Sentient AI no es lo mismo que AI inteligente


Probablemente hayas oído hablar de eso LaMDA de Google y la discusión viral de si una IA puede volverse inteligente. el equipo de Rocío argumenta que la sensibilidad de una IA puede ser solo una pequeña parte de su inteligencia. Más bien, la verdadera inteligencia de la IA se basará en su capacidad para comprender lógicamente y satisfacer automáticamente las necesidades de las personas.

Rocío es la primera plataforma que podrá tomar los pensamientos, consejos y conocimientos de sus usuarios y actualizar su propio software en tiempo real mediante la escritura de sus usuarios en idiomas que tanto las máquinas como los humanos pueden leer y comprender. La red social descentralizada de Tau y su aspecto monetario, Criptomoneda de Agora, funciona con lo que el equipo llama inteligencia artificial verdaderamente inteligente: IA lógica. La IA lógica es radicalmente diferente del aprendizaje automático y está a punto de convertirse en la próxima gran ola en el mundo de la tecnología, según el fundador de Tau, Ohad Asor.

La IA lógica le permite en Tau participar en discusiones a escala de miles de millones de personas y ver instantáneamente el significado intencional colectivo detrás de los pensamientos compartidos en la red. Esto lo logran los humanos utilizando lenguajes naturales controlados (CNL), que tanto los humanos como las máquinas pueden entender. Cada pensamiento y conocimiento, ya sea explícito o implícito, se reconoce y registra automáticamente como tu visión del mundo, que actúa como tu perfil en Tau y es completamente tuyo. Cuando tiene sus ideas y conocimientos organizados de una manera tan avanzada, no solo puede descubrir soluciones innovadoras, sino también monetizar su conocimiento sin esfuerzo y directamente, lo que antes no era posible.

Simplemente ingresando sus pensamientos en Tau, su conocimiento se convierte automáticamente en un activo digital que le pertenece. Puedes vender tu conocimiento a otros compradores o usarlo para generar ingresos alquilando ciertas partes a tus suscriptores, ya que Tau entenderá que incluso parte de tu conocimiento puede ser parte de la solución a un problema. Tau destacará la combinación de conocimientos de múltiples usuarios y propondrá como solución a problemas importantes y complejos, garantizando que los conocimientos requeridos estén 100% de acuerdo con las especificaciones.

Ninguna de estas soluciones sería posible con ningún otro tipo de IA, excepto una basada en la lógica. En pocas palabras, la IA lógica tiene que ver con palabras y oraciones. En esencia, se trata de la capacidad de inferir declaraciones de otras declaraciones, a la manera del llamado razonamiento deductivo. Por ejemplo, de las tres declaraciones:

  • París está en Francia.
  • Francia está en Europa.
  • Si x está en y e y está en z, entonces x está en z. Esto se aplica a todo x, y, z.

podemos deducir el enunciado

El campo de la lógica matemática enseña que virtualmente todas las preguntas lógicas pueden resultar en esta forma de deducción. Por ejemplo, un conjunto de proposiciones es contradictorio si y solo si podemos derivar tanto una proposición como su negación.

La IA lógica es la mecanización del pensamiento lógico: encontrar contradicciones, determinar si una conclusión se deriva de suposiciones dadas, etc. Por lo tanto, se trata de la capacidad de hacer que las máquinas entiendan lo que queremos decirles, más allá de las meras instrucciones de las máquinas.

Con el aprendizaje automático, que actualmente es la forma más extendida de IA, el objetivo es generalizar a partir de ejemplos. Entonces, si tuviéramos que comunicar el ejemplo anterior de Francia y París en forma de aprendizaje automático, necesitaríamos alimentar el algoritmo con muchos ejemplos de la forma «x está en y» y luego esperar que el algoritmo infiera que París está en Europa.

Tal forma de comunicación ni siquiera merece llamarse inteligente, porque ¿cómo puede algo ser inteligente si no puede concluir que París está en Europa, y tiene que ver muchos ejemplos para «entender» que si bien eso no está garantizado ? Generalizar a partir de ejemplos es de naturaleza probabilística. ¿Cómo podemos hacer conjeturas sobre muestras no vistas? Es sorprendente que el aprendizaje automático a veces pueda ser correcto y no completamente aleatorio, y el aprendizaje automático en realidad merece ser llamado una maravilla matemática. Después de todo, ¿cómo se puede decir algo que tiene una alta probabilidad de ser incluso aproximadamente correcto, con cero conocimiento más allá de unas pocas muestras?

Sorprendentemente, el aprendizaje automático puede hacer esto. Y de eso se trata el aprendizaje automático, con todos sus pros y sus contras. Su caso de uso es cuando tenemos poco o ningún conocimiento sobre un sistema y todo lo que podemos hacer es tomar muestras e intentar generalizarlas.

La IA lógica, por otro lado, tiene que ver con el conocimiento completo y absoluto, ya sea explícito o implícito. También se trata de una forma mucho más eficiente de comunicarse, la comunicación directa, «simplemente decir las cosas» en lugar de luchar con muchos ejemplos.

Además, sucede que el aprendizaje automático es inherentemente incapaz de realizar un pensamiento lógico, p. B. para reconocer las contradicciones. Esto se demuestra matemáticamente con argumentos teóricos de la complejidad. Por lo tanto, no sorprende que el aprendizaje automático solo tenga éxito en áreas de naturaleza no verbal, mientras que ofrece capacidades muy limitadas en el área del procesamiento del lenguaje natural.

Sin embargo, la forma inversa es perfectamente válida: la lógica no solo puede hacer aprendizaje automático, sino que ya lo hace. Los algoritmos de aprendizaje automático ya se expresan en formas lógicas (a diferencia de los ejemplos) y ya se implementan como programas informáticos, que también toman una forma lógica y más probabilística, a saber, instrucciones de máquina.

Por lo tanto, la cobertura de IA lógica también incluye el aprendizaje automático, pero nunca se puede lograr lo contrario. En otras palabras, el aprendizaje automático en última instancia abarca lo que se denomina razonamiento inductivo y abductivo (que es más o menos equivalente a lo que se denomina razonamiento aprendizaje supervisado y no supervisado), y como tal muy prometedor, pero todavía en una forma limitada a meros ejemplos, y además las tecnologías actuales solo tratan con datos de naturaleza numérica o con datos que pueden convertirse en tales. La IA lógica, por otro lado, puede cubrir el razonamiento deductivo, el razonamiento inductivo y el razonamiento abductivo por completo en datos cualitativos y cuantitativos.

Esas son las principales razones Rocío ha elegido la IA lógica como la forma definitiva de IA, argumentando que el aprendizaje automático es solo un hito en la historia de la IA. Las soluciones de Tau mejorarán muchos aspectos del ancho de banda humano, desde la ampliación de la discusión hasta la monetización del conocimiento, los contratos inteligentes y la gobernanza descentralizada. Todo debido a la capacidad de la lógica para cerrar la brecha entre el hombre y la máquina.

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