, enten det er eksplisitt eller implisitt. Det handler også om en mye mer effektiv måte å kommunisere på, direkte kommunikasjon, "bare å si tingen", i stedet for å jobbe med å gi mange eksempler.
Videre har det seg slik at maskinlæring iboende ikke er i stand til å utføre logiske resonnementer, f.eks. oppdage motsetninger. Dette er matematisk bevist ved hjelp av kompleksitetsteoretiske argumenter. Det er derfor ingen overraskelse at Machine Learning møter suksess bare i felt som er ikke-verbal i naturen, mens det innen Natural Language Processing kun har svært begrensede muligheter.
Men den andre veien rundt er helt gyldig: ikke bare logikk kan gjøre maskinlæring, men det gjør den allerede. Maskinlæringsalgoritmer er allerede uttrykt i logiske former (i motsetning til eksempler) og er allerede implementert som dataprogrammer som også tar en logisk nokså sannsynlig form, nemlig maskininstruksjoner.
Dekker logisk kunstig intelligens dekker derfor også maskinlæring, men omvendt kan aldri oppnås. En annen måte å si det på er som følger: maskinlæring dekker til syvende og sist det som kalles induktiv og abduktiv resonnement (som omtrent tilsvarer det som kalles veiledet og uovervåket læring), og som sådan er det veldig lovende, men fortsatt i en form som er begrenset til bare eksempler, og videre omhandler dagens teknologier kun data av numerisk natur, eller med data som kan konverteres til slike. Logisk AI, på den annen side, kan dekke deduktiv resonnement, induktiv resonnement og abduktiv resonnering, til sammen, i kvalitative og så vel som kvantitative data.
Dette er hovedårsakene Tau har valgt Logical AI som den ultimate formen for AI, og argumenterer for at Machine Learning bare er en milepæl i historien til AI. Taus løsninger vil forbedre mange aspekter av menneskelig båndbredde, fra diskusjonsskalering, til inntektsgenerering av kunnskap, til smarte kontrakter og desentralisert styring. Alt dette på grunn av logikkens evne til å bygge bro mellom mennesker og maskiner.
Lær mer om Tau og teamet bak her.
Bli med i det voksende Tau-samfunnet Telegram
Dette er et sponset innlegg. Lær hvordan du når ut til publikum her.. Les ansvarsfraskrivelse nedenfor.
Bildekreditter: Shutterstock, Pixabay, Wiki Commons
Ansvarsfraskrivelse: Denne artikkelen er kun til informasjonsformål. Det er ikke et direkte tilbud eller oppfordring til et tilbud om å kjøpe eller selge, eller en anbefaling eller påtegning av produkter, tjenester eller selskaper. Bitcoin.com gir ikke investerings-, avgifts-, juridisk- eller regnskapsrådgivning. Verken selskapet eller forfatteren er ansvarlig, direkte eller indirekte, for skade eller tap forårsaket eller påstått å være forårsaket av eller i forbindelse med bruk av eller avhengighet av innhold, varer eller tjenester som er nevnt i denne artikkelen.
Kilde: https://news.bitcoin.com/sentient-ai-does-not-equal-intelligent-ai-tau-uses-logic-to-make-machines-truly-understand-people/