Arabic - The Future of AI with AIRIS: A Dynamic Approach to Learning and Adaptation

Translations
1

Source article: The Future of AI with AIRIS: A Dynamic Approach to Learning and Adaptation
Translation by: $cardano_class
Dework Task Link: https://app.dework.xyz/singularitynet-ambas/test-38287?taskId=897e9fbd-742a-45be-b88f-ec84d215c251
Community review: Please leave comments below about translation quality or like this post if it is well translated

مستقبل الذكاء الاصطناعي مع AIRIS: نهج ديناميكي للتعلم والتكيف

700×358 38.3 KB

لا يتوقف الذكاء الاصطناعي عن التطور، وعامًا بعد عام، نتجاوز الأنظمة التقليدية القائمة على القواعد ونتجه نحو نماذج أكثر قدرة على التكيف والاستقلالية للذكاء الاصطناعي. ومن بين هذه الأنظمة المتطورة نظام AIRIS التابع لشركة SingularityNET، والذي يرمز إلى Autonomous Intelligent Reinforcement Interpreted Symbolism (الرمزية المفسرة ذاتية التعزيز الذكي).

لقد أحرز AIRIS قدرًا هائلاً من التقدم في العام الماضي، حيث أظهر قدرة ملحوظة على التعلم والتكيف وحل المشكلات في بيئات معقدة بشكل متزايد. ونعتقد أن هذا المستوى الأعلى من حل المشكلات في العالم الحقيقي يمثل إنجازًا مهمًا في تطوير الذكاء الاصطناعي - وهو إنجاز نود أن نشاركه معك.

في مراحله الأولية، أظهر AIRIS قدراته على التعلم وحل المشكلات في بيئة لعبة ألغاز ثنائية الأبعاد. هناك، أظهر قدرات تفكير أعلى مستوى من خلال تحديد أهداف فرعية، مثل العثور على مفاتيح لفتح الأبواب. تعلم العميل تحقيق الأهداف من خلال الاستكشاف والتفاعل، وخلق منهجيات حل المشكلات الخاصة به.

اليوم، يتطور AIRIS من خلال الانتقال من بيئة ثنائية الأبعاد إلى بيئة ثلاثية الأبعاد، وهو AIRIS Minecraft Agent. ويطرح الانتقال بين البيئتين العديد من التحديات - فالعالم ثلاثي الأبعاد أكثر تعقيدًا بطبيعته، مع تنوع أكبر في الكائنات والتفاعلات والاعتبارات المكانية. ولا يجب على وكيل الذكاء الاصطناعي التنقل في مشهد أكثر تعقيدًا فحسب، بل يجب عليه أيضًا التعامل مع مجموعة أوسع من الإجراءات والعوامل البيئية.

إذا كنت مهتمًا بالتعمق أكثر في الجوانب الفنية لنظام AIRIS والتطورات المثيرة داخل SingularityNET، فتأكد من الاطلاع على حلقة الثلاثاء الفنية مع Berick Cook، مطور الذكاء الاصطناعي في SingularityNET. في هذه السلسلة الجذابة، نستكشف تعقيدات مشاريع الذكاء الاصطناعي لدينا، مع مناقشات الخبراء والعروض التوضيحية التي تسلط الضوء على القدرات المبتكرة لـ AIRIS. سواء كنت من المتحمسين للذكاء الاصطناعي أو بدأت رحلتك للتو، فإن هذه الحلقات توفر رؤى قيمة ومعرفة عملية يمكن أن تعزز فهمك للمشهد المتطور للذكاء الاصطناعي.

تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية، أو GOFAI، على أساس عبارات “إذا-فإن” الواضحة.

تتطلب هذه الأنظمة برمجة دقيقة لكل سيناريو محتمل، مما يجعلها غير مرنة ومحدودة في البيئات الديناميكية.

تخيل أن هناك شخصية في لعبة تفهم أنه إذا تم الضغط على زر، فيجب عليها التحرك في اتجاه معين.

على النقيض من ذلك، يتعلم AIRIS القواعد من خلال الملاحظة وليس البرمجة الصريحة. فهو يتفاعل مع بيئته، ويضع التوقعات، ويصقل نموذجه الداخلي بناءً على النتائج التي يتم رصدها.

في مثال شخصية لعبتنا، قد يلاحظ AIRIS أن الضغط على زر يحرك الشخصية، ومن خلال التفاعل، يتعلم التنبؤ بحركة الشخصية، والتكيف عند مواجهة عقبات جديدة (مثل الجدران، على سبيل المثال).

يتفوق نظام الذكاء الاصطناعي المتطور هذا، والذي يتجاوز الذكاء الاصطناعي التقليدي القديم (GOFAI) الذي يعتمد على قواعد “إذا-فإن” المحددة مسبقًا لاتخاذ القرارات والإجراءات، على AIRIS باعتباره نظام ذكاء اصطناعي متطور يتمتع بإمكانات تحويلية هائلة عبر مجموعة متنوعة من الصناعات.

عملية التعلم في AIRIS

يتفاعل AIRIS بشكل مستمر وديناميكي مع بيئته، ويقوم بتكوين تنبؤاته وتحسينها. فهو يتعلم، على سبيل المثال، أن الضغط على زر يحرك شخصية، وعندما يواجه جدارًا، فإنه يضبط نموذجه لفهم أن الشخصية لا يمكنها التحرك بعد الجدار.

هذه عملية تفاعلية؛ فهي تسمح لـ AIRIS بالتنقل في بيئات معقدة مثل المتاهات، حيث يتنبأ ويحدث فهمه بناءً على الملاحظات الجديدة.

بطبيعة الحال، هذا يعني أن AIRIS ليس ثابتًا؛ فهو يتعلم باستمرار ويتكيف مع التغييرات في بيئته. وعلى عكس التعلم التعزيزي التقليدي، والذي قد يتطلب ملايين الحلقات، فإن AIRIS أكثر كفاءة في استخدام البيانات وقادر على الاستكشاف والتكيف بشكل مستقل بما يتجاوز قدرة أنظمة GOFAI. يتيح نهج التعلم الديناميكي هذا لـ AIRIS استكشاف المناطق التي لم يسبق له رؤيتها من قبل والتكيف مع التغييرات غير المتوقعة بكفاءة أكبر.

يؤدي هذا إلى ظهور ميزة أخرى بارزة في AIRIS، وهي القدرة على الانخراط في التفكير على مستوى أعلى. في مثال لعبة الألغاز لدينا، يمكن لـ AIRIS تحديد أهداف فرعية، مثل العثور على مفتاح لفتح الباب. من خلال استكشاف البيئة والتفاعل معها، يتعلم AIRIS الخطوات اللازمة لتحقيق الأهداف، مما يُظهر مستوى متقدمًا من حل المشكلات.

لقد تطور AIRIS ليصبح عنصرًا أساسيًا في الأهداف الطموحة المحيطة بالذكاء الاصطناعي العام (AGI)، وخاصة من خلال دمجه في SophiaVerse. تهدف هذه المنصة إلى تعزيز ذكاء الشخصيات الرقمية وتسهيل نموها. أحد الجوانب البارزة في AIRIS هو نموذج الفضول، والذي يتيح التعلم الديناميكي والاستكشاف في بيئات مختلفة. من خلال استخدام مجموعة من القواعد الأساسية، يمكن لـ AIRIS التنقل عبر عدم اليقين والسعي للحصول على المكافآت، مما يجسد نهجًا مباشرًا ولكنه قوي لحل المشكلات والاستكشاف.

من الجوانب المثيرة للاهتمام الأخرى في AIRIS إمكانية مشاركة العديد من الوكلاء للمعلومات. من الناحية النظرية، يمكن لوكيل AIRIS التعلم من وكيل آخر من خلال الخبرات المشتركة أو الملاحظة. يمكن أن يعزز هذا من كفاءة التعلم وقدرات حل المشكلات لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعمل معًا في بيئة مشتركة.

يعمل AIRIS على نظام شفاف قائم على القواعد ويمكن تعديله في الوقت الفعلي. يمكن للمطورين رؤية وتعديل قواعد وتوقعات الذكاء الاصطناعي، مما يسمح بضبط سلوكه بدقة. تضمن هذه الشفافية أن تكون عملية اتخاذ القرار في الذكاء الاصطناعي مفهومة وقابلة للتحكم، مما يجعلها أداة قوية للمطورين.

إن أحد الابتكارات الأساسية في AIRIS هو قدرته على التعلم في الوقت الفعلي، وهو ما يتناقض بشكل صارخ مع أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر ثباتًا مثل برامج الدردشة أو المساعدين الافتراضيين. غالبًا ما تعمل هذه الأنظمة التقليدية ضمن معايير ثابتة، مما يحد من قدرتها على التكيف. في المقابل، يتعلم AIRIS ويكتسب المعرفة من التفاعلات، مما يجعله أكثر مرونة وقدرة على التعامل مع المهام المعقدة.

دور AIRIS في الذكاء الاصطناعي العام وإحداث ثورة في الصناعات

إن التطورات التي تم إحرازها في البيئة الافتراضية للعبة ماين كرافت تضع الأساس للتطبيقات في العالم الحقيقي. ويمكن تكييف التقنيات التي تستخدمها AIRIS للتنقل والتفاعل مع العالم الافتراضي لتتناسب مع الروبوتات المادية. ويمكن نشر مثل هذه الروبوتات في بيئات مختلفة، من الأتمتة الصناعية إلى المساعدة المنزلية، حيث ستحتاج إلى التعلم والتكيف بشكل مستقل مع محيطها.

وتتجاوز التطبيقات المحتملة لـ AIRIS البيئات الافتراضية مثل Minecraft. إذ يمكن لقدرات AIRIS المتقدمة في التعلم والتكيف أن تحدث ثورة في الصناعات مثل الرعاية الصحية والتصنيع والنقل والخدمات اللوجستية وتجارة التجزئة والطاقة والمرافق والتعليم. وهي تعد بتعزيز رعاية المرضى وتحسين الإنتاج وتحسين الخدمات اللوجستية وتخصيص تجارب التسوق وإدارة الشبكات الذكية وتوفير التعلم الشخصي، ودفع الابتكار والكفاءة عبر هذه القطاعات.

تهدف هذه التقنية إلى الانتقال إلى تطبيقات العالم الحقيقي، مثل الروبوتات. يمكن للروبوت المجهز بنظام AIRIS التنقل والتكيف مع بيئته، والتفاعل مع التغييرات والعقبات بسلاسة. على سبيل المثال، إذا سار شخص أمامه، يمكن للروبوت التوقف وتعديل مساره.

في عالم ألعاب الفيديو، قد يحدث AIRIS ثورة في إنشاء شخصيات غير قابلة للعب تشبه الواقع. يمكن لهذه الشخصيات غير القابلة للعب إظهار سلوكيات وأهداف ديناميكية، وأداء المهام بناءً على الاحتياجات والتفاعلات البيئية، وبالتالي خلق تجربة لعب أكثر غامرة.

ومن بين أكثر الاحتمالات إثارة للاهتمام بالنسبة لـ AIRIS هو تطبيقه داخل SophiaVerse، وهو ملعب رقمي مصمم للتجريب باستخدام الذكاء الاصطناعي. وهنا، سيتواجد الوكلاء، المشار إليهم باسم neoterics، ويتفاعلون داخل بيئة تشبه اللعبة، ويتعلمون ويتطورون في الوقت الفعلي. وقد تم تصميم neoterics بحيث يكون لديهم دوافعهم ودوافعهم الخاصة، مما يسمح لهم بالتنقل عبر التحديات المشابهة للتفاعلات البشرية في العالم الحقيقي. وهذا يفتح ثروة من الاحتمالات لاستكشاف سلوكيات وديناميكيات الذكاء الاصطناعي المعقدة.

علاوة على ذلك، فإن دمج AIRIS مع الأنظمة الحديثة يسهل التفاعلات الغنية، مما يمكن الوكلاء من التواصل والتعاون وتبادل المعرفة مع بعضهم البعض. يهدف هذا التصميم إلى تكرار التفاعلات الشبيهة بالتفاعل البشري، مما يثير أسئلة مثيرة للاهتمام حول العواطف والتعلم والقدرة على التكيف في أنظمة الذكاء الاصطناعي. وبينما يتعلم هؤلاء الوكلاء الجدد كيفية التنقل في البيئات الرقمية، سيتم اختبار قدرتهم على حل المشكلات والتفاعل مع المستخدمين والتكيف مع المواقف المختلفة.

إن الإمكانات التي تتمتع بها AIRIS للمساهمة في الذكاء الاصطناعي العام مفيدة هائلة. ويشاركنا السيد كوك رؤيتنا الأخلاقية وفهمنا للتأثيرات المجتمعية الأوسع لأنظمة الذكاء الاصطناعي، وقد كرس جهوده لأهمية غرس حدود استكشاف آمنة. ومن خلال تمكين التجارب الخاضعة للرقابة - مثل تقييم كيفية تأثير الأدوات المختلفة على سلوك العميل - ستوفر AIRIS رؤى قيمة في تصميم الأنظمة الذكية.

الجدول الزمني للتطوير

يتقدم تطوير وكيل AIRIS Minecraft بسرعة، مع توقعات بأن يصبح عالي الأداء بحلول نهاية العام. يهدف هذا الوكيل إلى التصرف بشكل لا يمكن تمييزه تقريبًا عن اللاعب البشري، وقادر على الاستكشاف والبناء والحرفية والتفاعل بشكل ديناميكي داخل اللعبة. قد تشهد التطورات المستقبلية تعاونًا مع استوديوهات ألعاب كبيرة لدمج هذه التكنولوجيا في الألعاب السائدة.

يمثل AIRIS تحولاً كبيراً نحو أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر قدرة على التكيف والاستقلالية والقادرة على التعلم والاستدلال بشأن بيئاتها بطريقة مماثلة للتعلم البشري. إن هذا النهج الديناميكي والفعال لحل المشكلات له آثار عميقة على التطبيقات في العالم الافتراضي والواقعي، ويعد بتحويل كيفية تفاعل الذكاء الاصطناعي مع محيطه والتكيف معه. ومع استمرار AIRIS في التطور، فإنه يحمل القدرة على إحداث ثورة في مجالات تتراوح من الألعاب إلى الروبوتات، مما يبشر بعصر جديد من الأنظمة الذكية المستقلة.

مع استمرار تطور نظام AIRIS، فإنه يظل يركز على معالجة تعقيدات تطوير الذكاء الاصطناعي. ومع توفر الأدوات للتجريب العام، مثل تشغيل AIRIS داخل تعديل Minecraft، يمكن للمجتمع المشاركة بنشاط والمساهمة في نمو النظام. يعد هذا النهج التعاوني أمرًا حيويًا لتعزيز الابتكار وتوسيع قدرات AIRIS في السعي إلى تحقيق الذكاء الاصطناعي العام. تحمل الرحلة القادمة وعدًا كبيرًا، حيث تم وضع AIRIS لاستكشاف المشهد المعقد للذكاء الاصطناعي وتأثيره المحتمل على المجتمع.

700×39 3.73 KB

حول SingularityNET

تأسست شركة SingularityNET على يد الدكتور بن جورتزل بهدف إنشاء ذكاء اصطناعي عام لامركزي وديمقراطي وشامل ومفيد. لا يعتمد الذكاء الاصطناعي العام على أي كيان مركزي، وهو مفتوح لأي شخص، ولا يقتصر على الأهداف الضيقة لشركة واحدة أو حتى دولة واحدة. يضم فريق SingularityNET مهندسين وعلماء وباحثين ورجال أعمال ومسوقين محنكين. كما يتم استكمال فرق منصتنا الأساسية وفرق الذكاء الاصطناعي بفرق متخصصة مكرسة لمجالات التطبيق مثل التمويل والروبوتات والذكاء الاصطناعي الطبي الحيوي والإعلام والفنون والترفيه.

منصة الذكاء الاصطناعي اللامركزية | OpenCog Hyperon | النظام البيئي | ASI Alliance

ابق على اطلاع بأحدث أخبار وتحديثات SingularityNET: