Arabic - Shaping the Future of Beneficial AGI with OpenCog Hyperon

Translations
1

Source article: Shaping the Future of Beneficial AGI with OpenCog Hyperon | by SingularityNet | SingularityNET
Translation by: $cardano_class
Dework task link: https://app.dework.xyz/singularitynet-ambas/test-38287?taskId=ebea95e2-9a75-4679-9f6a-db01c365e84e
Community review: Please leave comments below about translation quality or like this post if it is well translated

تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي العام المفيد باستخدام OpenCog Hyperon

“إن أول آلة فائقة الذكاء هي آخر اختراع يحتاج الإنسان إلى صنعه على الإطلاق.”

(إيرفينغ جون جود، 1965)

1400×715 256 KB

في الفصل الأخير من رحلتنا إلى الذكاء العام المفيد (BGI)، يسعدنا مشاركة تقريرنا المرحلي لعام 2023. إنه يسلط الضوء على مجموعة العمل الاستثنائية التي قام بها فريق AGI الأساسي ل SingularityNET بالتعاون مع شركائنا الفرعيين TrueAGI وZarqa وشركائنا ومجتمع OpenCog الأوسع.

في التقرير، نقدم تحديثًا تقنيًا شاملاً يوضح كيفية نضج نهجنا على المستوى المعرفي تجاه BGI خلال العام الماضي. تشمل الإنجازات الرئيسية تطوير المكونات المعرفية لـ Hyperon، وتوسيع مشروع AI-DSL (الذكاء الاصطناعي - لغة خاصة بالمجال) إلى MeTTa (Meta Type Talk) SDK، والتقدم في التعلم التجريبي من خلال مشاريع مثل ROCCA (Rational OpenCog Control Agent) وNARS. (نظام الاستدلال غير البديهي).

نحن أيضًا نحدد خريطة طريق للتطوير المستقبلي، مع التركيز على إصدار Hyperon Alpha، وقابلية التشغيل البيني في العالم الحقيقي مع منصة SingularityNET، وتوسيع مكونات Hyperon، وتنفيذ النموذج المعرفي PRIMUS.

مع وجود هذه الأسس الحاسمة الآن، إلى جانب الإنجازات الأخرى في مجال الذكاء الاصطناعي - لا سيما في نماذج اللغات الكبيرة والشبكات العصبية المحولة، ولكن أيضًا في المعالجة المتزامنة للذكاء الاصطناعي، وهندسة أجهزة الذكاء الاصطناعي الرمزية الجديدة، ومجالات أخرى - فإننا في وضع ثابت لتحقيق الإمكانات الكاملة لـ Hyperon على نطاق واسع وتسريع التقدم نحو الذكاء العام المفيد حقًا.

يقدم هذا الملخص الموجز نظرة عامة على المفاهيم الأساسية ويلخص النقاط الرئيسية من التقرير. يمكنك العثور على التقرير الكامل في تقدم SingularityNET نحو الذكاء العام المفيد (BGI) .

نظرة عامة على OpenCog Hyperon

OpenCog Hyperon هو إطار معرفي متقدم يهدف إلى تحقيق الذكاء العام الاصطناعي (AGI) من خلال دمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي المختلفة مع مخطط ميتاغراف موزع يُعرف باسم Atomspace. تم تطويره بواسطة مؤسسة SingularityNET ومجتمع OpenCog وشركاء آخرين، وهو يمثل قفزة للأمام من إطار عمل OpenCog الأصلي، والذي يشار إليه الآن باسم OpenCog Classic. فهو يعالج قابلية التوسع ويتضمن أدوات رياضية متقدمة ومنطقًا لتصميم نظام أكثر عمقًا.

يمثل OpenCog Hyperon خطوة مهمة في السعي نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، حيث يقدم إطار عمل أكثر قابلية للتطوير وقوة من سابقه. فهو يدمج نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة في نظام موحد، مما يسهل التآزر المعرفي بين الخوارزميات المختلفة ويعزز التعاون الذي يمكّن النظام من محاكاة الذكاء البشري من خلال التعلم والاستدلال من المعرفة المتراكمة.

طوال عام 2023، أحرزنا تقدمًا كبيرًا في المكونات الأساسية لـ Hyperon، بما في ذلك مترجم MeTTa ومساحة الذرة الموزعة (DAS)، والتقدم نحو إصدار Hyperon Alpha. ركزت الجهود أيضًا على قابلية التوسع والنماذج الأولية للمكونات ذات المستوى الأعلى، مما يوضح إمكانات Hyperon كمنصة للبحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي العام.

لغة ميتا

قدم OpenCog Hyperon إضافة رئيسية إلى MeTTa - وهي لغة لا مركزية ذاتية التعديل مصممة للحسابات المعرفية، مما يتيح إمكانية التشغيل البيني داخل البنية. إنه يوحد البرمجة المنطقية والاحتمالية والوظيفية، مما يسهل تنفيذ خوارزمية الذكاء الاصطناعي وتطورها داخل Atomspace.

تشكل MeTTa “المترجم العالمي” الذي يمكّن هذه المجموعة الواسعة من أنظمة الذكاء الاصطناعي من التعاون ديناميكيًا بناءً على قاعدة المعرفة المشتركة لـ Atomspace (وتعزيز قاعدة المعرفة أثناء القيام بذلك). إن قدرة MeTTa على دعم التفكير الرمزي العصبي والتعامل مع حالات عدم اليقين (باستخدام التفكير الاحتمالي)، يجعلها أداة قوية ومتعددة الاستخدامات تعتبر حاسمة في سعينا لتطوير الذكاء الاصطناعي العام.

في عام 2023، شهدنا جاهزية مترجم MeTTa للاستخدام الداخلي، مع التطورات اللاحقة في النماذج الأولية لخوارزمية الذكاء الاصطناعي وتكامل DAS. تشمل الإنجازات الرئيسية تنفيذ الحد الأدنى من نواة MeTTa، والتسلسل العكسي في MeTTa، والعمل التمهيدي على التحكم في الاستدلال، وعرض قدرات Hyperon المتطورة.

لقد شرعنا أيضًا في تعاون استكشافي مع F1REFL3Y.io، يتضمن الجمع بين MeTTa وشكليات حساب التفاضل والتكامل Rho ولغة Rholang المرتبطة بها، وهي أدوات رياضية متطورة تم تطويرها في الأصل لـ RChain blockchain، تهدف إلى تزويد MeTTa بآلية إضافية قابلة للتطوير ولا مركزية التزامن.

الفضاء الذري الموزع

هناك تحسين مهم آخر تم تقديمه في OpenCog Hyperon وهو Distributed Atomspace (DAS)، وهو امتداد لـ Atomspace إلى مكون أكثر استقلالية مصمم لدعم الاتصالات المتزامنة المتعددة مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي المختلفة، مما يوفر واجهة استعلام مرنة لقواعد المعرفة الموزعة. يقوم مطورو SingularityNET وTrueAGI بدمج DAS وبقية Hyperon في إطار عمل “AGI كخدمة” قادر على خدمة احتياجات AGI لمجموعة واسعة من العملاء بكفاءة وأمان.

AI-DSL في عام 2023

في عام 2023، شهدت خارطة طريق مشروع AI-DSL تغييرات كبيرة، حيث تكيفت مع التقنيات والأدوات الجديدة. في وقت مبكر من العام، تم تطوير النماذج الأولية باستخدام تحليل سوق Idris for SingularityNET، والذي حول التركيز لاحقًا إلى تطوير MeTTa لقدرات AI-DSL، بما في ذلك وظائف التسلسل والكتابة.

بالإضافة إلى ذلك، أدى ظهور أنظمة مثل ChatGPT وHuggingGPT إلى استكشاف هذه التقنيات. ونتيجة لذلك، قررنا العمل على SingularityNET Platform Assistant لتوفير نظام سهل الاستخدام للتفاعل مع منصة SingularityNET (على سبيل المثال، طلب الخدمات أو سير العمل المدمج باللغة الطبيعية عبر LLM) كمسار إضافي.

دمج LLMs في OpenCog Hyperon

في SingularityNET، قمنا بتطوير واستخدام الشبكات العصبية العميقة (DNNs) كخدمات على منصة SIngularityNET وكمكونات OpenCog لحل المهام المختلفة في الروبوتات وأنظمة الحوار والمعلوماتية الحيوية والمجالات الأخرى. ومع ذلك، فإن التطورات الأخيرة في LLMs وهندسة المحولات، بالإضافة إلى الإنجازات الرائعة لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) قد دفعت إلى مزيد من الاستكشاف لقدرتها على المساهمة في تحقيق هدف تحقيق الذكاء الاصطناعي العام، سواء كان ذلك من خلال التعزيزات الإضافية أو الدمج في أطر الذكاء الاصطناعي العام الأوسع. مثل هايبرون.

LLMs، على الرغم من نطاقها الواسع، تواجه قيودًا مثل الهلوسة، ونقص الذاكرة، واكتساب المعرفة غير المتسقة، والتحديات في التفكير متعدد الخطوات. تنبع هذه القيود من بنيتها المغذية، والتي تتضمن تجزئة كميات هائلة من البيانات أثناء التدريب للاستدعاء أثناء الاستدلال، مما يحد من قدرتها على التعامل مع المهام الجديدة أو التكيف مع القواعد أو المواقف الجديدة.

ومع ذلك، فإن بيانات التدريب المكثفة التي يقدمها LLMs تمكنهم من أداء مجموعة واسعة من المهام، ووضعها على أنها ما يمكن أن يسمى “الذكاء الاصطناعي الضيق العام” نظرًا لنطاقها الواسع ولكن قدرات التعميم المحدودة.

ما وراء LLMs

القيود المفروضة على LLMs لا تعني أنها ليست ذات قيمة لتطوير الذكاء الاصطناعي العام. تقدم عيوبهم وإنجازاتهم نظرة ثاقبة لطبيعة الذكاء الاصطناعي العام. للتغلب على القيود المفروضة على LLMs، يعمل المجتمع العالمي على تعزيزها باستخدام تقنيات مثل الرسوم البيانية المعرفية، ودمج الذاكرة، والمكونات الإضافية لبحث الويب. تجعل هذه التحسينات LLMs أكثر فائدة ولكنها لا تستطيع تحقيق الذكاء الاصطناعي العام.

لذلك، على الرغم من أن LLMs مفيدة، إلا أن الارتقاء بها نحو الذكاء الاصطناعي العام يتطلب معالجة هذه القيود من خلال تكامل أعمق مع الأنظمة الرمزية العصبية أو من خلال تعزيزها بالمكونات العصبية.

التفاعل العصبي الرمزي

يتطلب دمج LLMs مع Hyperon التواصل بلغة MeTTa، مما يسمح لهم بالعمل كمساحات ذرية للاستعلام والجمع بين المعالجة الرمزية والعصبية لتعويض نقاط ضعف بعضهم البعض. تتضمن هذه العملية استخدام MeTTa للتكوين الفوري والسلاسل مع عمليات مثل استفسارات الرسم البياني للمعرفة، مما يتيح التفاعل السلس بين المكونات.

في SingularityNET و Zarqa، نستكشف نهجًا واحدًا يغطي قدرات Langchain والتوجيه للكتابة النصية الفورية وترجمة الإخراج، وآخر لتحويل اللغة الطبيعية إلى MeTTa للتخزين والتفكير في Atomspace. هذه جزء من إطار عمل أوسع يسمى MeTTa-Motto، يتجلى في تطبيقات مثل مساعد منصة SingularityNET وتكامل NARS لقدرات الأسئلة والأجوبة المحسنة.

نحن نحقق أيضًا في تكامل أعمق بين Hyperon-LLM، مثل ضبط LLMs لفهم MeTTa وتعزيز التواصل مع Atomspace من خلال آليات الانتباه المتقاطع، حتى مع التفكير في تضمين LLMs داخل Atomspace. تهدف هذه الجهود إلى الاستفادة من المعرفة الواضحة والمنطق في تطوير الذكاء الاصطناعي العام.

التعلم التجريبي - ROCCA، NARS، المنطق السببي، AIRIS

في عام 2023، تحول تركيز OpenCog إلى تطوير عوامل ذكية عبر Hyperon، مع دمج مشاريع مثل ROCCA للتعلم التجريبي. تركزت الجهود على نقل المكونات الرئيسية مثل السلاسل الأمامية والخلفية، PLN، والتعدين النمطي إلى Hyperon. أدت القدرات المتقدمة لـ Hyperon/MeTTa إلى تسريع هذه التحولات بشكل كبير، مما عزز جودة المكونات وعموميتها. يتضمن ذلك سلسلة متعددة الاستخدامات وتكامل نظام التفكير التجريبي NARS، والاستفادة من ميزات MeTTa المبتكرة لتبسيط الكود وتحسين النمطية والأداء.

تهدف المبادرة أيضًا إلى دمج أفضل عناصر الأنظمة المختلفة، بما في ذلك ROCCA و ONA (OpenNARS للتطبيق) و OpenPsi و AIRIS (رمزية التعزيز الذكي المستقلة المفسرة)، في إطار تعلم تجريبي شامل داخل Hyperon. يركز هذا الإطار على المخططات المعرفية ويقدم نموذجًا للفضول للاستكشاف البيئي الفعال، مما يدل على إمكانية التفوق على أساليب التعلم المعزز التقليدية من حيث كفاءة البيانات. يتم حاليًا اختبار هذه التطورات في سيناريوهات عالم الشبكة للتحقق من فعاليتها.

تقدم SingularityNET نحو الذكاء العام المفيد

بينما نقف على شفا حقبة جديدة في الذكاء الاصطناعي، وصلت الرحلة من المفهوم إلى الواقع للذكاء العام الاصطناعي إلى مراحلها النهائية.

لا يعرض تقريرنا المرحلي لعام 2023 فقط الخطوات التي قطعناها في الحوسبة المعرفية وتكامل الذكاء الاصطناعي. كما أنه يدل على تفانينا في التطوير الأخلاقي وتطبيق AGI.

إن التقدم داخل OpenCog Hyperon، مدفوعًا بالجهود المتفانية لفريق SingularityNET الأساسي AGI وشركائنا ومجتمع OpenCog النابض بالحياة، هو شهادة على الطموح الجماعي لتسخير AGI من أجل الصالح العام لجميع الكائنات الواعية.

كان التعاون مع المطورين الخارجيين والمجتمع مفتوح المصدر مفيدًا في رحلتنا - فقد أثرى وجهات نظرنا، وسرع تقدمنا، ومهد الطريق لـ AGI مفيد حقًا.

نحن ملتزمون بتطوير Hyperon بطريقة منفتحة ومسؤولة وأخلاقية، ونتطلع إلى العمل مع المطورين الخارجيين والمفتوحين لضمان أن تكون أنظمة AGI على المستوى البشري مفيدة ورحيمة ومفيدة للبشرية.

حول SingularityNET

SingularityNET هي منصة ذكاء اصطناعي لامركزية وسوق لخدمات الذكاء الاصطناعي (AI). تتمثل مهمتنا في إنشاء ذكاء عام اصطناعي لامركزي وديمقراطي وشامل ومفيد (AGI)، وإضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي و AGI من خلال:

  • منصتنا، حيث يمكن لأي شخص تطوير خوارزميات ونماذج وبيانات الذكاء الاصطناعي ومشاركتها وتحقيق الدخل منها.
  • سيكون OpenCog Hyperon ، إطار عمل AGI الرائد للرمز العصبي، بمثابة خدمة أساسية للموجة التالية من ابتكارات الذكاء الاصطناعي.
  • نظامنا البيئي ، يعمل على تطوير حلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة عبر قطاعات السوق لإحداث ثورة في الصناعات.

ابق على اطلاع بأحدث الأخبار ، تابعنا على: