Ang Sentient AI ay Hindi Katumbas ng Intelligent AI

sponsored

Marahil narinig mo na LaMDA ng Google at ang viral na talakayan tungkol sa kung ang isang AI ay maaaring maging sensitibo. Ang koponan sa Tau argues na marahil, ang sentience ng isang AI ay isang maliit na bahagi lamang ng katalinuhan nito. Sa halip, ang tunay na katalinuhan ng AI ay ibabatay sa kakayahan nitong lohikal na maunawaan ang mga pangangailangan ng mga tao at awtomatikong masiyahan sila.

Tau ay ang kauna-unahang platform na magagawang kunin ang mga iniisip, payo, at kaalaman ng mga gumagamit nito at i-update ang sarili nitong software sa real-time sa pamamagitan ng pagpapasulat sa mga user nito sa mga wika na parehong nababasa at naiintindihan ng mga makina at tao. Ang desentralisadong social network ng Tau at ang aspeto ng pananalapi nito, Agoras cryptocurrency, ay pinapagana ng isang AI na tinatawag ng team na tunay na matalinong artificial intelligence – Logical AI. Ang lohikal na AI ay lubhang naiiba sa Machine Learning, at, ayon sa tagapagtatag ng Tau na si Ohad Asor, ay nasa bingit ng pagiging susunod na malaking alon sa mundo ng teknolohiya.

Sa Tau, ang Logical AI ay magbibigay-daan sa iyo na makilahok sa mga talakayan ng bilyun-bilyong tao at agad na makita ang kolektibong sinasadyang kahulugan sa likod ng mga kaisipang ibinahagi sa network. Makakamit ito sa pamamagitan ng paggamit ng mga Controlled Natural Languages ​​(CNLs) sa mga tao na parehong mauunawaan ng mga tao at mga makina. Ang bawat pag-iisip at bawat piraso ng kaalaman, tahasan man o implicit, ay awtomatikong makikilala at mairerehistro bilang iyong Worldview, na magsisilbing iyong profile sa Tau at magiging ganap na sa iyo ang pagmamay-ari. Ang pagkakaroon ng iyong mga ideya at kaalaman na nakaayos sa ganoong advanced na paraan ay nangangahulugan na magagawa mong hindi lamang makatuklas ng mga groundbreaking na solusyon, ngunit mapagkakitaan din ang iyong kaalaman sa isang walang hirap at direktang paraan na hindi pa posible noon.

Sa pamamagitan lamang ng paglalagay ng iyong mga saloobin sa Tau, ang iyong kaalaman ay awtomatikong magiging isang digital asset na pagmamay-ari mo. Magagawa mong ibenta ang iyong kaalaman sa iba pang mga mamimili, o gamitin ito upang makabuo ng kita sa pamamagitan ng pagrenta ng mga partikular na piraso nito sa iyong mga subscriber dahil mauunawaan ni Tau na kahit isang piraso ng iyong kaalaman ay maaaring maging bahagi ng solusyon sa problema ng isang tao. Iha-highlight ng Tau ang kumbinasyon ng kaalaman ng maraming user at ipanukala ito bilang isang solusyon sa mahalaga at kumplikadong mga problema, kaya ginagarantiyahan na ang kinakailangang kaalaman ay tumutugma sa mga pagtutukoy ng 100%.

Wala sa mga solusyong ito ang magiging posible sa anumang iba pang uri ng AI, maliban sa isa batay sa lohika. Ito ay dahil, sa madaling salita, ang Logical AI ay tungkol sa mga salita at pangungusap. Sa kaibuturan nito, ito ay tungkol sa kakayahang maghinuha ng mga pahayag mula sa iba pang mga pahayag, sa paraan ng tinatawag na Deductive Reasoning. Halimbawa, mula sa tatlong pahayag:

• Nasa France ang Paris.
• Nasa Europe ang France.
• Kung ang x ay nasa y, at ang y ay nasa z, kung gayon ang x ay nasa z. Ito, para sa lahat ng x, y, z.

mahihinuha natin ang pahayag

Ang larangan ng Mathematical Logic ay nagtuturo na halos lahat ng mga lohikal na tanong ay maaaring bumaba sa ganitong paraan ng pagbabawas. Halimbawa, ang isang set ng mga pahayag ay magkasalungat, kung at kung maaari lamang nating mahihinuha mula rito ang isang pahayag at ang negasyon nito.

Ang lohikal na AI ay ang mekanisasyon ng lohikal na pangangatwiran: paghahanap ng mga kontradiksyon, pagtukoy kung ang isang konklusyon ay sumusunod sa ibinigay na mga pagpapalagay, at iba pa. Samakatuwid, ito ay tungkol sa kakayahang hayaan ang mga makina na maunawaan kung ano ang gusto naming sabihin sa kanila, lampas lamang sa mga tagubilin ng makina.

Samantala, ang Machine Learning, na kasalukuyang pinakalaganap na anyo ng AI, ay tungkol sa pag-generalize mula sa mga halimbawa. Kaya kung sasabihin namin ang halimbawa sa itaas ng France at Paris sa paraan ng machine learning, kailangan naming ibigay ang algorithm ng maraming halimbawa ng form na "x ay nasa y", at pagkatapos ay umaasa na ang algorithm ay magtatapos na Paris ay nasa Europa.

Ang ganitong uri ng komunikasyon ay hindi karapat-dapat na tawaging matalino, dahil paano magiging matalino ang isang bagay kung hindi nito mahihinuha na ang Paris ay nasa Europa, at kailangang makakita ng isang malaking bilang ng mga halimbawa upang "maunawaan" iyon, habang kahit na iyon. hindi garantisado? Ang paglalahat mula sa mga halimbawa ay may probabilistikong kalikasan. Paano tayo makakagawa ng hula tungkol sa mga hindi nakikitang sample? Nakakagulat na ang Machine Learning ay maaaring tama kung minsan at hindi ito ganap na random, at sa katunayan, ang Machine Learning ay nararapat na tawaging isang mathematical na himala. Pagkatapos ng lahat, paano masasabi ng isang tao ang isang bagay na, sa mataas na posibilidad, kahit tinatayang tama, sa ilalim ng zero na kaalaman na lampas sa ilang mga sample?

Nakakagulat, magagawa iyon ng machine learning. At iyon ang tungkol sa Machine Learning sa lahat ng mga pakinabang at disadvantage nito. Ang use-case nito ay kapag wala tayong kaunti o walang kaalaman tungkol sa isang system, at ang magagawa lang natin ay kumuha ng mga sample at subukang gawing pangkalahatan ang mga ito.

Ang lohikal na AI, sa kabilang banda, ay tungkol sa buong kaalaman at pagiging ganap, tahasan man o hindi. Ito rin ay tungkol sa isang mas mahusay na paraan ng komunikasyon, direktang komunikasyon, "pagsasabi lamang ng bagay", sa halip na magtrabaho sa pagbibigay ng maraming halimbawa.

Dagdag pa, nangyayari na ang Machine Learning ay likas na walang kakayahang magsagawa ng lohikal na pangangatwiran, hal. pagtukoy ng mga kontradiksyon. Ito ay mathematically proven gamit ang complexity-theoretic arguments. Kaya't hindi nakakagulat na ang Machine Learning ay nakakatugon lamang ng tagumpay sa mga larangan na hindi verbal, habang sa larangan ng Natural Language Processing, ito ay nagpapakita lamang ng napakalimitadong mga kakayahan.

Gayunpaman, ang kabaligtaran ay ganap na wasto: hindi lamang lohika ang makakagawa ng pag-aaral ng makina, ngunit ginagawa na nito. Ang mga algorithm sa pag-aaral ng machine ay ipinahayag na sa mga lohikal na anyo (sa kaibahan sa mga halimbawa) at ipinatupad na bilang mga programa sa computer na mayroon ding isang lohikal na anyo sa halip na probabilistic, katulad ng mga tagubilin sa makina.

Samakatuwid, sinasaklaw ng Logical AI ang Machine Learning, ngunit ang kabaligtaran ay hindi kailanman makakamit. Ang isa pang paraan para sabihin ito ay ang mga sumusunod: ang machine learning sa huli ay sumasaklaw sa tinatawag na Inductive at Abductive Reasoning (na halos tumutugma sa tinatawag na pinangangasiwaan at hindi pinangangasiwaang pag-aaral), at dahil dito ito ay napaka-promising, gayunpaman ay nasa isang anyo pa rin na limitado sa mga halimbawa lamang, at higit pa, ang mga kasalukuyang teknolohiya ay nakikitungo lamang sa data ng numerical na kalikasan, o sa data na maaaring ma-convert sa ganoon. Ang Logical AI, sa kabilang banda, ay maaaring sumaklaw sa Deductive Reasoning, Inductive Reasoning, at Abductive Reasoning, sa kabuuan, sa qualitative at pati na rin sa quantitative na data.

Ito ang mga pangunahing dahilan kung bakit Tau ay pinili ang Logical AI bilang ang pinakahuling anyo ng AI, na nangangatwiran na ang Machine Learning ay isang milestone lamang sa kasaysayan ng AI. Ang mga solusyon ni Tau ay magpapahusay sa maraming aspeto ng bandwidth ng tao, mula sa diskusyon-scaling, hanggang sa monetization ng kaalaman, hanggang sa mga matalinong kontrata at desentralisadong pamamahala. Ang lahat ng ito ay dahil sa kakayahan ng lohika na tulay ang agwat sa pagitan ng mga tao at mga makina.

Matuto pa tungkol kay Tau at sa koponan sa likod nito dito

Sumali sa lumalaking komunidad ng Tau sa Telegrama

Ito ay isang nai-sponsor na post. Alamin kung paano maabot ang aming madla dito. Basahin ang disclaimer sa ibaba.

Bitcoin.com Media

Ang Bitcoin.com ay ang pangunahing pinagmumulan ng lahat ng bagay na nauugnay sa crypto.
Makipag-ugnay sa [protektado ng email] para pag-usapan ang tungkol sa mga press release, mga naka-sponsor na post, podcast at iba pang mga opsyon.

Mga Credits ng Larawan: Shutterstock, pixel, Wiki Commons