Source article: The Future of AI with AIRIS: A Dynamic Approach to Learning and Adaptation
Translation by: cryptobeijing
Dework task link: https://app.dework.xyz/singularitynet-ambas/test-38287?taskId=74a9aa62-84be-4cde-9d42-482a6deed6f0
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AIRIS 视角下的人工智能未来：学习与适应的动态方法
人工智能（AI）的进化从未停歇，年复一年，我们超越了传统的基于规则的系统，迈向了更具适应性和自主性的AI模型。其中一项前沿系统是SingularityNET的AIRIS，即自主智能强化解释符号系统。
AIRIS在过去一年中取得了巨大的进步，展现出了在日益复杂的环境下学习、适应和解决问题的显著能力。我们认为，这种更高级别的现实世界问题解决能力是AI发展中的一个重要里程碑和成就——我们非常乐意与您分享这一里程碑。
在最初的阶段，AIRIS在二维谜题游戏环境中展示了其学习和解决问题的能力。在那里，它通过设定子目标（如寻找钥匙来打开门）来展示更高层次的推理。代理通过探索和互动来学习实现目标，创造了自己的问题解决方法。
如今，AIRIS正通过从二维环境过渡到三维环境来进化，即AIRIS Minecraft代理。在两种环境之间的过渡带来了几个挑战——三维世界在本质上更加复杂，有更多种类的对象、互动和空间考虑。AI代理不仅要导航更加复杂的地形，还要处理更广泛的行动和环境因素。
如果您对深入了解AIRIS系统的技术方面以及SingularityNET内部的激动人心的发展感兴趣，请务必查看我们与SingularityNET的AI开发者Berick Cook的“技术星期二”剧集。在这个引人入胜的系列中，我们探索了我们AI项目的复杂性，以专家讨论和演示为特色，突出了AIRIS的创新能力。无论您是一位经验丰富的AI爱好者还是刚开始您的旅程，这些剧集都提供了宝贵的见解和实用知识，可以增强您对不断发展的人工智能领域的理解。
传统的AI系统，或称为GOFAI，是基于明确的“如果-那么”语句运行的。这些系统需要对每个可能的场景进行细致的编程，使它们在动态环境中缺乏灵活性和限制性。
想象一下，游戏中的一个角色理解如果按下一个按钮，那么它就必须向特定方向移动。相比之下，AIRIS通过观察而不是明确的编程来学习规则。它与环境互动，进行预测，并根据观察到的结果完善其内部模型。
在我们的游戏角色示例中，AIRIS可能观察到按下一个按钮会移动一个角色，并通过互动学习预测角色的移动，在遇到新障碍（如墙壁）时进行调整。
这种最先进的AI系统，超越了依赖预定义的“如果-那么”规则进行决策和行动的传统老式AI（GOFAI），AIRIS脱颖而出，成为一个具有巨大变革潜力的尖端AI系统，横跨多个行业。
AIRIS的学习过程
AIRIS不断地与其环境动态互动，进行和完善预测。例如，它学习到按下一个按钮会移动一个角色，当遇到一堵墙时，它会调整其模型以理解角色不能穿过墙壁。
这是一个互动过程；它允许AIRIS导航复杂的环境，如迷宫，在那里它根据新的观察预测来更新其理解。
自然地，这意味着AIRIS不是静态的；它不断地学习和适应其环境的变化。与传统的强化学习不同，后者可能需要数百万次的剧集，AIRIS更加数据高效，能够自主探索和适应超出GOFAI系统能力的意外变化。这种动态学习方法使AIRIS能够探索它从未见过的领域，并更有效地适应意外变化。
这导致了AIRIS的另一个显著特点，即进行更高层次推理的能力。在我们的谜题游戏示例中，AIRIS可以设定子目标，如找到一把钥匙来打开门。通过探索和与环境互动，它学习实现目标所需的步骤，展示了先进的问题解决水平。
AIRIS已经发展成为围绕人工通用智能（AGI）的雄心勃勃目标的关键组成部分，特别是通过其集成到SophiaVerse中。这个平台旨在增强数字角色的智能并促进它们的成长。AIRIS的一个显著特点是其好奇心模型，它使动态学习和探索各种环境成为可能。通过采用一套基本规则，AIRIS可以导航不确定性并寻求奖励，体现了一种简单而强大的问题解决和探索方法。
AIRIS另一个有趣的方面是多个代理共享信息的可能性。理论上，一个AIRIS代理可以通过共享经验或观察从另一个代理那里学习。这可以提高在共享环境中一起工作的AI系统的学习效率和问题解决能力。
AIRIS基于一个可实时修改的透明规则系统运行。开发者可以看到并调整AI的规则和预测，允许对其行为进行微调。这种透明度确保了AI的决策过程是可理解的和可控的，使其成为开发者的强大工具。
AIRIS的核心创新之一是其实时学习能力，这与更静态的AI系统如聊天机器人或虚拟助手形成了鲜明对比。这些传统系统通常在固定参数内运行，限制了它们的适应性。相比之下，AIRIS通过互动学习和获得知识，使其更加敏捷，能够处理复杂任务。
AIRIS在AGI中的角色和行业革命
在Minecraft虚拟环境中取得的进步为现实世界的应用奠定了基础。AIRIS用于导航和与虚拟世界互动的技术可以适应物理机器人。这样的机器人可以部署在各种环境中，从工业自动化到家庭助理，它们需要自主学习和适应周围环境。
AIRIS的潜在应用远远超出了像Minecraft这样的虚拟环境。AIRIS的先进学习和适应能力可以彻底改变医疗保健、制造业、运输、物流、零售、能源、公用事业和教育等行业。它承诺改善病人护理、优化生产、改善物流、个性化购物体验、管理智能电网并提供个性化学习，推动这些部门的创新和效率。
该技术旨在过渡到现实世界的应用，如机器人技术。配备AIRIS的机器人可以导航并适应其环境，无缝地对变化和障碍做出反应。例如，如果有人走到它前面，机器人可以停下来并调整其路径。
在视频游戏领域，AIRIS可以彻底改变逼真的非玩家角色（NPC）的创建。这些NPC可以表现出动态的行为和目标，根据需求和环境互动执行任务，从而创造更沉浸式的游戏体验。
AIRIS最令人兴奋的前景之一是其在SophiaVerse中的应用，SophiaVerse是一个为实验AI而设计的数字游乐场。在这里，被称为新潮人类的代理将存在于游戏般的环境中，实时学习和进化。新潮人类被设计成拥有自己的动机和驱动力，使它们能够应对类似于现实世界中人类互动的挑战。这为探索复杂的AI行为和动态开辟了丰富的可能性。
此外，AIRIS与新潮人类的集成促进了丰富的互动，使代理能够相互沟通、协作和共享知识。这种设计旨在复制类似人类的互动，引发了关于AI系统中情感、学习和适应性的有趣问题。随着这些新潮人类代理学会导航数字环境，它们将根据它们解决问题、与用户互动和适应各种情况的能力进行测试。
AIRIS对有益AGI的贡献潜力是巨大的。库克先生分享了我们的伦理愿景和对AI系统更广泛的社会影响的理解，他致力于灌输安全的探索界限的重要性。通过启用受控的实验——例如，评估不同工具如何影响代理行为——AIRIS将为智能系统的设计提供宝贵的见解。
发展时间表
AIRIS Minecraft代理的发展正在迅速进展，预计到年底将具有高度的功能。这个代理的目标是表现得几乎与人类玩家无法区分，能够在游戏内进行探索、建造、制作和动态互动。未来的开发可能会看到与大型游戏工作室合作，将这项技术整合到主流游戏中。
AIRIS代表了向更具适应性和自主性的AI系统的显著转变，这些系统能够以类似于人类学习的方式学习和推理其环境。这种动态而有效的解决问题的方法对虚拟和现实世界的应用都有深远的影响，承诺将改变AI与环境的互动和适应方式。随着AIRIS的不断发展，它有潜力彻底改变从游戏到机器人等领域，预示着智能、自主系统的新时代。
随着AIRIS系统的不断发展，它继续专注于解决AI发展的复杂性。随着像在Minecraft mod中运行AIRIS这样的公共实验工具的可用性，社区可以积极参与并为系统的成长做出贡献。这种协作方法对于促进创新和扩大AIRIS的能力至关重要，以追求AGI。前方的旅程充满了巨大的希望，AIRIS定位于探索人工智能的复杂景观及其对社会的潜在影响。
关于SingularityNET
SingularityNET由Dr. Ben Goertzel创立，旨在创建一个去中心化、民主化、包容性强且有益于全人类的通用人工智能（AGI）。AGI不依赖于任何中央实体，对所有人开放，不受单一公司或单一国家狭隘目标的限制。SingularityNET团队由经验丰富的工程师、科学家、研究人员、企业家和市场营销人员组成，核心平台和AI团队还得到了专注于金融、机器人、生物医学AI、媒体、艺术和娱乐等应用领域的专业团队的补充。