Розумний ШІ не дорівнює розумному ШІ

Рекламні

Ви, напевно, чули про LaMDA від Google і вірусна дискусія про те, чи може ШІ стати розумним. Команда при Тау стверджує, що, можливо, сприйнятливість штучного інтелекту є лише невеликою частиною його інтелекту. Швидше, справжній інтелект ШІ базуватиметься на його здатності логічно розуміти потреби людей і автоматично їх задовольняти.

Тау це перша в історії платформа, яка зможе використовувати думки, поради та знання своїх користувачів і оновлювати власне програмне забезпечення в режимі реального часу, дозволяючи своїм користувачам писати мовами, які можуть читати та розуміти як машини, так і люди. Децентралізована соціальна мережа Tau та її грошовий аспект, Криптовалюта Agoras, працює на основі штучного інтелекту, який команда називає справді інтелектуальним штучним інтелектом – логічним штучним інтелектом. Логічний штучний інтелект кардинально відрізняється від машинного навчання і, за словами засновника Tau Охада Асора, знаходиться на порозі того, щоб стати наступною великою хвилею у світі технологій.

На Tau Logical AI дозволить вам брати участь в обговореннях мільярдів людей і миттєво побачити колективний навмисний сенс, що стоїть за думками, які діляться в мережі. Це буде досягнуто завдяки тому, що люди будуть використовувати контрольовані природні мови (CNL), які можуть розуміти як люди, так і машини. Кожна думка та кожне знання, явне чи неявне, буде автоматично розпізнано та зареєстровано як ваше бачення світу, яке діятиме як ваш профіль на Tau і буде повністю вашим. Організація ваших ідей і знань таким передовим способом означатиме, що ви зможете не лише відкривати новаторські рішення, але й монетизувати свої знання в простий і прямий спосіб, який раніше був неможливий.

Просто ввівши свої думки на Tau, ваші знання автоматично стануть вашим цифровим активом. Ви зможете продавати свої знання іншим покупцям або використовувати їх для отримання прибутку, здаючи в оренду певні їх частини своїм передплатникам, оскільки Тау зрозуміє, що навіть частка ваших знань може бути частиною вирішення чиєїсь проблеми. Tau підкреслить поєднання знань багатьох користувачів і запропонує його як рішення важливих і складних проблем, таким чином гарантуючи, що необхідні знання відповідають специфікаціям на 100%.

Жодне з цих рішень не було б можливим з будь-яким іншим типом ШІ, за винятком того, що базується на логіці. Це тому, що, простіше кажучи, Logical AI — це лише слова та речення. По суті, мова йде про здатність виводити твердження з інших висловлювань, у моді так званого дедуктивного міркування. Наприклад, із трьох тверджень:

• Париж знаходиться у Франції.
• Франція в Європі.
• Якщо x в y, а y в z, то x в z. Це для всіх x, y, z.

ми можемо зробити висновок про твердження

Галузь математичної логіки вчить, що практично всі логічні запитання можна звести до цієї форми дедукції. Наприклад, набір тверджень є суперечливим тоді і тільки тоді, коли ми можемо вивести з нього як твердження, так і його заперечення.

Логічний ШІ — це механізація логічних міркувань: пошук протиріч, визначення того, чи випливає висновок із заданих припущень тощо. Тому мова йде про здатність дозволити машинам зрозуміти, що ми хочемо їм сказати, окрім простих машинних інструкцій.

Тим часом машинне навчання, яке наразі є найпоширенішою формою ШІ, — це узагальнення на основі прикладів. Отже, якщо ми повинні були повідомити наведений вище приклад Франції та Парижа в моді машинного навчання, ми повинні були б надати алгоритму багато прикладів у формі «x є в y», а потім сподіватися, що алгоритм прийде до висновку, що Париж знаходиться в Європі.

Таку форму комунікації навіть не заслуговує називати інтелектуальною, оскільки як щось може бути розумним, якщо воно не може зробити висновок, що Париж знаходиться в Європі, і має побачити велику кількість прикладів, щоб «зрозуміти» це, хоча навіть це не гарантується? Узагальнення на прикладах носить імовірнісний характер. Як ми можемо зробити припущення про невидимі зразки? Дивно, що машинне навчання іноді може бути правим і не зовсім випадковим, і справді машинне навчання заслуговує на те, щоб його називали математичним дивом. Зрештою, як можна сказати щось, що є, з високою ймовірністю, навіть приблизно правильним, за нульового знання поза деякими зразками?

Дивно, але машинне навчання може це зробити. І це суть машинного навчання з усіма його перевагами та недоліками. Випадок його використання – це коли ми мало або зовсім не знаємо про систему, і все, що ми можемо зробити, це взяти зразки та спробувати їх узагальнити.

З іншого боку, логічний ШІ — це повне знання та абсолютність, явно чи неявно. Це також набагато ефективніший спосіб спілкування, пряме спілкування, «просто кажучи», замість того, щоб наводити багато прикладів.

Крім того, сталося так, що машинне навчання за своєю суттю не здатне виконувати логічне міркування, наприклад, виявляти протиріччя. Це математично доведено за допомогою аргументів теорії складності. Тому не дивно, що машинне навчання досягає успіху лише в сферах невербального характеру, тоді як у сфері обробки природної мови воно надає лише дуже обмежені можливості.

Однак цілком вірним є зворотний шлях: не тільки логіка може виконувати машинне навчання, але вона вже це робить. Алгоритми машинного навчання вже виражені в логічних формах (на відміну від прикладів) і вже реалізовані як комп’ютерні програми, які також приймають логічну швидше ймовірнісну форму, а саме машинні інструкції.

Таким чином, охоплення логічного штучного інтелекту також охоплює машинне навчання, але навпаки неможливо досягти. Інший спосіб сказати це так: машинне навчання в кінцевому підсумку охоплює те, що називається індуктивним і абдуктивним міркуванням (які приблизно відповідають тому, що називається контрольоване та неконтрольоване навчання), і як такий він є дуже перспективним, однак все ще у формі, яка обмежена лише прикладами, і, крім того, сучасні технології мають справу лише з даними числового характеру або з даними, які можна перетворити на такі. З іншого боку, логічний штучний інтелект може охоплювати дедуктивне міркування, індуктивне міркування та абдуктивне міркування разом у якісних і кількісних даних.

Це основні причини Тау обрав логічний штучний інтелект як найкращу форму штучного інтелекту, стверджуючи, що машинне навчання є лише віхою в історії штучного інтелекту. Рішення Tau покращать багато аспектів людської пропускної здатності, від масштабування дискусій до монетизації знань, розумних контрактів і децентралізованого управління. Усе це завдяки здатності логіки подолати прірву між людьми та машинами.

Дізнайтеся більше про Tau та команду, що стоїть за ним тут

Приєднуйтесь до зростаючої спільноти Tau Telegram

Це спонсорований допис. Дізнайтеся, як охопити нашу аудиторію тут. Прочитайте відмову нижче.

ЗМІ Bitcoin.com

Bitcoin.com є головним джерелом всього, що пов’язано з криптовалютою.
Контакти [захищено електронною поштою] щоб поговорити про прес-релізи, спонсоровані публікації, подкасти та інші варіанти.

Зображення кредитів: Shutterstock, Pixabay, Wiki Commons